基于进化算法的压气机叶型多目标优化设计

该文发展了基于进化计算和Navier-Stokes方程求解技术的压气机叶型气动多目标优化设计技术。压气机叶型气动优化设计目标是静压升最大和总压损失最小。文中采用Bezier曲线参数化叶栅几何型线、相应的控制点坐标作为设计变量：压气机叶型气动性能采用Reynolds平均Navier-Stokes方程和Baldwin—Lomax代数紊流模型进行评价；采用实数型多目标进化计算作为优化算法对叶型进行优化设计。优化设计结果得到一组Pareto解集，并且将特定的Pareto解和初始叶型进行详细的气动性能分析比较。优化设计结果证明了该文发展的多目标优化设计技术的有效性和实用性。     

PEM燃料电池用空压机多参数多目标优化

为获得适用于燃料电池汽车的高压比、小体积、高效率离心空压机,将均匀设计法、神经网络模型、多目标遗传算法同三维数值模拟相结合,提出了一种离心空压机多目标优化方法。以静压比和效率为优化目标,在额定工况下,对燃料电池高速离心空压机叶轮结构进行优化设计。通过台架实验对三维仿真模型的精确度进行验证,并对优化后的叶轮进行了三维仿真分析。仿真结果表明,优化后叶轮的流动性能得到改善,等熵效率和静压比分别提高4.3%和3.2%,叶轮出口速度更加均匀,验证了该离心空压机多目标优化方法的有效性。     

燃料电池汽车用电磁铁的优化设计

对于氢燃料电池汽车,高压储氢瓶中电磁铁的吸合面的形状和位置对电磁力影响很大,而且呈现复杂的非线性关系。在有限元分析基础上,为了提高优化效率,提出基于吸合面支持向量机模型的优化设计方法。利用均匀设计方法在设计空间中选择建模样本点,用有限元方法计算建模样本点的电磁力,构成建模样本。基于支持向量机建立吸合面形状和位置与电磁力的非线性模型。对该模型采用遗传算法优化,计算出了最优吸合面形状和位置,并对优化结果进行了仿真和样机对比试验。结果证明了优化设计方法的有效性。     

动力透平叶栅的多工况气动性能优化

利用CFD软件NUMECA中的叶轮机械优化设计模块DESIGN-3D,对1组动力透平静叶栅在进口攻角分别为4.12°、-5.88°、-15.88°、-45.88°、-65.88°5种工况进行了气动性能优化。优化结果显示,叶栅在该5种工况下等熵效率均有所增加,总压损失均有所减小。分析叶栅叶型优化前后的流动特性,发现叶型优化后叶栅的二次流在各工况下均有所减小,并且对叶栅在大负攻角下的分离流动起到了一定抑制作用。     

基于人工神经网络和遗传算法的动叶可调轴流风机后导叶数值优化

以自主设计的单级动叶可调轴流风机模型为研究对象,建立了基于人工神经网络和遗传算法的三维气动优化设计模型,在设计点对后导叶进行三维气动优化生成优化叶型,并运用全通道三维数值计算方法对后导叶优化前后的风机整体性能进行数值模拟。模拟结果表明:与原始叶型相比,设计点优化叶型风机效率提高了1.1%,风机全压提高了2.1%;非设计点风机效率提高了8.6%,风机全压提高了20.3%。通过进一步对叶轮级内部流场分析可知,无论是在设计点还是在非设计点,优化叶型较原始叶型不仅表现了更强的抗气流分离能力,而且能够有效抑制叶栅通道内低能流体团的径向迁移,因而优化叶型显著减少了叶栅通道内部的流动损失。     

水泵水轮机双向流动控制优化设计

本文建立了能够控制双向流动性能的水泵水轮机在线优化设计模型.模型中采用全三维反问题方法设计转轮叶片,采用叶型逼近方法求解水轮机工况和水泵工况的流场.综合考虑双向流动的能量性能和空化性能,提出了综合性能评价函敫.采用单纯形加速方法,对一高水头水泵水轮机进行优化设计,得到了综合流动性能较好的转轮.全流道的定常湍流计算结果表明,优化后两个流动方向的转轮效率都提高,空化系数降低,证明了优化方法是可行的.模型可以实现计算机的在线优化计算,减少了人工干预.     

