采用集中参数法的柔性衬里扩张室压力脉动衰减器滤波特性研究

利用扩张室压力脉动衰减器里安装柔性衬里来降低脉动波传播速度,使得紧凑性的脉动衰减成为可能。设计了一种使用聚氨酯柔性衬里的扩张室脉动衰减器,利用集中参数法建立其等效电路模型,并在一定频率范围内,与分布参数模型做对比,证明了模型的可行性。从集中参数的角度分析了聚氨酯衬里材料强可压缩性使其表现出巨大的容性,对使用老化、未老化聚氨酯衬里以及普通扩张室脉动衰减器的对比结果表明,可以通过改变柔性衬里的材料成分而不必改变衰减器的外形尺寸来拓展其频宽。在其他条件不变的情况下,使用老化聚氨酯柔性衬里的扩张室脉动衰减器相比未使用的情况空间尺寸可以得到大幅缩减。对于使用老化聚氨酯衬里的扩张室压力脉动衰减器而言,随着系统压力的升高,衰减器有效衰减频带范围随之减小,衰减特性受系统压力影响较大。     

复合式流体滤波器的衰减性能分析

摘要：液压系统压力脉动对执行机构精度与性能具有很大影响,因而压力脉动衰减与抑制有重要意义。基于电液比拟的方法,结合K型和H型各自的滤波特点,提出一种以K型和H型串联的分支谐振滤波器,建立了流体滤波器的等效电路图。结合液压系统的特性,分析新型复合式流体滤波器结构参数和管道长度对插入损失的影响。数值仿真表明：该衰减器有两个衰减峰值,低频衰减由H型部分主导,高频与K型部分相关,加装衰减器应靠近负载。结合实际工况,合理的选择结构参数,可以达到宽频的效果。     

遗传算法在轮胎结构多目标优化设计中的应用

在轮胎结构设计中应用一种基于共享小生境技术的遗传算法(简称Pareto GA),用来求解多目标优化问题的Pareto最优解集合。在综合考虑轮胎带束层的耐久性和轮胎重量的基础上,通过三维有限元分析和室内耐久性试验建立了优化轮胎带束层的数学模型,采用Pareto遗传算法对该数学模型进行求解,获得了分散性很好的Pareto最优解集合。为了检验优化的效果,应用三维有限元分析技术,对优化胎与原胎进行了分析与对比。结果表明,该优化过程达到了预期的目的。     

一种基于遗传算法的多目标优化算法研究

对一般的无约束多目标优化问题的求解进行讨论,提出一种基于遗传算法的求解方法,该方法区别于传统遗传算法的求解模式,它采用带性别标志的编码、子群体的选择、保留Pareto最优解,并对解集进行共享函数的处理,最后得到较高质量的Pareto最优解集,给出的两个算例也充分说明此方法在处理多目标问题的可行性和实用性。     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

在结构振动控制中,为了最大限度发挥吸振器的耗能减振作用.需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果.本文将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策同题.对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGA Ⅱ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例.     

多目标遗传算法在电梯主动导轮系统集成优化设计中的应用

介绍了一种基于多目标遗传算法的电梯主动导轮系统集成结构和控制器优化设计方法。在本方法中．电梯主动导轮结构参数和主动控制器参数同时作为优化设计变量，电梯系统性能和控制代价作为优化设计目标。这是一个复杂的多目标优化问题。由于控制器具有特定的结构，多目标遗传算法直接被用来求解该多目标集成优化问题。这样不仅可以避免权函数的选择，而且一次运行就可以求出所有的Pareto最优解。最后用一个实验室比例电梯模型作为例子来说明该设计过程。     

舰船轴系纵向减振用共振转换器的滤波特性分析

共振转换器是舰船推进轴系纵向减振的有效装置,其对内部液压油脉动压力的滤波作用是实现其减振功能的技术条件。对共振转换器的各构成元件进行模化,基于平面波理论建立其传递矩阵形式的动特性方程,结合边界条件,推导出液压油脉动压力的传递函数。通过对其幅值谱分析可知,共振转换器在分支固有频率处出现反共振现象,可有效衰减液压油脉动压力,相当于对特定频率的脉动压力进行过滤。共振转换器的反共振峰值与分支最小阻抗密切相关,减小分支最小阻抗可提高共振转换器的滤波效果。单导管单容腔式共振转换器的滤波频带狭窄,为改善其滤波性能,提出3种变式结构的共振转换器。     

