基于超球近似子空间的协同优化方法及应用研究

针对协同优化的计算结构及计算困难，提出了学科间不一致信息概念，并据此形成系统级优化的超球设计空间。有效地解决了原始系统级优化问题不满足Kuhn-Tucker条件造成的计算困难．并克服了已有梯度方法计算易发散、响应面方法计算量大的缺点。利用中提出的方法对一齿轮减速箱进行了设计，实现了并行设计的目的，设计结果表明了本方法的有效性。     

基于改进MOEA/D算法的含可再生能源系统协同优化调度

针对含可再生能源系统协同优化调度方法存在SOC值控制约束能力差、调度能耗高的缺点,提出基于改进MOEA/D算法的含可再生能源系统协同优化调度方法。首先构建含可再生能源系统中关键发电模型,分别为光伏阵列模型、风力发电模型以及储能蓄电池模型,然后以能耗最低为目标,构建出系统的协同优化调度函数,得出电功率及热功率平衡的函数约束条件,最后利用改进MOEA/D算法求解出函数最优解,实现含可再生能源系统协同优化调度。实验结果表明,本文方法的SOC值控制约束能力好,SOC值控制结果最接近理想状态,在环保性最优准则下系统调度能耗低,24 h能耗功率为0.6 kW。     

多变量约束快速动态矩阵控制算法研究

针对快速动态过程与低维非方多变量系统，提出了一种多变量约束快速动态矩阵控制（DMC）算法。采用动态优化和经济优化两层结构，自动实现非方系统的控制结构转换。在满足基本控制目标的基础上，利用多余的自由度实现经济目标优化。算法采用阶跃响应模型与参数模型相结合的方法改进了预测模型，消除了截断误差，仅取每个输出未来的一点进行优化并计算单步控制作用。与常规多变量约束DMC算法比较，该算法有效地减小了计算负荷，而性能损失很少，可以直接在现有集散控制系统（DCS）上实现。工程应用实例与仿真证明了该控制算法的有效性。     

基于人工神经网络响应面技术的多学科优化方法研究及应用

在常用的非层次型多学科综合优化算法基础上,提出了基于神经网络响应面多学科优化算法(ANNMDO),是一种二级结构优化方法,子学科在优化时只需满足本学科的局部约束,学科层优化目标是使该学科优化设计方案与系统层提供的目标方案差异最小,系统层提供一种协调各个学科优化结果冲突机制,并且所需学科层信息通过神经网络响应面获取.最后将协同优化算法(CO)、并行子空间优化算法(CSSO)、ANNMDO算法应用于齿轮减速箱算例,验证了本文算法的高效性.     

基于iSIGHT软件的协同优化算法若干问题研究

协同优化算法的学科自治,系统协调思想易被工程设计者所接受,有很广的发展前景。文中基于iSIGHT软件,通过对该算法的研究,发现存在3个问题:松弛因子ξ的取值带有一定的主观性和盲目性;系统最优点若在约束边界上,协同优化算法往往会收敛到一个不满足子学科约束的最优值;动态松弛法在某些情况下有可能无法达到预期的增强全局搜索能力的目的。针对上述问题提出如下解决方法:结合算法的准确性和快速性给出了ξ的推荐取值区间;采用区间微缩法消除了系统最优值违背子学科约束的情况,提高了算法的适用性;改进了动态松弛法使其全局搜索能力进一步增强。最后经算例验证了上述方法的有效性,在一定程度上充实了协同优化算法体系。     

约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

改进的并行子空间优化算法及其在飞机概念设计中的应用

分析了基于全局敏度方程的并行子空间优化算法容易发生收敛过程振荡和优化早熟的原因,在保持原算法减少约束个数和降低设计变量维度优点的条件下,进行了以下方面的改进;①去除了可能导致收敛过程振荡的折衷系数;②将可能导致优化早熟的固定累积约束参数设置为自适应可变参数.算例表明改进后算法收敛性能有很大提高.将该算法用于某通用航空飞机的概念设计,考虑气动、重量和性能3个学科,很好地解决了各学科间复杂耦合带来的计算困难,证实了该算法的有效性.     

