基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。     

基于层次分析粒子群算法的可靠性稳健优化设计

利用多目标优化策略,将机械零部件的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题。为提高零部件可靠性稳健优化设计多目标模型的求解效率,将所提出的基于层次分析法的多目标粒子群算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中。该方法简便易行,能迅速准确地得到机械零部件扭杆的可靠性稳健优化设计信息。     

机械零部件动态可靠性稳健优化设计的群智能算法

在运用随机过程和顺序统计原理建立载荷和强度随时间变化的动态可靠性模型基础上,利用稳健设计理论,建立了机械零部件动态可靠性稳健优化设计的多目标优化模型。针对该多目标模型所具有的动态高维的特点,提出了基于灰色关联分析的多粒子群协同动态多目标优化算法。以钢板弹簧结构为例,给出了动态环境下随时间变化的最优解集,为机械零部件的动态可靠性稳健优化设计提供了理论依据。     

基于改进粒子群算法的加工方案多目标优化

针对多个加工方案的选择和优化问题,建立了基于粒子群算法的多目标优化数学模型.以生产成本、生产时间、加工质量和生产利润为主要评价指标,利用层次分析法建立阶梯层次模型,根据决策者对各评价指标的不同要求确定了权重.将该方法应用于某汽车变速器四档中间轴齿轮的加工过程中,采用粒子位置取整操作的编码方式,用改进粒子群算法和层次分析法的混合算法进行求解.实例结果分析表明,多目标优化模型能够简单、有效、客观地根据对评价指标的不同要求选择出最优的加工方案.     

系统实时可靠性冗余优化研究

根据系统实时可靠性优化设计的需求,在现有优化模型基础上,选取系统工作过程中三个时刻的可靠度为优化目标,建立了多目标优化模型,并将其转化为超目标优化模型。提出GAG1启发式算法和粒子群算法的联合算法用以求解模型。算例结果表明了该模型考虑问题的全面性以及联合算法的有效性。     

6σ稳健设计在单目标优化问题中的仿真应用

引入6σ设计理念将可靠性理论和容差技术相结合,提出了一种稳健设计优化模型,采用粒子群算法,实现对目标函数的优化。以圆柱螺旋压缩弹簧为应用实例,基于ISIGHT集成MATLAB平台,对圆柱螺旋压缩弹簧的约束函数进行可靠性、稳健性评估,证明了该方法的有效性。     

基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型

针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.     

一种新改进的粒子群优化算法

由于粒子群优化算法对多极值复杂问题求解时容易陷入局部极值,提出一种新改进的粒子群优化算法。该改进算法是将粒子群进化过程分为两个不同的阶段,每个阶段应用不同的进化模型,通过结合这两种进化模型的各自优点有效地降低群体陷入局部最优。由仿真实验结果可知,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准粒子群优化算法的全局寻优能力更强。     

智能变电站无线监测网络群优化算法研究

针对目前物联网技术智能电网中搜索范围大、局部极值点多、难以选出最优解等问题,提出了基于捕食搜索策略的粒子群及萤火虫(P-GSO)和模糊层次的联合优化算法:采用标准粒子群算法和萤火虫算法相结合的方法弥补二者在全局和局部寻优中存在的不足,并利用模糊层次分析法计算目标函数的权重,计算出更有效的网络生命周期.理论分析和仿真结果表明,在大范围搜索和多极点的条件下,联合算法较PSO和GSO能够有效地减少搜索时间,并使结果的精度随着群搜索规模的增加逐渐提高.     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

某型飞艇外形多目标优化设计及其决策

飞艇的外形设计直接影响了飞艇的飞行性能、气动特性以及结构重量。文中以飞艇的阻力最小以及结构重量最轻作为优化目标,采用多目标粒子群优化算法对某型飞艇的外形进行了多目标优化设计。实际工程设计中,存在的诸多扰动因素会影响设计方案的性能。由于飞艇体积庞大且气囊为柔性材料,扰动因素对于飞艇的性能影响尤为明显。为此,文中提出了一种"基于信噪比的多目标决策方法"。该决策方法以信噪比为准则,不仅可以方便地对多个设计方案进行评价和排序,而且考虑到了工程实际中误差的客观存在,具有较大的工程应用价值。采用基于信噪比的多目标决策方法,从飞艇外形多目标优化的非劣解集中选择出最稳健的设计作为该型飞艇外形的最终设计方案。     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

Reliability-based design optimization for flexible mechanism with particle swarm optimization and advanced extremum response surface method