基于动网格技术的串并联囊式压力脉动衰减器的特性研究

针对无法定量分析计算囊式衰减器衰减效果的问题,以某囊式衰减器为研究对象,运用动网格技术结合用户自定义函数(UDF)对串联和并联式衰减器进行数值计算。克服了有限元流体计算中的发散问题和动网格更新过程中的负体积问题,在不同的脉动频率下,对囊式衰减器进行动态模拟,结果表明,串联式衰减器对压力脉动的衰减效果优于并联式;流体脉动频率与衰减器固有频率一致时衰减效果最好,最佳衰减率可达85%以上。仿真结果与实验结果基本吻合,验证了仿真模型的有效性和实用性,为提高囊式衰减器的衰减性能,也为变边界问题的分析研究提供了新的方法和思路。     

基于改进遗传算法的海底地层参数反演计算

为了提高对海底地层参数变量的反演计算能力,设计了一种基于双种群协同进化策略的改进遗传算法。针对标准遗传算法局部搜索能力差且易于出现早熟现象的缺点,在标准遗传算法基础上引入双种群同时进行优化搜索,两个种群分别给予不同的控制参数,实现协同进化,最终给出一个综合的最优解。通过两个算例对遗传算法的寻优能力进行测试,实验结果表明,提出的改进算法不仅提高了搜索性能,并且对遗传控制参数的依靠度大大降低,特别是对大型复合参数反演问题的求解计算更为有效。     

非定常流动中塞式收敛扩张喷管的研究

针对脉冲爆轰发动机的脉动流动特性设计加工了塞式收敛扩张喷管,并对其增推性能和增推机理进行了研究。研究结果表明,塞式收敛扩张喷管可以大幅增加推力,10Hz和15Hz时塞式收敛扩张喷管对发动机的推力增益分别为32.4%和29.52%;塞式收敛扩张喷管扩张段对爆轰室排出的高温高压气体有减压加速作用;塞式收敛扩张喷管塞式结构增加推力壁平台压力值和平台压力持续时间,从而增加发动机推力。     

复合式流体滤波器的衰减性能分析

液压系统压力脉动对执行机构精度与性能具有很大影响,因而压力脉动衰减与抑制有重要意义。利用电液比拟的方法,结合K型和H型滤波器各自的滤波特点,提出一种以K型和H型串联的复合式流体滤波器,建立了该流体滤波器的等效电路图。结合液压系统管路动态特性,分析复合式流体滤波器的结构参数和管道长度对插入损失的影响。数值仿真表明:该衰减器与串联的"H+H"型滤波器相比较,在高频部分衰减效果更好,结构更紧凑。改变K型部分直径d2和L4的值会影响低频部分的共振频率点,低频衰减由H型部分主导,高频与K型部分相关,加装衰减器时应适当靠近负载。结合实际工况,合理的选择结构参数,可以达到宽频的效果。     

基于差异演化算法和多属性决策的机电系统可靠性多目标优化设计

针对机电系统可靠性设计问题,以可靠性和费用(或体积等)最优为目标建立可靠性设计的多目标优化模型．提出了自适应多目标差异演化算法,该算法提出了自适应缩放因子和混沌交叉率,采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解,采用NSGA-II的拥挤操作对档案文件进行消减．采用自适应多目标差异演化算法获得多目标问题的Pareto最优解,利用TOPSIS方法对Pareto最优解进行多属性决策．实际工程结果表明：自适应多目标差异演化算法调节参数更少,且求得的Pareto最优解分布均匀;采用基于TOPSIS的多属性决策方法得到的结果合理可行．     

用于约束多目标优化问题的改进蚁群遗传算法

针对多目标蚁群遗传算法(MOAGA)解集边界分布不均的问题,提出改进算法,解决连续空间中带约束条件多目标优化问题.改进算法在基本MOAGA算法的基础上,在选择中引入一定比例的边界决策、单目标最优决策,并提高边界决策的交叉率.实验证明,改进算法解决了基本算法解集分布边界疏中间密的问题,并且能更快的获得散布性较好的Pareto最优解集.     

永磁式电涡流制退机磁路仿真及优化研究EI北大核心CSCD

基于永磁式电涡流阻尼技术对火炮反后坐装置的制退机结构进行了全新的设计,通过原理试验验证了同极相对永磁阵列方案具有良好的缓冲制动性能。建立永磁式电涡流制退机仿真模型,针对强冲击载荷下的火炮后坐过程分析制退机在不同磁轭、气隙、导体筒以及导磁筒厚度参数影响下的后坐阻力特性。建立多目标后坐阻力优化模型,并基于BP(back propagation)神经网络和遗传算法下的现代优化计算方法,在Pareto解集中寻找改善去磁效应影响下后坐阻力曲线马鞍形特征的最优解。研究结果表明:电涡流阻尼器冲击响应试验验证了磁路方案的可行性和仿真结果的正确性;磁轭与导体筒厚度这两项电涡流制退机参数对后坐阻力和去磁程度影响较大;优化后的后坐阻力曲线马鞍形特征减弱,曲线充满度从79.51%提高到88.05%,验证优化策略可行。     

