多目标优化设计的最小偏差法

提出了处理多目标问题的最小偏差法，并将其应用于普通圆柱螺旋弹簧的优化设计，以普通圆柱螺旋弹簧的质量、高度及防共振性能为目标函数进行了优化设计。算例结果表明，此方法能够克服传统优化算法极易陷入局部最优的缺点，而且收敛速度快。因而得到了比传统算法更优的设计方案。     

多目标优化的规格化加权

在处理多目标函数的优化时,我们常将其转换成单目标的优化问题来求解。本文对加权组合的统一目标函数,提出确定规格化加权系数的方法。图1表1参1     

基于多目标的数控铣镗床床身优化研究

为了提高某大型数控铣镗床床身的性能,运用现代设计方法对该床身结构的设计变量进行了多目标优化。在分析床身结构特点的基础上,以质量和一阶固有频率为目标建立了床身结构优化数学模型,在Pro/E中实现床身结构三维模型的全参数化建模,应用主要目标法将多目标数学模型转化为单目标数学模型,使用ANSYS Workbench软件对转化后的数学模型进行了优化计算,优化计算结果有效地减轻了床身质量,提高了床身的一阶固有频率。     

三轿车后副车架多目标拓扑优化方法研究

针对汽车底盘零部件多目标优化中,优化目标函数构造比较困难、加权因子选取不够合理的问题,介绍了一种基于固体各项同性材料惩罚模型的(SIMP)的多目标拓扑优化方法;使用带加权因子的理想点法公式和平均频率公式构造了综合目标函数;改进了多工况加权因子的选定方法,提出一种基于时间修正的加权方法;并以国产某车型后副车架轻量化优化为例,对方法进行了验证,结果表明,使用该方法对汽车底盘零部件进行拓扑优化,能够减轻对象重量,提高其在不同工况下的刚度,提高其主要的低阶模态频率值,使零部件的静态、动态性能均能得到提升。     

多目标结构模糊优化的分层序列法

提出了多目标结构模糊优化的分层序列法,首先把原多目标模糊优化问题分解为一系列单目标（ 或多目标） 模糊优化子问题,该子问题用最大最小法求解。最后可以按着目标函数的重要程度给出原问题模糊最优解。最后用一个三杆桁架的最小重量与变形的模糊多目标优化设计问题证明了该方法的正确性     

基于多目标的数控铣镗床床身优化研究

为了提高某大型数控铣镗床床身的性能,运用现代设计方法对该床身结构的设计变量进行了多目标优化。在分析床身结构特点的基础上,以质量和一阶固有频率为目标建立了床身结构优化数学模型,在Pm／E中实现床身结构三维模型的全参数化建模,应用主要目标法将多目标数学模型转化为单目标数学模型,使用ANSYS Workbench软件对转化后的数学模型进行了优化计算,优化计算结果有效地减轻了床身质量,提高了床身的一阶固有频率。     

基于汽车悬架的多目标优化方法的研究

为了解决汽车悬架的平顺性和操稳性相互耦合的问题,根据万向集团提供的W1车型的相关数据,利用多体动力学仿真软件Adams/car对海马W1车型进行了整车建模,并对该车型进行了平顺性和操稳性仿真.根据国标的评价指标对海马W1车型进行了评价,从而得到汽车平顺性和操稳性的初始性能水平.利用多学科优化软件iSight-FD和多体...     

基于响应面法的立式加工中心动静态多目标优化

为了满足在保证加工中心初始动静态刚度的条件下达到整机轻量化的要求,提出基于质量和第一阶固有频率为目标函数的整机多目标优化设计方法.将有限元分析和模态试验相结合,测试和分析整机动态特性,确保有限元模型精度.通过中心复合设计的试验方法选取合适的结构有限元分析样本点,在ANSYS仿真软件中对样本点处的整机动静态特性进行计算和...     

基于响应面法的减速器行星架多目标优化研究

针对某二级行星齿轮减速器的行星架存在的强度不足、质量过大等问题,对行星架的应力分布进行了分析,对行星架进行了多目标优化.首先,采用两种不同的方案对行星架进行了强度分析(其中,方案一采用了直接加载轴承力的方法,方案二采用了行星架装配体刚柔耦合模型),得出了二种不同的应力和应力分布结果;然后,通过对其实际工况进行分析,结果...     

基于Pareto排序和混沌加权的多目标项目调度

为综合考虑资源约束型项目调度问题的多个调度目标,有效获得该问题的近似非支配解集,建立了一种综合考虑可更新资源稳定性和工期的双目标项目调度模型。提出了一种基于Pareto排序和多目标混沌加权相结合的遗传算法,其中个体编码采用双链表结构,分别代表任务的执行顺序和执行模式,初始种群的生成包括随机生成和依据任务特性确定执行模式两种方式,设计了个体交叉和自适应变异算子,研究了基于Pareto排序法和基于多目标混沌加权法的个体适应度计算方法以及不可行解的修复和惩罚策略。利用项目调度问题算例库对该算法进行测试,数值测试结果验证了算法的有效性。     

Multiobjective optimization of injection molding parameters based on soft computing and variable complexity method

