基于PSO算法的模糊PSVM及其在旋转机械故障诊断中的应用

研究了粒子群优化改进的模糊线性PSVM在旋转机械故障诊断的应用。常规的PSVM对噪声或野值敏感,模糊PSVM可以很好的解决这种问题;对于非平衡样本,PSVM分类面会偏重于数据点较多的一类,从而降低正确分类性能,通过为不同样本分别设计不同的惩罚因子,提高分类器性能;模糊线性PSVM分类器的惩罚因子采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖。通过旋转机械故障分类应用实例进行了设计方法的验证,首先对振动信号进行滤波,然后以不同频率频谱的谱峰能量作为FLPSVM分类器的输入特征参数,用于区分旋转机械的5种典型故障,试验结果表明了方法的有效性。     

结构拓扑优化中敏度过滤技术研究

为了抑制连续体结构拓扑优化结果中的棋盘格和灰度单元问题,借鉴粒子群优化算法中粒子状态的更新方法,提出一种改进的敏度更新技术.以结构的柔度最小为优化目标,构建了基于固体各项同性微惩罚结构的结构拓扑优化模型,根据结构的力学响应分析,采用优化准则法进行设计变量更新,进行载荷作用下二维连续体结构的拓扑优化设计,得到了材料在设计域内的最优分布.通过与已有敏度过滤技术的对比分析,验证了文中方法的正确性和有效性．     

导管架海洋平台结构模糊优化设计

考虑约束条件边界的模糊性,建立了导管架海洋平台结构模糊优化设计模型。对模糊优化模型中的设计变量、目标函数和约束条件进行了模糊处理。针对导管架海洋平台的特点,用模糊优选法确定约束条件边界容差系数,由界限搜索法求解模糊约束集和模糊目标集之交集的最优水平截集*l,进而求得模糊优化问题的最优解。以胜利油田埕北11#井采油平台为例进行了模糊优化设计,并与确定性优化设计相比较,分析了两种优化设计中设计变量的走向及原因,算例结果还显示目标函数值比确定性优化设计值有较大幅度下降,说明考虑模糊因素进行优化设计的可行性和科学性。     

基于GA优化控制规则的汽车主动悬架模糊PID控制

主动悬架是未来汽车悬架的主要发展方向,它能够根据车身的振动情况主动调整悬架控制力,使悬架处于最优减振状态,关键问题是如何设计控制规则,从而施加最优控制力,达到进一步改善汽车行驶平顺性的目的。针对该问题,以车身垂直振动加速度为控制目标,将遗传算法与模糊PID控制策略相融合,优化了模糊PID控制器的控制规则,采用基于GA优化后的模糊PID控制方法对汽车主动悬架进行控制并建立了Matlab文本与Simulink相结合的联合仿真模型。仿真结果表明,经GA优化后的模糊PID控制下的主动悬架能够很好的减小车身垂直振动加速度,可以进一步提高乘坐舒适性。     

考虑瞬态响应的薄板结构阻尼材料层拓扑优化

讨论了敷设阻尼材料的薄板结构考虑瞬态响应时阻尼材料层的最优布局问题。基于SIMP方法构造人工阻尼材料惩罚模型和结构拓扑优化模型,以阻尼材料的相对密度作为设计变量,在给定阻尼材料用量的条件下,最小化结构瞬态位移响应的时间积分。由于结构整体呈现非比例阻尼特性,采用逐步积分法对结构的振动方程进行求解。通过伴随变量法得到目标函数对设计变量的灵敏度表达式,在此基础上采用基于梯度的移动渐近线方法求解。数值算例验证了优化模型与算法的合理性和有效性。     

雾计算辅助车联网中面向视频直播业务的资源分配研究

提出一种车辆雾计算网络中视频直播业务的资源分配方法,通过联合优化比特率选择、用户调度和频谱资源分配,以实现在最大化视频质量的同时降低时延和视频抖动.为了降低时延和视频抖动,在效用函数的设计中将时延和比特率切换作为惩罚因子.由于网络的动态变化特性和可用的频谱资源,将上述优化问题建模为马尔可夫决策过程,采用Soft Actor-Critic深度强化学习算法获得最优资源分配策略.仿真结果证明,所提方法比现有强化学习算法具有更好的探索能力和收敛性能.     

单张纸印刷机收纸链条的优化设计

在现代的高速单张纸印刷机上,收纸装置常常都采用链条传送机构,而传统的收纸链条选取方法多为盲目试凑法.该法设计过程烦琐,设计周期过长,且不能公认最优.本着机械优化设计的思想,采用内点惩罚函数法对该机构的收纸链条重新进行了一次设计,优化效果明显.     

