基于DOE方法和循环逼近方法的螺旋桨优化设计

随着对螺旋桨性能要求的不断提高,螺旋桨设计面临着多目标、多学科综合提高的难题.在iSIGHT多学科优化设计平台上,采用试验设计方法和与基于响应面模型的逼近方法相结合的优化方法而建立的设计工程,不但完成设计过程的自动化和智能的设计探索,而且确定最佳设计参数使螺旋桨效率和最小压力系数都有提高,实现了优化设计的目的.     

舰载机起落架缓冲性能设计优化

为提高舰载机起落架的缓冲性能,采用多体系统仿真和多目标参数优化协同仿真分析相结合的方法,以iSIGHT为设计和仿真平台,在优化参数的同时调用多体系统仿真软件进行仿真分析.对前起落架缓冲系统进行受力分析,用MSC Adams/Aircraft建立某型舰载机起落架落震功能虚拟样机,实现可循环迭代求解落震质量的优化;考虑舰载...     

卫星载荷安装平台结构轻量优化与仿真分析

结构轻量化是目前航天器设计的发展趋势.以国内某高精度成像卫星有效载荷安装平台为对象,为了降低卫星平台的质量,同时满足其在复杂外热流环境下的热变形要求,分别采用拓扑优化与铺层优化两种方法对卫星安装平台进行轻量优化设计.在整星有限元热变形分析基础上,以载荷安装平台的质量最轻为目标,对结构进行优化设计,并对整星进行模态分析以验证设计方案的可靠性.两种优化方法均满足结构热变形设计要求,相比拓扑优化方法,铺层优化方法可以大幅降低安装平台质量,并且可行性高.     

基于网格实现的汽轮机基础优化设计

工程优化设计往往需要进行大规模的数值计算,拥有大量闲置资源的网格环境为建立这种高性能计算平台提供了可能.但是网格资源的动态性、异构性和分布性的本质特征,阻碍了网格技术在工程应用上的普及.为了利用网格环境中大量的闲置资源来协同解决实际工程中复杂的优化设计问题,建立了一个4层结构的高性能网格计算平台,并利用Kriging近似模型,在该平台上开发了以减轻基础重量和降低基础振幅为目的的多目标汽轮机优化设计的网格算法.使用该算法,在网格平台上对两个汽轮机基础进行了优化设计,与序列线性规划方法的结果比较表明所开发的优化算法有较高的计算精度.还分析了当使用不同数量的计算节点时网格的加速情况,说明所发展的优化方法能够在网格环境中高效地运行,搭建的网格平台也适合于工程优化设计.     

基于Matlab的测控系统动态性能优化与仿真

提出微位移传感器测控系统动态性能优化设计方法,建立系统数学模型和校正模型,借助Matlab控制系统工具箱、优化设计工具箱完成校正模型的参数寻优,实现测控系统动态性能的优化设计。仿真结果显示,该方法优化效果明显,拓展了工作频带,改善了系统的动态性能。     

基于神经网络与随机森林相结合的螺旋桨综合性能预报算法

螺旋桨的参数优化是船舶行业一项重要的研究内容，而参数优化的目标是为了提升螺旋桨的综合性能。因此，快速且准确地预报螺旋桨性能对于螺旋桨设计极为重要。文章提出了一种基于神经网络与随机森林相结合的螺旋桨综合性能预报算法，并通过实验验证了该算法在POPP数据集上具有很好的准确率，以及该方法的参数选择、特征提取和性能预测的有效性。     

基于遗传算法的UUV线型多目标优化设计

基于遗传算法的多目标空间区域内的探索性全局优化技术,将阻力系数、丰满度与最大减压系数发生位置作为综合判定指标,在解决UUV线型优化的过程中,引入集成优化框架,对UUV外形进行多目标优化设计;建立了UUV外形优化的一体化模型,针对UUV外形优化设计的要求,对外形设计进行参数化,提出设计变量的选取原则,并针对具体算例进行仿真优化设计,优化计算结果表明:该优化设计方法有效地改善了UUV的阻力性能和压力分布,阻力减小大约4％,在工程应用中是可行的,为目前UUV外形优化设计提供了一个完整的方法.     

基于Ordered-RAMP模型的热固耦合结构多材料拓扑优化方法

针对传统单材料热固耦合拓扑优化设计难以实现结构材料与性能综合最优的问题,提出一种基于变密度理论有序材料属性有理近似模型的多材料拓扑优化方法.该方法通过搭建比例系数与平移系数,将多种材料属性采用[0,1]连续分布的单设计变量进行描述,并研究和比较与有序固体各向同行惩罚微结构模型的优缺点;其次借助归一化加权方法定义以结构柔度最小化和散热弱度最小化为目标函数的数学模型.结合设计变量敏度分析,详细推导多材料、多目标条件下热固耦合结构拓扑优化的迭代公式.通过数值算例分析对比了不同权系数以及不同材料属性组合对优化结果的影响;结果表明,所提出的优化方法在热固耦合结构多材料多目标拓扑优化设计中具有可行性和有效性.     

多学科设计优化方法与传统设计优化方法的比较研究

多学科优化设计也是在传统设计优化基础上重要的质的发展。它是设计方法、传统机械设计知识、过程设计知识、现代信息技术交叉集成的大系统方法。多学科设计优化技术 以提高产品性能、缩短设计周期和降低研制成本为目的。本文将多学科优化设计与传统优化设计进行对比,并以实例分别进行多学科设计优化和传统优化设计,证明了多学 科优化设计的可行性和高效性.     