基于FEM/Kriging近似模型结合进化算法的表贴式高速永磁电机转子强度优化

针对目前大功率高速永磁电机多采用的表贴式转子结构强度优化问题，以一台1.12 MW、18 000 r/min的表贴式高速永磁电机转子为优化对象，建立其结构参数化模型及应力场有限元仿真模型。将工况温度、护套厚度、永磁体厚度以及过盈量设置为优化参数，以永磁体和护套的法向及切向应力的最大值尽可能小为优化目标展开优化设计。对比分析两种技术路线：技术路线一采用进化算法（EA）调用有限元模型（FEM）进行优化设计；技术路线二对拉丁超立方法取得的样本空间进行拟合得到Kriging近似模型，基于近似模型结合EA算法进行优化设计。优化设计结果表明，技术路线一的优化结果更好；技术路线二更快速高效，大量样本点的集中分布情况可以反映优化参数与优化目标量间的关系。故实际工程优化问题应结合两种技术路线，初步寻优阶段采用技术路线二精确参数区间，进而采用技术路线一展开优化取得最优设计。     

基于EI加点准则与代理模型的风力机专用翼型气动与结构优化设计

为获得具有优良气动性能且兼具结构强度的风力机翼型,以运行攻角下升阻比与截面扭转惯性矩最优为目标函数,利用遗传算法对翼型进行优化设计,提出一种兼顾气动与结构特性的翼型设计方法。通过Bezier曲线表征翼型几何轮廓,采用CFD方法求解翼型气动力,利用Matlab编写程序获得翼型结构特性;建立Kriging代理模型减少CFD计算次数,并采用拉丁超立方采样和EI加点相结合的方式提高优化效率。将优化翼型与风力机翼型NACA64618对比分析,结果表明：优化翼型在运行攻角范围内具有更佳的气动性能,且优化后叶片的摆振位移与叶尖扭转角分别减小23.446%与17.544%。     

一种压气机叶型气动性能的数值和试验研究

压气机跨音叶型设计中大量应用了定制叶型设计技术,目前这种设计方法在亚音叶型设计中也逐渐获得了应用。在设计过程中评估压气机叶型气动性能是其中重要的一环,数值模拟和试验研究是常用的手段,研究过程中还可以使用试验结果修正数值模拟方法。通过数值模拟手段研究了不同来流马赫数条件下的叶型冲角特性、叶型表面等熵马赫数分布和冲角对气流转捩位置影响等内容,研究表明叶栅具有良好的气动性能和较宽的工作范围;开展了叶栅试验研究,校验了数值计算方法分析结果的准确性,表明在设计状态下叶栅特性吻合良好,误差很小,在偏离设计状态下,误差较大。最后,根据数值模拟和试验结果拟合并验证了该叶型的冲角-总压损失、冲角-落后角经验公式,可以在后续程序中使用该结果。     

基于SVR-GA算法的跌扩型消力池优化研究

消力池的优化设计一直是水利工程中的热点课题。传统的消力池优化方法往往采用试错法。试错法不但效率低,而且在设计过程中很难兼顾多个优化目标。因此,建立一套系统性的、目标定向的优化方法十分必要。研究以位于四川省广元市的大寨水库消力池为例,采用SVR回归模型（support vector regression,SVR）建立优化变量（跌坎高度d、突扩比β和尾坎坡度θ）与优化目标（消能率?E/E1、临底流速v）之间的近似模型,并采用遗传算法（genetic algorithm,GA）求解该近似模型,得到一个优化后的消力池体型。对比优化前体型,优化后的消力池消能率几乎不变,但最大临底流速明显降低,底板时均压强分布趋于均匀,消力池综合性能得到了提高。结果表明,提出的优化方法同样适用于类似水工建筑物的体型优化设计问题。     

