基于代理模型的变复杂度方法在板料成形优化中的应用

板料成形优化中存在一些缺陷问题,如一步法与优化算法相结合时精度低、增量法与优化算法直接结合时效率低以及通过传统构造代理模型的方法构造高精度的代理模型时需要大量增量法模拟结果。为了充分发挥一步法和增量法各自的优点,提出采用变复杂度方法通过较少次数的试验样本点数据先在一步法和增量法间建立一个差值补偿响应面模型。通过一步法和差值补偿响应面模型构造新的试验样本点,在新构样本点和原有用增量法计算的样本点数据基础上建立移动最小二乘法代理模型,建立的移动最小二乘法代理模型精度和效率都较高。利用粒子群优化算法对移动最小二乘法代理模型进行优化求解。将该方法应用到了汽车某内板的成形性优化中,优化的结果显著地提高了板料的成形性。算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。     

基于信赖域近似模型管理的多目标优化方法及其应用

针对复杂工程多目标优化中求解精度受近似模型精度影响大的问题,提出了一种基于信赖域近似模型管理的多目标优化方法。该方法在每一个优化迭代步中首先采用拉丁超立方实验设计方法获得样本点,并基于这些样本点建立各目标和约束的二阶响应面模型,接着用所建立的响应面模型代替真实模型进行多目标优化,优化算法采用微型多目标遗传算法,然后通过信赖域模型管理方法来管理近似模型。该方法大大降低了近似模型对求解精度的影响。该方法在车身薄壁构件的耐撞性优化中的应用验证了其解决复杂工程多目标优化问题的能力。     

RBF近似模型在汽车碰撞变复杂度建模中的应用

针对汽车正面碰撞过程中考虑到车身后部部件结构几乎不发生明显变形的特点,采用最优拉丁超立方试验设计,利用较少的样本点数据在简化模型和高精度模型中建立一个差值补偿近似模型,在此模型和简化模型基础上构造新的样本点数据,利用RBF近似模型建立新的近似模型。利用该方法对以汽车前部7个主要吸能部件的板厚作为设计变量,以整车质量和整车碰撞加速度峰值aB作为优化目标函数的汽车100%正面碰撞的多目标优化问题进行仿真研究,结果表明该方法在保证模型精度的同时能够快速地得到优化值。     

压气机叶型气动优化设计研究

以clark-y叶型为研究对象,选择其升阻比作为优化目标函数,采用响应面优化设计方法对其进行优化设计.首先用B样条曲线结合响应面优化方法对clark-y原始叶型进行拟合;然后利用均匀实验设计方法建立计算实验样本点分布表,用商用软件进行各样本点的CFD计算,最后建立响应面优化模型,对其进行优化设计,得到了升阻比比原始叶型升阻比高22%的优化叶型.     

细化Kriging模型在轻轨车轴优化设计中的应用

基于仿真试验,根据低地板轻轨车轴的结构特点和性能指标,将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合来构造车轴多目标优化的代理数学模型,并通过多目标遗传算法寻找该代理模型的最优解作为车轴参数的设计依据。为了使所构造的Kriging响应面能准确高效地代表稳健优化目标和约束函数,将Kriging模型在响应面精度检验时的样本点和多目标遗传算法所产生的最优解检验点进行更新,直到达到精度要求为止,从而保证所建立的响应面模型具有较高的全局拟合精度和最优解拟合精度。     

复合材料加筋结构的神经网络响应面优化设计

针对复合材料加筋结构优化设计的复杂性,提出利用人工神经网络结构近似分析响应面来反映结构设计输入与结构响应输出的全局映射关系的优化方法。通过正交试验设计选取合适的结构有限元分析样本点,进行神经网络响应面的构建和训练;将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,汇同其他常规约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法(GA)进行优化,从而形成一套适应性强的的高效优化方法。以复合材料翼身融合体帽型加筋板的质量优化为实例,建立加筋板模型的重量响应面目标函数、强度和翘曲稳定性响应面约束条件;通过PATRAN/NASTRAN有限元软件进行有限元计算,获取用于响应面训练的样本点数值。算例结果表明,该方法能以很少的有限元分析次数取得高精度的响应面近似模型,并且使优化计算耗时大为减少,优化效率大大提高。     

基于RSM和NSGA-Ⅱ法的重载机械臂结构优化设计

文中针对桥隧复杂环境下多相受力机械臂的结构优化研究,建立了关于重载机械臂的臂架结构的有限元分析模型和结构力学模型。首先根据结构力学模型选取优化设计参数,并采用拉丁超立方抽样方法设计优化样本点,其次构建二级伸缩臂的响应面近似模型,最后建立以质量最轻为设计目标的优化模型,根据响应面复相关系数判断该响应面拟合准确度。在获得响应面模型后,运用多目标遗传算法寻求二节伸缩臂结构参数设计的Pareto前沿解并以此为基础选择优化方案。研究结果表明,伸缩臂的质量减少12.90%。相较于传统结构设计的经验化设计,既节约材料又能满足力学性能的要求,对同类结构的优化问题具有一定指导意义。     

机床床身结构优化设计方法

结合基于近似模型的尺寸优化及拓扑优化技术,提出了机床床身结构优化设计的策略.首先以床身结构的刚度和基频为设计目标,以床身内部横隔板间距及厚度、垫铁间距为设计变量,通过中心复合设计法生成实验所需的设计变量的样本点,对生成的样本点进行有限元分析得到样本点的响应,借助最小二乘法建立近似模型二阶响应曲面.采用折衷法建立多目标优化模型,并用遗传算法进行求解.在此基础上,采用密度法对床身结构进行拓扑优化.实例计算结果表明,优化后床身质量减轻了4.45%,而刚度提高了5.8%.     