基于非负声强的约束阻尼板拓扑优化研究

基于非负声强(non-negative intensity, NNI)对约束阻尼板声辐射问题作了分析及探讨,对约束阻尼板的阻尼材料的最优分布问题进行研究。使用非负声强识别结构表面对远场声辐射占据主要贡献地位的区域。使用固体各向同性材料惩罚(solid isotropic material with penalization, SIMP)方法进行密度插值,建立以阻尼材料相对密度为设计变量,以阻尼材料的体积占比作为约束,以声辐射贡献最小为目标函数的优化模型,采用移动渐近算法求解优化模型。以四边固支板为例,分析平板振动表面对远场贡献显著的区域,对阻尼材料的分布进行了优化设计。算例结果验证了基于非负声强的拓扑优化算法在降噪优化设计中的有效性,同时具备改变结构振动辐射模式的潜力。     

遗传算法在单层球壳质量、刚度模糊优化中的应用

在单层球壳的优化设计过程中,必然会遇到大量的不确定性信息和因素,对这些不确定性因素应该使用模糊理论加以分析和处理。同时往往要考虑多个目标如质量最小和整体刚度最大等,而各个目标之间存在矛盾,要使各个目标都达到最优很困难。采用模糊数学的原理建立单层球壳多目标模糊优化模型,通过模糊判决法,将多目标的模糊优化问题转化为单目标的非模糊优化问题,最后利用小生境遗传算法(ANGA算法)对非模糊化的优化模型进行求解。对70 m跨单层球壳进行质量、刚度模糊优化,结果令人满意,验证了该方法的合理性和可行性,说明基于ANGA算法的模糊优化方法可以有效解决优化变量繁多的大中型网格结构多目标模糊优化问题。     

增强差异演化算法及其应用

针对约束优化问题,提出一种适于约束优化的增强差异演化算法(enhanced differential evolution algorithm for constrained optimization, ECDE).在约束处理上采用不可行域与可行域更新规则的方法,避免了传统的惩罚函数方法中对惩罚因子的设置,使算法的实现变得简单.改进了DE算法的变异操作,对选择的3个父代个体进行操作遍历,产生6个候选解,取适应值最优的为变异操作的解,大大改善了算法的稳定性、鲁棒性和搜索性能.通过4个测试函数和1个设计实例仿真,表明所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性和鲁棒性.     

Fuzzy Optimization of an Elevator Mechanism Applying the Genetic Algorithm and Neural Networks

1Introduction Wormgearingisoftenappliedforpowertransmissioninanelevatormechanismbecauseitgivesa greatreductioninrelativespeedandalargeincreaseineffectivepower.Soastoeconomizethenon ferrousmetalofthetoothcoronaofawormgear,itisveryimportanttoadoptoptimizationmethodsto designthewormgearing.2Principleofthegeneticalgorithm Thegeneticalgorithm[1]isamethodforsolvingoptimizationproblemsthatisbasedonnaturalselec tion,theprocessthatdrivesbiologicalevolution.Thegeneticalgorithmrepeatedlymodifiesapopu la…     

Fuzzy genetic optimization on performance-based seismic design of reinforced concrete bridge piers with single-column type

This paper presents a fuzzy genetic optimization for performance-based seismic design (PBSD) of reinforced concrete (RC) bridge piers with single-column type. The design is modeled as a constrained optimization problem with the objective of minimizing construction cost subject to the constraints of qualified structural capacity and suitable reinforcement arrangements for the designed RC pier. A violation of the constraints is combined with construction cost to serve as the objective function. The fuzzy logic control (FLC), which adapts the penalty coefficients in the genetic algorithm (GA) optimization solver, was employed to avoid a penalty that is too strong or too weak through the entire calculation so that a feasible solution can be obtained efficiently.     

Topology optimization of structures under multiple loading cases with a new compliance–volume product

This article proposes a new topology optimization method for the design of structures under multiple loading cases. The design is formulated as a multi-objective optimization problem by minimizing a new compliance–volume product, which optimizes the overall stiffness and volume simultaneously to avoid the empirical decision on design constraints and obtain an even lower structural volume. A normalized exponential weighted criterion (NEWC) method is included in the multi-objective optimization problem for the capture of the entire Pareto frontier. A weight evaluation method, in terms of the fuzzy multiple-attribute group decision-making (FMAGDM) theory, is incorporated in the problem to evaluate the weights of the objectives and guarantee the optimal design in an acceptable level. The solid isotropic material with penalty (SIMP) method is used to represent the dependence of elemental densities on material properties. Three typical numerical examples are employed to show the effectiveness of the proposed method.     

模糊参数平面连续体结构的拓扑优化设计

研究了具有模糊参数的连续体结构在模糊载荷作用下的拓扑优化设计问题。利用信息熵将模糊变量转换为随机变量,构建了随机载荷作用下的随机参数的连续体结构的拓扑优化设计数学模型,以结构的形状拓扑信息为设计变量,结构总质量均值极小化为目标函数,满足单元应力可靠性为约束条件,利用分布函数法对应力可靠性约束进行了等价显式化处理。基于随机因子法,利用代数综合法导出了应力响应的数字特征的计算表达式。采用双方向渐进结构优化(BESO)方法求解。通过两个算例验证了该文模型及求解方法的合理性和有效性。     