叶片几何参数对水轮机稳定性的影响

本文主要从水力设计出发 ,根据叶片几何参数的变化 ,在不同工况下 ,利用CFD技术对叶片的压力分布、速度矢量变化、流线分布和叶片出水边环量变化的情况进行了分析。并将CFD分析的结果与模型试验中转轮涡带、叶片脱流情况及叶片应力计算结果进行了对比。探讨了叶片进口冲角对叶片头部脱流的影响、叶片出水边环量变化对转轮出口涡带的影响和叶片形状对叶片应力分布情况的影响。最后总结了叶片几何参数的变化对水轮机稳定性的影响     

用软件对冰箱进行整体优化

本文阐述了使用国外商业优化软件modeFRONTIER和流体计算软件STAR-CD进行伊莱克斯冰箱整体优化的方法。根据设计变量和设计要求,用较少的计算次数得到了三目标优化的Pareto解集,并根据实际需要,从中选择了最优解,避免了简化多目标优化的漏解问题。其中也介绍了辅助理解优化过程的概念,如试验设计、遗传算法、响应面方法、稳健设计优化等。     

水轮机模式液力透平流道式导叶的优化

由于水轮机模式液力透平级间导叶水头损失占比高达40%,需要对液力透平级间导叶进行研究。在可选的级间导叶中,流道式导叶正反导叶连为一体,流道相对独立,是一种水力性能较好的级间导叶。本文基于水力原动机理论,将水流环量概念贯穿液力透平流道设计全过程,设计了与水轮机模式液力透平转轮相匹配的流道式级间导叶,并采用正交试验的优化算法,对水头影响较大的因素,包括导叶包角φ、正导叶出口角 、反导叶宽度 、流道外壁最大直径 ,各取4个水平进行正交试验方案的设计。通过CFD数值计算,分析各个方案的性能,找出了各因素对导叶性能的影响规律,在此基础上获得了效率较高的导叶模型,并研究了水力性能、叶片表面压力分布及叶片内部流动规律。研究表明：各个参数对效率的影响力中, 最大, 最小;对水头的影响力中, 最大,φ最小。优化后的模型在设计工况点效率提高了5.83%,应用水头提高了7.15%,级间导叶损失降低了1.16%,导叶表面压力过渡更加均匀,叶片内部水流流态更加平稳,满足液力透平对于高余压液体的能量回收要求。本研究可以为水轮机模式液力透平流道式导叶的选型和优化提供参考。     

Multi-objective evolutionary algorithm for SSSC-based controller design

In this paper, an evolutionary multi-objective optimization approach is employed to design a static synchronous series compensator (SSSC)-based controller. The design objective is to improve the transient performance of a power system subjected to a severe disturbance by damping the multi-modal oscillations namely; local mode, inter-area mode and inter-plant mode. A genetic algorithm (GA)-based solution technique is applied to generate a Pareto set of global optimal solutions to the given multi-objective optimization problem. Further, a fuzzy-based membership value assignment method is employed to choose the best compromise solution from the obtained Pareto solution set. Simulation results are presented and compared with a PI controller under various disturbances namely; three-phase fault, line outage, loss of load and unbalanced faults to show the effectiveness and robustness of the proposed approach.     