一种新型大工作空间和解耦的微操作平台设计

为了实现空间微操作平台的大工作空间和解耦性,提出一种由差动式杠杆放大机构和导向机构组成的PPs运动支链,3个支链空间正交布置形成3维平动的3-PPs平台,并提出了一种能表征平台工作空间和解耦性的性能指标,采用响应面法对该性能进行优化。首先,采用有限元软件ANSYS建立参数化有限元模型,基于该模型得到平台的各性能指标值;然后,采用Plackett-Burman试验设计方法筛选对平台性能指标有较大影响的结构参数作为优化设计变量。采用中心组合设计方法选取试验样本点,计算各样本点对应的响应值,基于样本点建立反映各性能指标的响应面模型。反映响应面模型精度的评价指标R~2均接近于1,说明所建响应面模型能准确反映平台性能指标与参数之间的关系。最后,以平台解耦性能与工作空间为优化目标,强度为约束,建立其多目标优化模型,采用多目标遗传算法对其进行全局寻优得到Pareto解集。由Pareto解集可知,平台的解耦性与工作空间相互矛盾,权衡两个指标从Pareto解集中选取最优解。比较分析优化前与优化后的性能指标可知,平台解耦性指标减小了35.7%,工作空间增大了6.1%,说明所提出的性能指标和优化模型能满足空间微操作平台的设计要求。     

基于响应面法的风力机翼型气动优化设计

以某风力机翼型为研究对象,选择其设计点升阻比作为优化目标,采用基于均匀设计的响应面法对其进行气动优化设计。首先用B样条曲线对该翼型拟合并求其控制点,然后利用均匀试验设计方法建立计算试验样本点分布表并进行各样本点的CFD计算,最后建立响应面模型,进行优化设计,使设计点升阻比提高12.13%,而且在所有攻角下升力和升阻比都有所提高。算例表明,本文进行风力机翼型优化的方法节省时间,优化效果明显。     

基于自适应代理模型的翼型气动隐身多目标优化*

针对翼型气动隐身多目标优化设计存在的计算量大与权重难以选取的问题,提出基于自适应径向基函数代理模型与物理规划的高效多目标优化策略(Multi-objective optimization strategy using adaptive radial basis function and physical programming, ARBF-PP)。利用物理规划法通过非线性加权的方式将多目标优化问题转化为直接反映设计偏好的单目标优化问题,然后分别对综合偏好函数和约束条件构造径向基函数代理模型,采用增广Lagrange乘子法处理约束,并用遗传算法(Genetic algorithm, GA)进行求解。优化迭代过程中,在当前可能最优解附近增加样本点,更新代理模型,提高代理模型在最优解附近的近似精度,引导搜索过程快速收敛。使用数值多目标优化算例与翼型气动隐身多目标优化实例验证了本文所提出优化策略的有效性。翼型气动隐身多目标优化结果表明：相比于初始翼型,优化翼型的升阻比提高了34.28%,重点方位角的雷达散射截面(Radar cross section, RCS)均值减小了24.19%。此外,在相同样本规模的情况下,本文方法所得最优翼型的气动隐身性能比静态径向基函数代理模型方法的优化结果分别提高了11%与25.6%;与遗传算法相比,本文方法所需的分析模型调用次数(Number of evaluation function, Nfe)降低了93.5%。     

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。     

波浪补偿系统差动行星传动多目标模糊可靠性优化设计

将模糊可靠性设计应用于波浪补偿系统的差动行星传动装置优化设计,在一般优化设计方法的基础上,建立以波浪补偿系统差动行星传动机构“体积最小”、“径向尺寸最小”、“传动效率最高”、“行星轮轴承温升最小”、“外啮合膜厚比最大”和“外啮合齿根最大滑动率最小”等为分目标的多目标模糊可靠性优化设计数学模型,研究处理多目标优化问题的模糊决策方法以及基于遗传算法的混合离散变量离散化处理方法,得到多目标模糊优化问题的求解方法。结合实例进行分析计算,经对比分析得出模糊可靠性优化设计更接近工程实际的结论。     