基于模糊设计准则的机械可靠性优化设计研究

按照应力-强度分布干涉和模糊理论,对机械模糊可靠性优化设计方法进行系统的研究,提出了剩余可靠度的概念,建立了数学模型,给出了设计实例。研究表明：仅仅以实现要求的可靠度为目标的一般模糊可靠性设计由于不能考虑其他条件对设计变量取值的约束作用,往往导致设计结果不具可行性而失去实际意义。可靠性优化设计将模糊可靠性条件与其他所有限制条件一起作为设计约束,在设计空间围成一个可行设计域,然后按照设计目标要求用一定方法寻求可行域内的最优设计点,从而保证了设计结果既具可靠性,又具可行性和最优性。     

基于云模型人工鱼群算法的模糊优化设计

云模型是通过熵来控制云滴的不确定度,并利用模糊集理论中的隶属函数来判断云滴的优劣,其正向云发生器可显著提高智能优化算法的全局寻优能力。为此,采用云模型中的正向云发生器来改进人工鱼群算法（称为云模型人工鱼群算法）,并将其应用于机械零部件的模糊优化设计。首先,确定模糊综合评判所需的机械零部件的相关参数,并通过模糊综合评判确定其最优水平截集;然后,采用增广乘子法和云模型人工鱼群算法来求解机械零部件的模糊优化问题,并利用拟离散法将机械零部件的参数调整至对应的尺寸系列中,且确保其可通过疲劳强度校核。直齿圆柱齿轮和内燃机气门弹簧的模糊优化设计结果表明：为确保约束条件可被满足,应取较大的罚因子,使得拉格朗日函数中的Hessian 矩阵正定;云模型可显著提高人工鱼群算法的寻优能力。所提出的模糊优化方法可广泛应用于机械零部件的设计,这对工程实际具有一定的意义。     

基于敏度分析的框架抗震优化

针对目前结构抗震优化设计方法存在优化效率低下的问题,提出一种高效的框架抗震优化设计方法。在有限元法和Newmark法基础上导出一种高效的层间相对位移对设计变量一阶和二阶导数的算法,建立显含时间参数,以结构质量最小化为目标,同时满足层间相对位移和设计变量约束的优化数学模型,通过积分型内点罚函数将显含时间参数的不等式约束优化问题转变为一系列不含时间参数的无约束优化问题,利用层间相对位移对设计变量一阶和二阶导数的信息计算罚函数的梯度和海森矩阵,然后利用梯度和海森矩阵构造求解优化设计问题高效有效的优化算法。算例表明本文的抗震优化方法能获得结构的最优设计,具有简单、下降速度快、不需要进行一维搜索等特点。是一种有效和高效的框架抗震二阶优化方法。     

A Hybrid Method for Structural System Reliability‐Based Design Optimization and its Application to Trusses

Most research studies on structural optimum design have focused on single‐objective optimization of deterministic structures, while little study has been carried out to address multi‐objective optimization of random structures. Statistical parameters and redundancy allocation problems should be considered in structural optimization. In order to address these problems, this paper presents a hybrid method for structural system reliability‐based design optimization (SRBDO) and applies it to trusses. The hybrid method integrates the concepts of the finite element method, radial basis function (RBF) neural networks, and genetic algorithms. The finite element method was used to compute structural responses under random loads. The RBF neural networks were employed to approximate structural responses for the purpose of replacing the structural limit state functions. The system reliabilities were calculated by Monte Carlo simulation method together with the trained RBF neural networks. The optimal parameters were obtained by genetic algorithms, where the system reliabilities were converted into penalty functions in order to address the constrained optimization. The hybrid method applied to trusses was demonstrated by two examples which were a typical 10‐bar truss and a steel truss girder structure. Detailed discussions and parameter analysis for the failure sequences such as web‐bucking failure and beam‐bending failure in the SRBDO were given. This hybrid method provides a new idea for SRBDO of trusses. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于虚载荷变量的无网格法形状优化的研究

将选择施加在"虚结构"控制点上的虚载荷作为形状优化的设计变量,并将它与无网格Galerkin法相结合来开展结构形状优化研究,采用罚函数法来施加边界条件,通过直接微分法建立了结构形状优化的离散型灵敏度分析算法,利用无网格法研究了节点坐标关于设计变量导数的计算。所提出的算法简单明了,它不仅解决了网格的畸变问题,而且简化了优化模型和迭代流程,并可使结构的受力特性得到进一步的改善。最后用2个工程实例验证了所建立的算法,并得到了形状优化结果。     

不确定视角下产品结构性能优化设计综述与展望

目的 复杂产品在工程装备、航空航天等我国优先发展的战略领域中扮演着不可替代的重要角色,在其结构设计过程中普遍存在着各种不确定性,导致产品结构性能很难实现最优,甚至出现重大故障。方法 针对复杂产品设计过程中的多粒度模糊不确定、随机不确定、不完备区间不确定和高维混合不确定等特点,将不确定性理论与产品结构设计过程相结合,系统地构建了不确定视角下产品结构性能优化设计理论体系,提出了多粒度模糊不确定下产品质量特性精准提取、随机不确定下产品功能结构模块化求解、不完备区间不确定下产品结构方案多属性决策、高维混合不确定下产品关键结构可靠性优化等关键技术,并指出了产品结构性能优化设计的未来发展方向。结论 此设计理论能够充分适应和利用产品设计过程的多种不确定信息,为在结构设计环节切实提升产品性能提供了有力参考。