流体动压轴承多目标优化设计的改进灰色微粒群算法

针对齿轮箱流体动压轴承多目标优化问题,提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色综合关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题,再用改进微粒群算法求解,开发了混合离散变量优化的灰色改进微粒群法程序.该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,通过对标准微粒群算法改进,引入动态罚函数,构造一种新的适应函数,算法具有很强的全局寻优能力.优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

高维多目标优化设计的灰色微粒群算法

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色相对关联度将多目标优化问题转化为单目标优化问题,再用改进微粒群算法求解.开发了混合离散变量优化的灰色改进微粒群法程序.该方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,通过对标准微粒群算法改进,引入动态罚函数,算法具有很强的全局寻优能力.优化设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

基于灵敏度附加目标函数的起重机主梁稳健优化设计

针对存在于起重机金属结构设计中的不确定性因素,提出了一种基于灵敏度分析的起重机金属结构稳健优化设计方法,建立了基于灵敏度附加目标函数及灰色关联度理论的起重机金属结构多目标稳健优化设计模型。以某桥式起重机主梁为研究对象,在对其各性能进行灵敏度分析的基础上,结合Matlab优化工具箱,应用该模型进行起重机主梁的稳健优化设计,结果显示:当考虑结构的非确定性因素时,所构建的稳健优化设计模型和灰色关联度的多目标优化解法可以在保证起重机主梁稳健及安全的前提下实现结构的轻量化设计,为其它复杂结构的稳健优化提供一定的技术指导。     

连续体结构的静动态多目标拓扑优化方法研究

为实现以静态多工况下刚度和动态特征值为目标函数的拓扑优化结构设计,提出一种连续体结构的静动态多目标拓扑优化模型.以平均柔度最小化和平均特征值最大化为目标,采用标准化方法定义多目标拓扑优化的目标函数,根据决定函数大小来选择最优的妥协解,并且对目标函数进行归一化,消除不同性质目标函数在数量级上的差异.拓扑优化采用同体各向同性材料插值方法,将移动近似算法用于多目标拓扑优化问题的求解,并且用过滤求解技术避免拓扑优化中数值不稳定性现象.数值算例结果表明,文中提出的方法在连续体的静动态多目标拓扑优化设计中是正确的和有效的.     

木薯挖掘铲多目标决策方法及其仿生设计应用

为了解决木薯收获机挖掘铲结构优化设计方案选型问题,提出一种基于层次分析法的木薯挖掘铲多目标灰色关联决策方法。根据结构优化设计方案多层次、多指标的特点,建立了木薯挖掘铲设计方案优选决策目标体系。以静力学性能、抗振性、轻量化性能为目标函数构造木薯挖掘铲设计方案优选决策的数学模型,采用灰色关联分析法和层次分析法进行模型求解。将所提出的多目标灰色关联决策方法用于一种挖拔式木薯收获机挖掘铲设计方案选型,获得了综合性能最优的仿生型木薯挖掘铲结构,并为其后续的结构优化设计指明了目标函数。研究表明,所提出的基于层次分析法的木薯挖掘铲多目标灰色关联决策方法具有较高的工程实用性。     

连续体结构的多目标拓扑优化设计

为实现静动态多目标下连续体结构的拓扑优化设计,以静态柔顺度最小化和动态特征值最大化加权函数为目标,提出并建立静动态多目标下连续体结构拓扑优化模型,实现了相应的算法和算例。方法中采用(rational approximation of material properties,RAMP)方法对密度进行惩罚,利用优化准则法控制设计目标与材料分布,以敏度过滤技术抑制棋盘格效应,通过归一化目标函数有效地避免不同性质目标函数的量级差异。通过算例,获得了静动态权重系数对结构拓扑构型和目标函数(宏观结构的柔度和基频)的影响规律,算例结果表明了该方法的有效性。     

