基于BP网络和Pareto遗传算法的多目标协同优化

多学科设计优化（MDO）问题往往是多目标的。Pareto遗传算法（PGA）所求得的Pareto最优解集为设计决策提供了很大方便。针对在CO的计算构架中直接使用PGA会导致计算量过大的问题，提出基于BP神经网络和pareto遗传算法的多目标协同优化方法。采用试验设计方法选择设计点，构造具有全局近似能力的各学科优化神经网络响应面，进而采用PGA进行系统层优化问题的多目标寻优。用上述方法对某型干线客机进行总体多目标优化。与直接采用PGA求解MDF单级多目标优化模型所得的计算结果对比表明，所提出的方法能有效近似该问题的Pareto最优前沿．、     

应用BP网络和遗传算法的快速分析与优化

将BP神经网络和遗传算法相结合运用于快速设计的结构优化问题。利用已有的实例对神经网络进行训练达到要求精度,使神经网络能够代替有限元分析达到快速分析的目的。用神经网络计算遗传算法的适应度,对结构进行优化。把BP神经网络和遗传算法相结合进行分析和优化符合快速设计的思想。此方法运用于某拱梁的快速优化设计中效果良好。     

基于BP-NSGA的注塑参数多目标智能优化设计

为获得成型性能最优的注塑参数设计方案,提出了基于BP神经网络和非支配排序遗传算法的注塑参数多目标优化方法。将注塑模结构尺寸参数和注塑工艺参数作为待优化的设计变量,建立了以高质量、低成本、高效率为优化目标的注塑参数优化设计模型。基于非支配排序遗传算法获取给定参数范围内的所有Pareto最优解,并通过建立多输入和多输出的BP神经网络来快速获得非支配排序遗传算法优化进程中所有个体的适应度值。开发了基于BP神经网络与非支配排序遗传算法集成的注塑参数智能优化设计系统,并通过鼠标注塑参数设计实例,验证了其适用性和有效性。     

基于神经网络和遗传算法的身管多目标优化

身管结构的优化通常涉及到刚度、重量等多个目标,为了节省优化迭代过程中大量有限元计算的时间,以均匀试验的样本数据为输入,采用神经网络和遗传算法相结合的方法对火炮身管结构进行优化。采用模糊设计方法建立多个优化目标,通过权重将其转化成单目标,并在传统方法的基础上进行改进,采用权重优化的方法来确定权重,建立了基于神经网络和遗传算法的权重优化模型,从而克服了传统上确定权重方法主观性大的问题;在此基础上,进行基于神经网络和遗传算法的身管结构优化的求解。经算例验证表明,该方法可以获得较好的优化结果,并能大大提高身管结构优化的效率。     

BP-GA算法对斗轮堆取料机回转平台的结构优化

提出了一种基于BP神经网络和遗传算法(GA)的多工况离散变量结构优化设计方法,并对某斗轮堆取料机回转平台进行优化设计。该方法将多工况问题处理为多约束问题,利用正交试验法选择神经网络训练样本点,通过参数化有限元模型计算出各工况下的样本数据,建立起基于BP神经网络的回转平台数学模型,为遗传算法提供适应度函数,最后运用遗传算法完成寻优计算。结果表明,回转平台自重减轻13.8%,取得了满意的优化效果。     

基于非支配排序遗传算法的变速器多目标优化设计

以某新型货车变速器为研究对象,基于多目标遗传算法和有限元法,建立其多目标优化模型,包括优化数学模型和参数化的有限元模型,以多学科优化软件iSIGHT为平台,集成有限元软件ANSYS,使用基于Pareto最优概念的非支配排序遗传算法,寻求变速器在最小体积、最大传动总重合度和最小中心距目标下的最优结构设计方案,并获得了问题的Pareto最优解集.文中提出的分析方法能够有效地解决复杂结构的多参数多目标优化问题.     