The objective of this study is to propose an intelligent methodology for efficiently optimizing the injection molding parameters when multiple constraints and multiple objectives are involved. Multiple objective functions reflecting the product quality, manufacturing cost and molding efficiency were constructed for the optimization model of injection molding parameters while multiple constraint functions reflecting the requirements of clients and the restrictions in the capacity of injection molding machines were established as well. A novel methodology integrating variable complexity methods (VCMs), constrained non-dominated sorted genetic algorithm (CNSGA), back propagation neural networks (BPNNs) and Moldflow analyses was put forward to locate the Pareto optimal solutions to the constrained multiobjective optimization problem. The VCMs enabled both the knowledge-based simplification of the optimization model and the variable-precision flow analyses of different injection molding parameter schemes. The Moldflow analyses were applied to collect the precise sample data for developing BPNNs and to fine-tune the Pareto-optimal solutions after the CNSGA-based optimization while the approximate BPNNs were utilized to efficiently compute the fitness of every individual during the evolution of CNSGA. The case study of optimizing the mold and process parameters for manufacturing mice with a compound-cavity mold demonstrated the feasibility and intelligence of proposed methodology.     

基于最优偏差路径的自动导引车纠偏方法

针对使用二维码作为定位模块的视觉自动导引车(AGV)的轨迹跟踪问题,提出了一种基于最优偏差路径的模糊PID纠偏算法。首先建立AGV的运动学方程,将横向偏差和航向偏差作为控制系统的输入变量;其次引入Hamilton最优控制函数,得到基于最优偏差转化策略的AGV最优偏差路径和最优控制方程;最后以AGV与最优偏差路径之间的位姿偏差更新模糊PID控制器的参数,实时调节驱动轮的差速,使AGV按最优偏差路径行驶,实现AGV纠偏的最优控制。实验结果表明,该方法可以平稳、快速地消除横向和航向偏差,本文控制方法在极端偏差状态下的4种隶属度区间的横向偏差纠偏结果分别为2.38、2.54、3.29和4.43 mm,均不超过5 mm,纠偏距离小于1.2 m,跟踪精度为3.2 mm,既提高无轨导引AGV的导航精度,也能较好地满足系统运行的稳定性和伺服驱动能力。     

基于遗传算法的非线性控制系统参数优化方法

本文针对非线性控制系统参数优化问题,结合非线性控制系统理论、最优化理论及遗传算法,提出了一种新的仿真优化方法,该方法利用遗传算法来求解非线性控制系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区域内进行搜索,能以较大的概率跳出局部最优,因此可技巧以整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性控制系统参数优化方法。     

基于准时交货的批量生产FJSP多目标优化

为解决客户准时交货要求与企业快速生产要求之间的矛盾,提出了一种基于准时交货的批量生产柔性作业车间调度多目标优化方法。将准时交货要求映射为基于模糊交货期的加权平均隶属度,将快速生产要求映射为流程时间价值总量,构建了一类以加工批次完工时刻的加权平均隶属度最大及加工批次流程时间价值总量最小为目标函数的批量生产柔性作业车间多目标调度优化模型;提出并设计了一种改进的非支配排序遗传算法对模型进行求解。算法引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,采用三段式分段编码技术,分别对加工子批最早允许开工时刻、加工顺序、加工设备进行编码,采用三段式分段交叉和变异的混合遗传算子实现遗传进化,采用三种精细化调度技术进行解码以缩短流程时间。通过案例分析验证了研究成果的有效性和实用性。     

基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化

为提高产晶拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型.该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标.结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法.算法采用小生境技术,引导蚂蚁搜索到分布良好的Pareto最优解集,并以被支配度和分散度为个体评价规则.实验测试结果表明了该算法的可行性.最后,结合企业生产实际,给出了所提模型与算法的具体应用.     

激光聚焦偏移测量微小位移方法研究*

非接触式纳米精度位移测量在科研和工业生产中有重要应用价值。本文阐述了一种基于激光聚焦偏移原理测量微小位移的方法,首先分析了此方法的测量精度、误差及在所选光学元器件下的量程,进而描述了实验装置,并利用该装置对一个平面反射镜的微小位移进行了测量,结果显示位移测量精度优于10 nm(1σ),与理论计算的结果吻合。实验结果表明,该方法对测量微小位移可达nm精度,可应用于工业生产中对主轴振动、轴承球圆度等的在线精密测量。     

基于强度Pareto进化的注塑机注射性能多目标优化

为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素.改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程.采用约束Pareto支配和浮点数、二进制混合染色体编码策略,一次运行就能求得分布均匀的Pareto最优解集,并使用基于集合理论的方法选择一个最优解.试验分析表明:结合了强度Pareto进化算法与模糊C均值聚类方法的混合算法在提高注射综合性能的同时,能够获得比线性加权法分布性更好的Pareto前沿;且与强度Pareto进化算法相比,显著缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性.     

Multiobjective optimization of a steering linkage

In this paper, multi-objective optimization of a rack-and-pinion steering linkage is proposed. This steering linkage is a common mechanism used in small cars with three advantages as it is simple to construct, economical to manufacture, and compact and easy to operate. In the previous works, many researchers tried to minimize a steering error but minimization of a turning radius is somewhat ignored. As a result, a multi-objective optimization problem is assigned to simultaneously minimize a steering error and a turning radius. The design variables are linkage dimensions. The design problem is solved by the hybrid of multi-objective population-based incremental learning and differential evolution with various constraint handling schemes. The new design strategy leads to effective design of rack-and-pinion steering linkages satisfying both steering error and turning radius criteria.