双横臂扭杆独立悬架多目标遗传优化设计

针对双横臂独立扭杆弹簧悬架的特点,运用多体动力学的理论建立了某商务车独立悬架的运动学数学模型和仿真模型,基于遗传算法开发了多目标的优化程序,通过ADAMS/Solver和外部程序的接口文件实现了数据传输。将优化前仿真结果与优化后得到的仿真结果进行了性能对比,结果表明,优化后的仿真结果有效地改善了悬架的性能。该方法和传统的优化设计方法相比,优点在于能提高精度和效率。     

基于响应曲面法的液力透平叶轮多目标优化设计

建立了基于试验设计理论和响应面近似的液力透平叶轮的优化设计方法。以最高效率、高效区范围及转轮所得扭矩-流量曲线在小流量区的稳定性为目标函数。在使用CFturbo软件建立液力透平叶轮的参数化模型后,先用Plackett-Burman试验设计筛选结构参数,并根据结构参数对目标函数的影响将其划分为三个等级:显著因素、次显著因素和不显著因素;再用正交试验法确定次显著因素的设计中心点;最后由中心复合和Box-Behnken设计及响应面分析确定各级结构参数的最优设计点。该方法以计算流体力学(CFD)的计算结果为基础,共进行40次试验,构造了液力透平叶轮的结构参数与多目标函数的响应面近似模型,分析了结构参数间的交互效应。对最优设计点的液力透平进行了实验研究,试验结果及CFD计算值与响应面近似值吻合,且较优化前的模型在性能上有明显改善,表明基于试验设计和响应面的优化设计方法可用于液力透平叶轮的优化设计。     

Multi-objective optimization of an axial compressor blade

Numerical optimization with multiple objectives is carried out for design of an axial compressor blade. Two conflicting objectives, total pressure ratio and adiabatic efficiency, are optimized with three design variables concerning sweep, lean and skew of blade stacking line. Single objective optimizations have been also performed. At the data points generated by D-optimal design, the objectives are calculated by three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis. A second-order polynomial based response surface model is generated, and the optimal point is searched by sequential quadratic programming method for single objective optimization. Elitist non-dominated sorting of genetic algorithm (NSGA-II) with ε-constraint local search strategy is used for multi-objective optimization. Both objective function values are found to be improved as compared to the reference one by multi-objective optimization. The flow analysis results show the mechanism for the improvement of blade performance.     

基于序列响应面法的汽车结构耐撞性多目标粒子群优化设计

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是一个涉及到多变量、多约束和多目标的优化过程.为克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷.提出采用逐次逼近方法,通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将试验设计、能代表实际碰撞过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得一组最小化各目标函数的非劣解.利用最小距离选解法快速有效地从非劣解集中挑选出一组耐撞性效果最好的解并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至最优解,最终优化解的各个目标函数值均得到提高.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

基于近似模型的高速列车头型多目标优化设计

为改善高速列车气动性能,建立一套高效的多目标气动优化设计方法,对流线型头型进行多目标气动优化设计。建立高速列车流线型头型三维参数化模型,并提取5个优化设计变量;为减少优化设计时间,利用最优拉丁超立方设计方法在优化设计空间中进行均匀采样,利用计算流体力学方法获得对应于各个采样点的气动载荷,利用Kriging代理模型构建优化设计变量和气动载荷之间的近似模型;利用多体系统动力学方法计算气动载荷作用下的高速列车轮重减载率;以气动阻力和轮重减载率为优化目标,利用多目标遗传算法NSGA-II对高速列车流线型头型进行多目标优化。优化设计变量和优化目标均呈现收敛的趋势,采用Kriging近似模型优化计算的Pareto前沿与采用CFD（Computational fluid dynamics,CFD）优化计算的Pareto前沿较为接近。优化后高速列车的气动阻力最多可降低3.27%,轮重减载率最多可降低1.44%,气动阻力最优的头型与轮重减载率最优的头型的主要差异在于中部辅助控制线的变化,前者向内凹,后者则向外凸。     

Combined quality loss (CQL) concept in WPCA-based Taguchi philosophy for optimization of multiple surface quality characteristics of UNS C34000 brass in cylindrical grinding

The present study highlights a multi-objective optimization problem by applying Weighted Principal Component Analysis (WPCA) coupled with Taguchi method through a case study in cylindrical grinding of UNS C34000 Medium Leaded Brass. The study aimed at evaluating the best process environment which could simultaneously satisfy multiple requirements of surface quality. In view of the fact that traditional Taguchi method fails to solve a multi-objective optimization problem, to overcome this limitation, WPCA has been coupled with Taguchi method. Furthermore, to follow the basic assumption of Taguchi method, i.e., quality attributes should be uncorrelated or independent; which is not always satisfied in practical situation; the study applied WPCA to eliminate response correlation and to evaluate independent or uncorrelated quality indices called principal components which were aggregated by WPCA to compute overall quality index denoted as Multi-Response Performance Index. A combined quality loss was then estimated which was optimized (minimized) finally. The study combined WPCA and Taguchi method for predicting optimal setting. Optimal result was verified through confirmatory test. This indicates application feasibility of the aforesaid methodology proposed for multi-response optimization and off-line control of correlated multiple surface quality characteristics in cylindrical grinding.