基于遗传退火算法的装配线设计多目标优化方法

针对混装配线设计这一有约束的多目标优化问题，建立了数学模型。将基于Pareto的解的分级方法与Lp-范数形式的非线性机制相组合，构建了基于遗传退火算法多目标优化方法。重点阐述了个体编码、染色体检修、多目标处理机制等关键技术。设计了算法流程图，并开发了优化程序。该方法克服了加权和方法的不足，用模拟退火改善了遗传算法全局寻优性能。计算实例表明，随着迭代次数的增加，每代的非受控点逐渐收敛于Pareto最优边界，是一种混装线设计多目标优化的新方法。     

基于神经网络和遗传算法的液压机上梁轻量化和刚度优化设计

提高刚度和轻量化是液压机设计中重点研究的内容。针对传统设计方法难以解决上梁刚度和轻量化之间的矛盾问题,提出了基于神经网络和遗传算法的液压机上梁轻量化和刚度优化设计方法。在液压机设计过程中,建立了上梁有限元分析的参数化模型。采用正交试验设计安排试验方案,获取试验数据。以试验数据为训练和检测样本,建立了设计参数与刚度和质量目标之间的非线性映射关系的神经网络模型。运用NSGA-Ⅱ遗传进化算法对神经网络模型进行优化,在指定参数区域内找出设计参数的Pareto最优解集。结果表明:该方法对于液压机上梁的多目标优化具有明显的效果。     

基于遗传算法和神经网络算法的吊车结构优化设计与实现

论文综合利用BP神经网络、遗传算法有限元法以及正交试验法对吊车结构系统进行优化研究。利用遗传算法和BP神经网络建立复杂结构系统动态优化的计算模型,该模型可代替系统原来的有限元模型。首先对吊车起重机结构系统进行模态分析及谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,再利用灵敏度分析,确定对动态特性较敏感的设计变量作为神经网络的输入变量,并利用正交试验法确定神经网络训练样本,用有限元模型计算出样本点数据,建立反映结构振动特性的人工神经网络模型,最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优,得到使结构动态性能最优的设计参数。     

基于神经网络和遗传算法的集装箱龙门起重机结构系统优化研究

论文综合利用有限元方法、正交试验法、人工神经网络以及遗传算法对龙门起重机结构系统进行优化研究。首先利用有限元模型对结构进行灵敏度分析,确定对结构系统特性敏感的设计变量作为神经网络的输入变量。然后利用正交试验法确定神经网络训练样本,并利用有限元模型计算出样本数据,建立人工神经网络模型。最后利用遗传算法对所建立的神经网络模型寻优。     

基于有限元法的螺栓连接结构模态参数识别

通过有限元预紧力单元模拟螺栓预紧力的方法计算量较大,不太适合大型螺栓连接结构的工程计算。基于有限元软件MSC./Patran,将螺栓连接结构视为层单元,应用层单元法和多点约束技术对典型的L形螺栓连接结构建立了有限元模型,并完成了模态分析,将模态计算结果与完全刚性连接的一体化简化模型的模态分析结果及实际结构的模态实验结果进行了比较。研究表明,该方法的计算结果与实验结果较一致,且计算量小,为有预紧力作用下螺栓连接结构的有限元计算提供了准确可靠的计算方法。     

INVESTIGATION ON THE APPLICATION OF THE BOUNDARY ELEMENT METHOD TO THE SPILL GROOVED THRUST BEARING

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参数化的有限元分析技术在SX2190E型车中的工程应用

应用参数化有限元分析技术，对SX2190E重型越野车进行了静强度分析，阐述了如何运用参数化技术分析大型复杂薄壁组合结构。经过分析，获得了整体车架在各种严重工况中的应力与变形分布情况，为该型车结构的改装及优化提供了理论依据。     

有限元法及CAE技术在钻柱研究中的应用

在回顾了CAE技术和有限元法发展历史的基础上,介绍了有限元法的基本思想,分析了其发展趋势,研究了有限元法在钻柱研究中的应用。     

Forming Machine Qualification by Analysis of Manufactured Parts Geometry: Application to Aluminium Forming Process