UUV非耐压承载结构多目标拓扑优化研究

鉴于非耐压承载结构对于UUV(Unmanned underwater vehicle)的重要意义,提出一种基于折衷规划法建立综合目标函数,以灰色-层次分析确定子目标权重系数的多目标优化方法。以某型UUV的非耐压承载结构为例,首先采用灰色-层次分析法,得到各子目标(典型工况的柔度和前3阶固有频率的平均值)的权重系数;然后,采用折衷规划法进行多目标拓扑优化设计。优化结果表明:该方法适用于UUV非耐压承载结构的初始设计,可行且有效。同时,对比层次分析法和灰色关联分析法,该方法计算效率更高,优化结果更加合理。     

基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计

以实现多约束非线性优化问题的可靠性稳健优化设计为目标,在应用可靠性随机摄动技术建立多失效模式下机械零部件可靠度约束函数的基础上,构建了可靠性优化设计数学模型;通过对其目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,提出了两种基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型;应用Matlab语言的优化和符号工具箱来实现新型旋转式立体车库载车台主梁结构的可靠性稳健优化设计。算例表明,提出的可靠性稳健优化设计方法具有较高的精度和可靠度,为机械零件的可靠性设计提供了理论依据。     

基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计

以实现多约束非线性优化问题的可靠性稳健优化设计为目标,在应用可靠性随机摄动技术建立多失效模式下机械零部件可靠度约束函数的基础上,构建了可靠性优化设计数学模型;通过对其目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,提出了两种基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型;应用Matlab语言的优化和符号工具箱来实现新型旋转式立体车库载车台主梁结构的可靠性稳健优化设计。算例表明,提出的可靠性稳健优化设计方法具有较高的精度和可靠度,为机械零件的可靠性设计提供了理论依据。     

模糊数学在多目标优化中的应用

在多目标优化设计中，。函数曲面复杂并且缺乏分析理论，以致使优化处理常常陷入僵局。借助于模糊数学，建立起能分析函数曲面并优化处理的贴近度方法。采用贴近度计算网络优化技术，对三个优化设计实例进行实践，验证了上述方法对优化设计是可行的。     

基于满意度原理的装载机工作装置的多目标优化设计

分析了装载机工作装置单目标优化设计的不合理性。根据装载机工作装置的设计要求,建立了装载机工作装置的多目标优化设计的数学模型。定义了广义满意度等概念,分析了其主要特性。建立了基于满意度原理的多目标优化理论。给出了集神经网络、遗传算法于一体的装载机工作装置的满意优化设计方法。实例分析表明:该方法不仅可提高设计质量,而且更能反映设计人员和用户的需求,它可为装载机工作装置以及其他机械产品的设计提供一种新的途径。     

基于灰色系统理论的方盒件拉深稳健设计

利用灰色系统理论,以目标序列之间的关联度作为目标函数,将多目标优化转化为单目标优化问题.在板料成形的稳健设计中,通常需要满足多个目标,如不拉裂、不起皱、变形充分等质量要求,而且要满足响应波动减少的要求.对成形中可控因子进行试验设计,利用有限元分析软件获得拉深成形中各个目标对应的响应值.对计算获得的目标序列灰色关联度进行方差分析,得到各个因子各个水平对响应的影响程度,从而获得因子的最佳参数.最后利用最佳参数进行有限元分析,结果表明质量明显提高.研究表明,将灰色理论应用到板料拉深成形稳健设计中,取得较好的结果,说明该方法在多目标稳健设计中有很大的适用性.     

基于Agent多层次的柔性车间调度多目标决策研究

对于多目标job-shop柔性制造系统调度决策问题,在实际调度过程中不同优化目标之间存在层次关系,同时在实际生产环境中所调度追求目标并非固定常常处于变动之中。为此提出了基于Agent多层次目标任务调度规划模型,将复杂的求解问题按层次分解为具有相对独立性的各求解子问题单元并建立各单元间的联系机制,采用交互式策略对复杂调度问题进行求解。通过对不同调度算例的求解并得到满意调度方案,并验证此方法的合理性及可行性。     

基于模糊多目标免疫算法的概念设计

针对概念设计中方案设计的组合优化问题,如何避免组合爆炸、快速有效地产生一些可行方案的难题,提出多模糊集代数和定理以及模糊集比较定理,根据产品功能与功能载体、功能载体与功能载体之间的相互关系,利用模糊集理论建立了产品模糊矩阵和模糊多目标优化数学模型,并根据免疫细胞进化原理提出一种有效的多目标免疫优化算法.以带式输送机的传动方案设计为例进行验证,试验结果显示这种方法能够快速产生可行方案集,实现方案的自动化设计.     