磁记录浮动性能研究

给出了对滑块结构与浮动系统性能进行优化分析与优化设计的原理、方法与框图。上述研究结果特别是系统静态性能稳定度的统计分析方法、系统动态性能综合分析方法与框图对于浮动系统的优化设计具有重要意义。     

高性能计算在多学科大变量飞机优化设计中的应用

波音、空客等公司飞机设计中采用的先进设计手段之一是基于高性能计算的多学科、大规模设计变量优化的应用。目前我国的高性能计算在硬件方面已处于世界领先水平,但在工程应用系统方面还无法满足需求。文章介绍了以工程实际需求为导向,以高性能计算资源为辅助手段,基于飞机设计需求而开发的多学科、大变量的并行计算软件系统及计算平台,以及利用该平台实现的航空应用算例。     

飞机结构总体优化设计方法

优化设计可以改善结构的应力分布,合理布置材料,从而提高材料的利用率.通过对全机结构逐层分解,确定优化设计变量、优化区域以及响应约束,并应用MSC Nastran中的可行方向法和敏度分析方法,对MA700飞机的机翼进行优化设计方法研究,考虑稳定性因素,初步解决长桁尺寸确定的问题,为后续优化设计工作积累经验.     

涡桨发动机一体化建模与控制系统动态仿真

以某型单转子涡桨发动机为研究对象,分别建立发动机、螺旋桨和执行机构的数学模型。在此基础上,研究带有前馈环节的比例-积分-微分（PID）控制器,形成包含发动机、螺旋桨、控制系统和执行机构在内的涡桨发动机一体化数学模型。开发涡桨发动机离线仿真平台,对发动机的动态特性进行图形化仿真。仿真结果验证表明：所建立的涡桨发动机一体化数学模型满足设计要求,反映了各子系统之间的复杂集成和耦合关系,利用系统模型仿真进行控制系统的组合优化能够有效提高系统性能。     

EXPLICA: An Explorative Imperialist Competitive Algorithm based on the notion of Explorers with an expansive retention policy

Meta-heuristic algorithms are of considerable importance in solving optimization problems. This importance is more highlighted when the problems to be optimized are too complicated to achieve a solution using conventional methods or, the traditional methods are somehow not applicable for solving them. Imperial Competitive Algorithm has been proved to be an efficient and effective meta-heuristic optimization algorithm and it has been successfully applied in many scientific and engineering problems. By introducing the concept of explorers and retention policy, the original algorithm is enhanced with a dynamic population mechanism in this paper and hence, the performance of the Imperial Competitive Algorithm is improved. Performance of the proposed modification is tested with experiments of optimizing real-values functions and results are compared with results obtained with the original Imperialistic Competitive Algorithm, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing. Also, the applicability of the proposed improvement is verified by optimizing a ship propeller design problem.     

基于组件的集成建模与智能优化软件平台设计

针对复杂工业生产过程对通用优化软件的迫切需求，基于组件技术设计开发了集成建模与智能优化软件平台（IMIOP），实现了各种建模算法。通过多种模式集成，完成了对不同工业过程的建模和仿真，并在此基础上采用多种智能优化算法实施操作优化。该文介绍了IMIOP系统的工作流程，从组件设计的角度详细介绍了系统的总体构架和组件划分，以线性回归建模算法为例说明了COM组件设计方法。最后，通过运行实践验证了IMIOP系统的性能。     

Space exploration and global optimization for computationally intensive design problems: a rough set based approach

Modern engineering design problems often involve computation-intensive analysis and simulation processes. Design optimization based on such processes is desired to be efficient, informative and transparent. This work proposes a rough set based approach that can identify multiple sub-regions in a design space, within which all of the design points are expected to have a performance value equal to or less than a given level. The rough set method is applied iteratively on a growing sample set. A novel termination criterion is also developed to ensure a modest number of total expensive function evaluations to identify these sub-regions and search for the global optimum. The significance of the proposed method is twofold. First, it provides an intuitive method to establish the mapping from the performance space to the design space, i.e. given a performance level, its corresponding design region(s) can be identified. Such a mapping could be potentially used to explore and visualize the entire design space. Second, it can be naturally extended to a global optimization method. It also bears potential for more broad application to problems such as metamodeling-based design and robust design optimization. The proposed method was tested with a number of test problems and compared with a few well-known global optimization algorithms.     

基于目标分解方法的复杂系统优化设计

解析目标分解方法(Analytical Target Cascading,ATC)是一种新型的处理复杂产品及工程设计问题的系统化方法.通过构建层次化的多级优化设计架构,将系统级的设计目标依次分解至相应的子系统层和零部件层.每层的优化设计问题是最小化分解得到的设计目标的偏差问题,并以此实现系统之间的兼容,从而保证系统设计的一致性和高效性.采用Isight优化软件构建ATC的多学科优化设计仿真平台,分别以数值优化案例和工程设计案例充分说明ATC的有效性.     

The Optimal Design of a Planar Parallel Platform for Prescribed Machining Tasks

In this paper a general methodology is presented for determining theoptimum design of a planar parallel platform to be used in machining.The method, based on a mathematical optimization approach, is used tofind a platform design and placement such that firstly, the execution ofa prescribed task path is feasible, and secondly, the actuator forcesrequired to execute the prescribed task are minimized. The applicationof the method is illustrated for two prescribed tasks, five designvariables and a number of geometrical inequality constraints such asactuator length limits. The method succeeds in finding locally optimumand feasible platform designs for which the required task lies insidethe workspace. Two optimization algorithms are implemented and theirrespective results are compared. The first algorithm is a robust andreliable trajectory algorithm, LFOPC, which is however expensive interms of the number of required function evaluations. As the simulationsperformed here in evaluating the objective and constraint functions maybe computationally intensive, an approximation method, Dynamic-Q, isalso used to find the optimum design with greater efficiency. Theeffectiveness of this approximation approach is evaluated.