基于蜂群算法的等压灌装阀阀口流道结构优化

目的为了改善等压灌装阀的灌装性能,分析阀口流道结构参数对液料流场的影响,求解流道内最大压力损失、最大液料流速和最大湍动能均最小化的约束多目标优化问题。方法基于正交试验设计和Fluent流场仿真软件对灌装阀阀口流道流场进行数值模拟,并通过回归分析建立以阀口流道结构参数为自变量的最大压力损失、最大液料流速和最大湍动能的经验方程,进而建立阀口流道结构参数约束多目标优化模型,采用约束多目标人工蜂群算法对优化模型进行求解。结果流道内最大压力损失最小化、最大液料流速最小化和最大湍动能最小化这3个目标之间存在冲突,无法同时达到最优,基于多目标人工蜂群算法获得了阀口流道结构参数的最优Pareto解集。结论约束多目标人工蜂群算法能有效用于等压灌装阀阀口流道结构参数的优化。     

基于NSGA-II遗传算法的磁流变悬置多目标优化

磁流变悬置集总参数优化是设计高性能发动机悬置的关键。为克服以往悬置优化中优化目标单一、优化目标选取不合理、未考虑实际加工可行性等问题,建立单自由度磁流变悬置隔振系统数学模型,提出倍程区间灵敏度分析法,对各集总参数灵敏度进行分析,并以此为依据选取优化变量。以发动机常用转速激振频率段的力传递率积分为优化目标,采用改进型非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行多目标优化。在一定范围内将结构尺寸进行离散化处理,计算各组离散尺寸对应的集总参数值,以离散集总参数与集总参数Pareto非劣解之间的综合距离为准则筛选最优解。     

多个分支盲管衬里式压力脉动衰减器特性研究

为了减小液压系统中的压力脉动,结合分支盲管和橡胶弹性衬里衰减的方法,对分支盲管衬里式压力脉动衰减器进行分析,并对该压力脉动衰减器多个分支盲管的特性进行研究。结果发现:与加入衬里前的衰减损失相比,分支盲管衬里式压力脉动衰减器对较高频率的压力脉动衰减更有效果;多个分支盲管的衰减效果与单个分支盲管的衰减效果有关,并在较高频率范围内两者的图形相似;衬里的储能模量变化对衰减结果的影响与分支盲管个数的变化对衰减结果的影响相似。     

层合板频率响应与声功率双目标优化设计

利用遗传算法对复合材料层合板结构的固有频率间隔和辐射声功率进行双目标优化设计。利用分层理论结合有限元模型求解层合板的固有频率和振速分布。通过声辐射模态理论,计算层合板结构辐射声功率。以铺设角度作为设计变量,第一阶与第二阶固有频率间隔和辐射声功率作为双目标优化目标函数,以某4层的层合板结构为例,采用目标加权法优化目标函数。研究了不同权重系数、不同频率时固有频率间隔最大化和声功率最小化对应的优化铺设角度。由数值分析结果可知:不同的权重系数比下获得的Pareto最优解不同;在同一权重系数下,两个优化目标所起的作用不尽相同;随着频率的增加,选择相对较大的权重系数可使Pareto最优解较好地兼顾两个优化目标。     

基于遗传算法的20 K氦制冷机的优化设计及其热力学分析

通过计算机程序实现10 k W@20 K的大型氦制冷机的热力学过程,在此基础上分析了流程中压缩机和透平膨胀机入口压力对系统制冷系数和效率的影响。同时与Matlab编写的遗传算法接口相连交互数据,从而实现针对该制冷机热力学参数的优化。选取制冷量和系统效率的加权值为优化目标,压缩机和透平膨胀机入口压力为待优化参数,通过遗传算法(GA)的优化计算得到了稳定的最优解,表明遗传算法在优化大型制冷系统过程中可以快速高效搜索到满足目标要求的全局最优解。     

基于多目标遗传算法的传感器优化布点研究

针对目前桥梁模态试验中传感器布点优化都是基于单一准则下的研究的局限性,提出采用双准则或多准则下的传感器优化布点研究,该方法改进了以往布点优化中单一目标最优的限制,转而寻求多准则下的优化布点的满意解,而非真正严格数学意义上的最优解。采用Pareto遗传算法,设计了相应的遗传算子和编码方案,成功求解了双准则下传感器最优布点问题,优化结束时,成功给出了一组pareto最优解的前沿面,进而证明了提出的方法是可行的。