车辆主动悬架与电动助力转向系统协同优化

将主动悬架和电动助力转向系统的集成设计问题纳入多学科设计优化框架,实现多目标协同优化。建立了带有LQG控制器的主动悬架模型和电动助力转向模型,充分挖掘其耦合关系,对相关系统参数进行集成化处理并构建协同优化计算模型。基于多学科设计优化的思想,将复杂的集成设计问题转化为一个两级优化问题,让子系统分别承担各自学科的优化任务,同时通过系统级约束来协调子系统间的不一致性。优化结果表明,集成系统性能指标均有所提高,不仅行驶平顺性指标得到较好改善,而且低速转向更轻便,主动悬架作动器作用力也显著降低。     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

电力系统电压和网损优化计算

进行电力系统电压和网损优化计算时，应同时考虑有功功率和无功功率平衡的约束，提出了相应的数学模型及计算方法并对一例系统进行了比较分析，计算结论表明原理正确、方法     

基于PVM的网络并行计算在结构优化设计中的应用

结构优化涉及大量的目标函数、设计变量和设计约束，分析工作量大，求解非常费时，一个替代的办法是把整体结构优化分解为两层优化问题：顶层为协调层优化，底层为若干个子系统层优化，提出了一个改进的负载平衡算法，以10杆和52杆桁架为例验证了二层结构优化的可行性和收敛性，计算结果表明，问题粒度越大越能获得更好的加速比和并行效率。     

城市高压电网最优网架运行方式的在线确定

从城市高压电网的实际特点出发,采用降阶枚举法进行城市高压电网最优运行网架的在线确定计算.开关的状态用整型变量表达,所有开关状态的组合构成了电网可能运行方式的全枚举集;考虑继电保护等各种实际电网运行约束后,大幅度减少了可能的运行方式数;对有限数目运行方式的准确计算,保证了结果的最优性和计算的快速性.该思路已分别用于"城市电网智能决策支持系统"中电网事故后恢复方案、当前运行方式以及将来任一时刻的最优网架运行方案的确定.在南阳城市电网的实际试运行表明了该方法的有效性和实用性.     

多阶段地下水管理优化模型

本文用分段法求解多阶段地下水管理模型。地下水偏微分方程用有限差分和有限元法进行近似离散,形成结点的地下水流代数方程组,并插入优化模型中作为等式约束条件。采用分段法计算,并与集中瞬时法进行对照。文中分析了两种计算方法的特点以及多阶段地下水开发和管理模型的实际应用。     

复合材料结构的多级优化设计方法

本文提出一种适用于复合材料结构的多级优化设计方法,即系统级优化和元件级优化。系统级优化以迭层板厚度为设计变量。从基于 Kuhn-Tucker 条件的优化准则出发导出改进设计变量的迭代式,寻求最优设计。元件级优化则保持最优迭层板厚度和节点位移不变,根据各分层应变能的大小来调整各分层的厚度,使材料分配趋向合理,进一步减轻结构重量。本文给出算例,研究复合材料结构在多种外载作用下,承受强度约束和位移约束以及满足给定挠曲规律和扭转变形规律条件下的优化设计。计算结果表明,本方法具有较高的效率,计算简单,收敛迅速易于工程应用。     

用响应矩阵法解地下水管理模型

本文用模拟模型与优化模型偶合方法,研究了地下水管理问题。地下水位以有限差分或有限单元表达式表示,由响应函数组集成的响应矩阵,组成一组代数技术方程与线性规划管理模型相耦合,作为管理模型的约束条件。文中举例说明响应函数及响应矩阵的求法,和在管理问题中的应用,结果表明,响应矩阵法对于解大范围、复杂的、非稳定的、及具有分布参数的管理问题有着广阔的应用前景。     