Multi-objective PID controller tuning for a FACTS-based damping stabilizer using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II

Design of an optimal controller requires optimization of multiple performance measures that are often noncommensurable and competing with each other. Design of such a controller is indeed a multi-objective optimization problem. Non-Dominated Sorting in Genetic Algorithms-II (NSGA-II) is a popular non-domination based genetic algorithm for solving multi-objective optimization problems. This paper investigates the application of NSGA-II technique for the tuning of a Proportional Integral Derivate (PID) controller for a Flexible AC Transmission System (FACTS)-based stabilizer. The design objective is to improve the damping of power system when subjected to a disturbance with minimum control effort. The proposed technique is applied to generate Pareto set of global optimal solutions to the given multi-objective optimization problem. Further, a fuzzy-based membership value assignment method is employed to choose the best compromise solution from the obtained Pareto solution set. Simulation results are presented and compared with a conventionally designed PID controller under various loading conditions and disturbances to show the effectiveness and robustness of the proposed approach. Finally, the proposed design approach is extended to a multi-machine power system to damp the modal oscillations with minimum control efforts.     

爪极永磁发电机的优化设计

本文对爪极永磁发电机的优化设计方法进行了研究，其中包括数学模型的建立、优化变量的选择、目标函数和约束条件的确定等。为改善优化效果，文中采用分级随机优化的方法，即先应用随机试验法进行优化，将其计算结果作为第二级随访方向法的初始点，再进行优化计算。结果表明，分级随机优化方法是一种提高优化质量的有效方法。     

步进电动机优化设计方法

本文首次对步进电动机的优化设计技术进行了比较广泛、深入的研究探讨,包括数学模型的建立、计算方法的研究及改进。文中提出了步进电动机双目标、有约束非线性规划的数学模型,采用SUMT技术为各约束条件构造了三种惩罚函数,改进了Hooke-Jeeves法,提出了一种随机方向加速法及“多级优化”的思想。提出的计算模型及设计方法具有较高的计算精度及速度,使步进电动机的优化设计在普通PC机上完全可以实现。本文最后给出了一个优化设计实例,结果使该样机的转矩指标及自然角频率指标(两个目标函数)分别提高了44％及57.4％。     

Adjoint-Based Design Optimization of Nonlinear Switched Reluctance Motors

Abstract

This work investigates the application of the adjoint variable method (AVM) to switched reluctance motors (SRMs). A MATLAB toolbox developed by the authors estimates the sensitivities of the required objective function with respect to different geometric design parameters using at most one adjoint simulation. In this work, the AVM evaluates the sensitivities of the x and y components of the magnetic flux density, the phase flux linkage, and the electromagnetic torque of switched reluctance motors with respect to teeth height, yoke thickness, teeth pole arc angle, and teeth taper angle of both stator and rotor. The nonlinearity of the motor magnetic material is taken into consideration. The estimated sensitivities using AVM are compared with those obtained using the more accurate but time intensive central finite differences (CFD). An interior-point optimization algorithm utilizes the sensitivities of the electromagnetic torque of an SRM to maximize the motor static torque profile. Structural mapping technique is used to control the geometric design parameters through the optimization process.     

Dynamic transmission planning under uncertainty

A new approximate method is presented to solve the dynamic optimization problem in long-range transmission capacity expansion planning. The method employs a static optimization technique along with an iterative procedure to simulate the dynamic solution.The proposed method can be simplified to provide a fast technique, also discussed in the paper. Comparison is made between the fast technique and the conventional horizon year planning approach.     

Multi-objective quasi-oppositional teaching learning based optimization for economic emission load dispatch problem

This paper proposes an efficient optimization approach, namely quasi-oppositional teaching learning based optimization (QOTLBO) for solving non-linear multi-objective economic emission dispatch (EED) problem of electric power generation with valve point loading. In this article, a non-dominated sorting QOTLBO is employed to approximate the set of Pareto solution through the evolutionary optimization process. The proposed approach is carried out to obtain EED solution for 6-unit, 10-unit and 40-unit systems. For showing the superiority of this optimization technique, numerical results of the four test systems are compared with several other EED based recent optimization methods. The simulation results show that the proposed algorithm gives comparatively better operational fuel cost and emission in less computational time compared to other optimization techniques.