基于Multi-Agent的人机环境仿真设计系统

提出了用于制造过程仿真和人机工程分析的多Agent智能设计系统。基于模糊多目标决策理论建立了虚拟人自适应作业行为仿真模型。在虚拟环境中,智能化的虚拟人能自主完成作业任务的仿真,优化自身的工作状态,同时提供人机工程的评估结果。通过仿真实验,证明了所用技术的可行性。     

数字化人机界面的多目标意象设计决策研究

用户的感性需求愈来愈受到设计者和企业的重视.为解决实际中多目标意象要求下数字化人机界面方案选择过程中存在的复杂性与主观性问题,提出一种三角模糊数与逼近理想解排序法相结合的模糊逼近理想解排序法(F-TOPSIS).结合某新型远程操控清障车的数字化人机界面设计,在通过运用因子分析方法获取用户对数字化人机界面典型样本的4类感性意象的基础上,应用F-TOPSIS实现了决策者多目标意象特定要求下对10个数字化人机界面设计方案的优先级排序,验证了该方法的可行性.研究表明F-TOPSIS对数字化人机界面设计方案的区分度较好,能在多目标意象需求下进行较为合理、准确的设计决策.     

基于公理设计和相容决策支持问题法的稳健优化设计方法

 针对多目标稳健优化问题,建立了多目标稳健优化的损失函数,利用灵敏度分析方法确定各设计变量对各设计目标的影响程度,确定主要的设计参数,便于调整和控制设计参数的公差.根据信息公理与损失函数的一致性关系,建立以最小化各目标的总损失函数为目标函数.并在相容决策支持问题法框架基础上,提出一种基于公理设计和相容决策支持问题法的多目标稳健优化设计模型.实例分析表明,提出的方法是可行的.     

随机输入下附属结构的位置优化

首先推导了随机输入下单个附属结构和多个附属结构的动力响应表达式,以此进一步分析了影响附属结构最优位置的各个因素,并提出了利用遗传算法进行附属结构位置优化的方法.最后用一个10层剪切结构作为算例,利用遗传算法并采用权重系数变换法进行了多个附属结构的多目标位置优化.