Dynamic economic dispatch combining network flow and interior point method

0　INTRODUCTIONThetraditionalEDproblemassumesconstantpowertobesuppliedbyagivensetofunitsforagiventimein tervalandattemptstominimizethecostofsupplyingthisenergysubjecttoconstraintsonthestaticbehaviorofthegeneratingunits .Additionalsystemconstraintsspecifyingtheminimumamountofreservecapacityrequiredareoftenaddedtothisbasicproblem .Plantoperators ,toavoidshorteningthelifeofthegenerator,trytokeepthermalstresswithintheturbine’ssafelimits .Thismechanicalconstraintisusuallytranslatedintoalimit…     

基于机器视觉的插销自动装配算法研究

针对工业传输链条在插销装配工艺中位置准度要求,提出了一种基于机器视觉的低成本、低算力、高精度的插销自动调整系统。在图像采集阶段,通过对背景差分算法加入帧数获取约束后有效快速去除干扰背景;在位置获取阶段,对霍夫变换引入粒子群算法加快插销边缘特征定位,并结合最小包围矩计算出插销的角度位置;与其他几种常见匹配算法进行比较,结果表明改进后的方法不仅提高了计算速度,并且能够获得更高的计算精度。     

火电厂语音报警系统中的动态文语转换方法

针对火电厂实时动态语音报警系统的特点,提出了基于动态文语转换技术的火电厂实时动态语音报警系统的实现框架.阐述了实时、动态文语转换子系统的各组成部分,研究了基于基音同步叠加算法(PSOLA）的实时动态文语转换方法,讨论了采用组件对象模型(COM)技术进行包括语音合成数据库、文本预处理、韵律处理和语音波形的生成在内的程序实现的要点.分析测试的结果表明,采用这种方法合成的语音质量高、实时性好,完全可以应用到包括火电厂实时动态语音报警系统在内的其他实时语音处理场合中.     

多处理器实时系统容错ICDM调度算法

目的提出一种针对多处理器实时系统中具有时间、资源和容错需求任务的调度算法来满足硬实时系统实时性及可靠性要求．使硬实时系统在发生故障的情况下，任务也能在其截止期内完成，不致产生灾难性后果．方法将非精确计算模型引入到Distance Myopic算法中，通过非精确计算模型与Distance Myopic算法的有效结合，提出ICDM算法．结果任务分为主副两个版本，每个任务都由两部分组成：强制执行部分和选择执行部分；当任务强制执行部分不能达到截止期时．通过调用MOPT算法减小前序任务选择部分的执行时间，使其满足截止期要求．ICDM算法使任务在保证结果可接受的情况下，在其截止期内完成，提高了任务的可调度性．结论通过引入非精确计算模型，使算法的可调度性增强了，也提高了硬实时系统的实时性及可靠性．     

马氏田口系统的量子行为二进制粒子群特征选择优化方法

针对标准二进制粒子群用于马氏田口系统的特征选择优化时,存在迭代速度慢,容易陷入局部最优解等不足,提出一种改进的基于量子行为二进制粒子群的马氏田口系统变量选择优化方法。首先,为了规避可能存在的复共线性特性对距离度量结果的影响,本研究采用Gram-Schmidt正交化法计算马氏距离值,对系统进行标准化处理,对各属性向量进行正交化后计算各类别的马氏距离集合,通过ROC曲线确定系统分类的最佳阈值点,定义误分类率概念和被选择变量占比最小作为变量筛选标准,构建多目标的混合规划模型。运用改进的量子行为粒子群算法求解优化组合,为适应二值化的变量优化问题,算法基于概率对粒子进行二进制编码,求取目标函数的适应值,并完成粒子群的优化迭代过程。采用优化的变量组合,构建精简的马氏田口系统,建立度量预测模型,完成精确判别的任务。最后,以胎心分娩力造影术测量的胎儿健康诊断为例,对标准二进制粒子群算法和二进制量子粒子群优化算法进行对比验证,实验结果表明,本文方法可以有效地提升粒子的迭代速度和寻优精度,优化后的马氏田口系统的预测准确率明显提高。