基于改进NSGA-Ⅲ的电磁超声换能器多目标优化

电磁超声换能器(EMAT)的设计与优化是一个变量多、分析复杂和优化难度大的多目标优化问题.通过建立的电磁超声换能器电磁-力-声有限元模型,得到了洛伦兹力、磁致伸缩效应、感应电流密度和振动位移等优化目标的样本集,构建了多支持向量机的代理模型.提出一种基于参考点和拥挤度相结合的改进NSGA-Ⅲ优化方法,对优化目标进行优化设...     

Multiobjective optimization of three-stage spur gear reduction units using interactive physical programming

The preliminary design optimization of multi-stage spur gear reduction units has been a subject of considerable interest, since many high-performance power transmission applications (e.g., automotive and aerospace) require high-performance gear reduction units. There are multiple objectives in the optimal design of multi-stage spur gear reduction unit, such as minimizing the volume and maximizing the surface fatigue life. It is reasonable to formulate the design of spur gear reduction unit as a multi-objective optimization problem, and find an appropriate approach to solve it. In this paper an interactive physical programming approach is developed to place physical programming into an interactive framework in a natural way. Class functions, which are used to represent the designer’s preferences on design objectives, are fixed during the interactive physical programming procedure. After a Pareto solution is generated, a preference offset is added into the class function of each objective based on whether the designer would like to improve this objective or sacrifice the objective so as to improve other objectives. The preference offsets are adjusted during the interactive physical programming procedure, and an optimal solution that satisfies the designer’s preferences is supposed to be obtained by the end of the procedure. An optimization problem of three-stage spur gear reduction unit is given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于混合元胞自动机的柔顺机构多目标拓扑优化方法

采用无梯度优化方法——混合元胞自动机方法进行体积约束下柔顺机构多目标拓扑优化设计。以应变能最小化和互应变能最大化为目标,以结构体积为约束,采用标准化方法定义多目标拓扑优化的目标函数,消除不同性质目标函数在数量级上的差异。将混合元胞自动机方法用于多目标优化问题的求解,以比例控制作为局部控制规律。数值算例结果表明,该方法用于柔顺机构多目标拓扑优化设计是有效的,优化迭代次数较少,且结构不易出现单节点铰链现象。     

基于NSGA-Ⅱ叉车轮边减速器优化设计

以叉车轮边减速器行星轮系为研究对象,在满足设计要求的前提下,以轮边减速器行星轮系齿圈直径最小,中心距最大和重合度最高为目标建立目标优化数学模型.运用改进的NSGA-Ⅱ对多目标优化并得到Pareto最优解集,利用多指标加权灰靶决策模型选择最优设计方案.优化结果表明：改进遗传算法的运用是可靠有效的,为以后产品优化设计提供新了的设计思路.     

基于NSGAⅡ的齿轮减速器多目标优化研究

为了解决工程设计中有离散变量、多约束的多目标优化问题,对改进的非占优排序遗传算法(NSGAⅡ)进行了研究,通过基于拥挤距离的非占优排序,提出了离散变量和多约束的处理方法,利用Matlab软件编写了NSGAⅡ的多目标优化程序,并以二级减速器多目标优化设计为例,建立了多目标优化数学模型,运用NSGAⅡ算法求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的有关方法选取了最优解,与传统方法得到的结果相比,体积、失效概率和传动误差都有不同程度的降低。研究结果表明,修改后的NSGAⅡ能用于有效地求解有离散变量、多约束的多目标优化设计问题。