基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。  

多目标加权模糊经济调度模型

在电力市场条件下,经济调度不仅应当考虑多个目标,而且各个目标的重要程度也应该不同。提出了模糊多目标加权经济调度模型,并利用模糊多目标规划理论将该模型转化为单目标规划问题。应用算例表明该算法非常有效,有广泛的应用价值。  

用模糊相似优先比决策法确定深基坑支护方案

运用模糊相似优先比决策法，有效地解决了受众多模糊性与确定性因素影响的深基坑支护方案的多目标优化决策问题，从而求解出综合的最优支护方案。  

汽车动力总成悬置系统多目标优化设计及软件开发

建立了动力总成悬置系统六自由度模型,探讨了用于动力总成悬置系统的优化目标,并以此为基础开发了用于动力总成悬置系统性能分析和优化设计的软件———SIMMOUNT。利用该软件对国产某汽车的动力总成悬置系统以能量解耦和侧倾方向传递率的平均值最小为目标函数进行了优化设计,优化后的动力总成悬置系统的隔振性能得到了改善。  

新型多目标优化控制策略及其应用研究

针对优化控制器设计中的保守性问题,提出了一类新型的多目标鲁棒优化控制器的设计方法,通过有效算法求解满足系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的优化解.该方法扩展了传统的基于Lyaponov稳定性条件的Gl2控制问题,通过将多目标约束条件转化为一系列线性矩阵不等式 (LMI),使多目标的鲁棒控制问题具有更小的保守性.仿真结果显示,新方法在提高控制系统的鲁棒性能和时域指标误差平方积分(ISE)、时间乘误差平方积分(ITSE)方面的优越性.  

机械结构的多目标模糊优化方法

结构设计的初始阶段含有大量的模糊信息，设计概念的产生，设计参数的取值，设计目标的评介、约束条件的允许范围以及工况等实际上都含有不同程度的模糊性，提出了处理多目标模糊优化中目标与约束权重的向量水平截集法和权重最大最小法，拓展了向量水平截集法与最大最小法的应用范围。  

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用.多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难.对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索.给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解.  

基于遗传算法的多目标过程系统优化

提出了一种求解多目标优化问题的求解策略。在搜索寻优过程中 ,利用遗传算法生成 Pareto最优解集。在决策过程中 ,利用 TOPSIS方法来确定 Pareto最优解集中最佳协调解。最后 ,应用该算法对 DAM连续缩合过程的多目标过程系统做了优化研究。  

结构多目标优化非劣解集的遗传算法

提出了一种遗传算法求解结构多目标优化非劣解集的方法。该方法提出了劣解罚项的概念，把劣解罚项和约束罚项之和作为设计点的总的罚项并将其转化为适应度，采用遗传算法进行求解。算例采用三杆和十杆多目标优化问题。计算结果表明，该方法是可行和有效的，计算的结果是有利于多目标决策。  

钢铝板材压-胶复合连接性能

为提高钢铝混合轻量化车身结构中钢和铝异种材料的连接性能,对钢铝板材的压-胶复合连接技术进行仿真与实验研究.以A5052铝合金板和Q235钢板为被连接件,环氧树脂为胶粘剂,采用内聚力模型模拟胶层的失效行为,建立压-胶复合连接的剪切和剥离仿真模型.在实验验证仿真模型有效性的基础上,基于响应面近似模型对连接工艺参数进行多目标优化,得到关于剪切强度和剥离强度的Pareto前沿解集以及各参数的优化组合.结果表明:优化解集中的多个工艺方案均能保证连接点剪切强度在9 400 N以上,而剥离强度均在700 N以上.实验证明钢铝板材压-胶复合连接强度比无胶单独的压力连接提高一倍以上,且可以达到同条件下钢板焊接拉伸强度的80%左右.