Today, manufacturing companies work in a concurrent engineering context. In this paper, we develop a methodology to validate the modelling of an aluminium forming process based on dimensional characterisation and finite element comparison. Generally, finite element modelling (FEM) is used to validate die design in parallel with an experimental process. In this work, we use FEM to design forming tools in a first step. In a second step, measurement in the three dimensions gives the sheet metal process machine tool errors, and it is necessary to integrate the reasons for these defects in the process of concurrent engineering in the field of metal forming. Finally, we conclude that multiscale models should be used to model the mechanical process ID="A1"Correspondance and offprint requests to: R. Bigot, LGIPM, EA 3096, ENSAM Metz, Technopole 2000, 4, rue Augustin Fresnel, 57078 Metz Cedex, France. E-mail: regis.bigot@metz.ensam.fr     

索网桁架式可展开天线的多目标优化设计

针对太空索网桁架式可展开天线的结构特点和性能要求建立了天线的有限元分析模型,并对其结构进行了优化设计研究.以天线的刚性周边桁架壁厚和柔性索单元内施加的预应力为设计变量,结构重量和天线表面精度为目标函数,结构的基频为约束条件,建立了天线的多目标优化数学模型.考虑到索网结构几何非线性计算的复杂性,采用遗传算法对模型进行优化求解.通过算例分析,得到了不同权重值时的多目标优化解集,优化结果对于工程实践具有一定的指导意义,也同时证明了该模型与方法的可行性和有效性.     

应用ANSYS进行复杂结构应力分析

采用有限元方法进行结构设计与强度分析时 ,有限元建模过程花费了分析人员的绝大部分时间与精力。模型建立的优劣主要依赖于建模人员的工程经验。本文以某复杂结构的静强度分析为例 ,采用通用有限元软件包ANSYS 5 .7进行完整建模过程的分析。同时 ,本文还讨论了 APDL语言的优点、板壳单元与体单元之间的连接方式以及螺栓的有限元模拟等问题 ,最后总结了有限元建模过程中一些常用的工程方法与工程经验     

薄壁铝合金结构焊接应力变形数值模拟

实际结构焊接过程的三维数值模拟因为计算量大而往往难以进行。为了采用三维热弹塑性有限元方法对薄 壁铝合金结构的焊接过程进行数值模拟,提出了粘贴单元和混和单元两种网格划分技术相结合的单元划分方案进 行有限元建模,通过薄板对接模型试验验证了此方案的可行性,并研究了不同建模方案对计算效率的影响。将这 种单元划分方案应用到实际薄壁筒体结构焊接过程的数值模拟中,对焊接过程产生的残余应力和变形进行了成功 地预测。结果表明:对于薄壁构件,采用粘贴单元和混合单元相结合的单元划分方案可以在保证一定精度的前提 下,可大大减少有限元网格划分工作量,同时可降低计算规模,提高计算效率。     

基于支持向量化与混沌搜索的新型直线电机参数优化

以一种新型圆筒直线电机为研究对象,推导出了适合其结构特征的电磁方程;采用变分方法,建立了电机轴对称涡流场的有限元模型;通过仿真计算,得出了电机的启动推力和电流;样机试制和输出性能测试表明了有限元模型的正确性.基于正交和随机混合试验设计方法安排有限元仿真试验,获得了用于非线性电磁建模的样本空间;通过支持向量机对结构参数与计算结果的输入输出关系进行非参数回归建模,然后用混沌搜索方法对回归函数进行优化,得出最优目标结构参数.有限元仿真验证表明,基于支持向量机和混沌搜索的优化方法用于研究新型直线电机电磁结构参数是可行的.     

楔环连接结构参数化有限元优化设计

利用APDL语言对ANSYS软件进行二次开发,建立楔环连接结构的参数化有限元模型。为提高该连接结构的强度,文中以楔环尺寸及环腔倒角为设计变量,以结构最大应力比为目标函数,建立优化数学模型,采用梯度法进行求解,优化后的结果表明,拉伸载荷下结构的最大等效应力降低26．4％,安全系数由1．08提高到1．46,且结构的刚度得以增强。文中的实践说明,采用非线性有限元法和优化方法对连接结构进行优化能够取得满意的效果。