To improve the computational efficiency of the reliability-based design optimization(RBDO) of flexible mechanism, particle swarm optimization-advanced extremum response surface method(PSO-AERSM) was proposed by integrating particle swarm optimization(PSO) algorithm and advanced extremum response surface method(AERSM). Firstly, the AERSM was developed and its mathematical model was established based on artificial neural network, and the PSO algorithm was investigated. And then the RBDO model of flexible mechanism was presented based on AERSM and PSO. Finally, regarding cross-sectional area as design variable, the reliability optimization of flexible mechanism was implemented subject to reliability degree and uncertainties based on the proposed approach. The optimization results show that the cross-section sizes obviously reduce by 22.96 mm~2 while keeping reliability degree. Through the comparison of methods, it is demonstrated that the AERSM holds high computational efficiency while keeping computational precision for the RBDO of flexible mechanism, and PSO algorithm minimizes the response of the objective function. The efforts of this work provide a useful sight for the reliability optimization of flexible mechanism, and enrich and develop the reliability theory as well.     

一种新型的带有小生境技术和精英集策略的多目标粒子群算法

为提高多目标粒子群算法的有效性和运行效率,利用小生境技术求解适应度,采取轮盘赌的方法根据精英集中各个粒子的适应度选取全局最佳位置,提出一种新型的带有小生境技术和精英集策略的多目标粒子群算法。论文对算法运行的过程作了调整,加入小概率变异方法,采用测试函数验证算法的有效性。结果表明,在相同的实验环境中本文算法的运行时间为2.113 s,比基于粒子群的多目标优化算法(4.157s)缩短近一半,即本算法的运算效率大大提高了。仿真结果还表明本文中的算法不仅有很好的收敛性,所得的解还有较好的均匀性。     

基于粒子群算法和投影追踪分析的干气密封动态特性优化

干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization）与投影追踪分析（projection pursuit）相结合的动态特性优化方法;依据工况条件,建立浮动环系统预应力模态分析模型,对实验测试结果进行频谱分析验证模态分析的准确性;实验结果与分析结果证明,为提高干气密封可靠性,需对浮动环系统进行动态特性优化,选取浮动环系统中的轴向设计参数为优化参数,将响应面方法（response surface methodology）与Box-Behnken试验设计相结合分别获得优化目标和约束条件关于优化参数的完整2次多项式响应面模型,实现隐性关系显性化,采用粒子群优化算法以浮动环系统固有频率为优化目标函数,系统静变形为约束进行快速优化,在系统静变形量小于要求值的条件下,使得系统固有频率值增大到142 Hz,与原始固有频率值相比提高了20%,并获得了优化参数与固有频率的正反比关系,最后,通过投影追踪分析得到优化参数对系统固有频率的影响程度;基于粒子群优化算法与投影追踪分析相结合的优化方法将浮动环系统固有频率提高到高于所给工况最高转速8 000 r/min（133 Hz）并理论性获得结构参数对于系统动态特性的影响程度。     

Multi-objective Optimisation Design of Water Distribution Systems: Comparison of Two Evolutionary Algorithms

In order to compare two advanced multi-objective evolutionary algorithms, a multi-objective water distribution problem is formulated in this paper. The multi-objective optimization has received more attention in the water distribution system design. On the one hand the cost of water distribution system including capital, operational, and maintenance cost is mostly concerned issue by the utilities all the time; on the other hand improving the performance of water distribution systems is of equivalent importance, which is often conflicting with the previous goal. Many performance metrics of water networks are developed in recent years, including total or maximum pressure deficit, resilience, inequity, probabilistic robustness, and risk measure. In this paper, a new resilience metric based on the energy analysis of water distribution systems is proposed. Two optimization objectives are comprised of capital cost and the new resilience index. A heuristic algorithm, speed-constrained multi-objective particle swarm optimization (SMPSO) extended on the basis of the multi-objective particle swarm algorithm, is introduced to compare with another state-of-the-art heuristic algorithm, NSGA-II. The solutions are evaluated by two metrics, namely spread and hypervolume. To illustrate the capability of SMPSO to efficiently identify good designs, two benchmark problems (two-loop network and Hanoi network) are employed. From several aspects the results demonstrate that SMPSO is a competitive and potential tool to tackle with the optimization problem of complex systems.     

公差多目标优化求解方法

为了提高产品质量、降低加工成本,采用协调曲线法进行公差优化设计.在建立以加工成本和产品质量稳健性损失成本为目标的公差多目标优化设计数学模型的基础上,提出用协调曲线法求解公差多目标优化设计模型的方法,详细分析加工成本与稳健性损失成本协调曲线的确定方法及优化设计最佳可行解的确定方法.结合齿轮泵的具体实例,分析公差多目标优化数学模型的建立方法,用遗传算法实现了齿轮泵径向尺寸公差的优化分配,通过对协调曲线变化规律的分析,可以协调零件的加工成本和产品质量的稳健性损失成本,使优化指标的综合性能最优,实现产品质量和加工成本的最佳协调.