以可靠度为约束的机械大系统优化设计的分解法

提出了以可靠度为约束的三级机械大系统优化设计的分解法。将系统整体优化模型分解为分别与单元、子系统和系统相对应的三级优化模型,利用这三级优化模型之间的关系,构造了三级迭代算法。     

复杂机械协同优化设计的规划策略研究

为高效地实现复杂机械产品的协同优化,提出了一种协同优化进程规划策略,该规划包含求解进程规划和分解建模规划两个核心环节。制定规划的根据是产品模型的特征,包括模型中包含的节点类型、节点之间的依赖层次、节点之间的相关强度、节点内部性能属性之间的交叉强度、模型的相对计算量和模型的优化难度等。基于相关特征给出了相应的求解进程规划准则、分解建模规划的目标和约束,从而为复杂系统的协同优化提供了一种新的有效的实施策略。该研究成果在挖掘机优化设计中得到了成功的应用。     

面向清洁生产的石材矿山机械设备决策模型及其应用

石材开采设备优化决策是改善企业矿山开采过程清洁性的有效途径之一.论文着重以节约资源、保护环境为目标,建立了一种面向清洁生产的矿山设备决策目标分解参考体系;对矿山设备的选择问题进行了三级分类和数学描述;针对石材矿山开采具有代表性的分离工序设备决策问题,建立了多目标优化决策模型,并将熵权法和层次分析法结合,应用模糊数学理论对上述模型进行求解.通过实例分析验证所提出模型的可行性和有效性.     

机械系统可靠性优化设计的实现策略

提出机械系统可靠性优化设计的３种实现策略：一是直接求解系统可行性优化设计整体数学规划模型的耦合优化策略;二是将单元可靠性优化设计模型和系统可靠性优化分配模型联立迭代求解的分解协调经策略;三是将单元可靠性优化分配模型分别独立求解的分散优化策略。前者适用于规模不大的机械系统的可靠性优化设计,后二者适用于规模较大的机械系统的可靠性优化设计。     

基于改进粒子群-禁忌搜索算法的悬置系统优化设计

针对某款越野车在怠速工况下发动机悬置系统隔振效果不理想,以曲轴中心线和第一个气缸后端面为原点建立了发动机悬置系统的动力学模型.并针对悬置系统固有频率和振型的求解采用了乔里斯基分解法结合雅克比法的求解方法,同时提出改进粒子群-禁忌搜索优化算法以系统主要激励力方向的解耦率为优化目标,对悬置系统进行了优化,优化后悬置系统主要方向的解耦率得到提高.最后采用Adams对优化后的悬置系统的固有频率和能量分布进行了验证分析,进一步验证了优化方法的可行性.     

串联机械系统可靠性优化设计的目标协调法

根据大系统理论的分解协调原理，提出了串联机械系统可靠性优化设计的目标协调法。该方法将串联机械系统可靠性优化设计整体模型的求解，转化为对各组成单元体可靠性优化设计模型的迭代求解，从而降低了优化模型的维数，给解决问题带来了方便。最后给出了简单算例以证明算法的有效性。     

面向绿色制造的机床设备选择模型及其应用

机床设备优化选择是改善企业零件加工过程绿色性的有效途径之一。综合考虑资源消耗和环境影响,建立了一种面向绿色制造的机床设备选择目标分解参考体系;对机床设备选择问题进行了三级分类和数学描述;针对具有代表性的零件单个特征的机床设备选择问题,建立了多目标优化决策模型,并将灰色关联分析法和层次分析法结合,应用于上述模型的求解。案例分析验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。     

具有储运单元的柔性流水车间性能分析方法

针对运输批量是变量、具有储运单元的柔性流水车间模型,建立了有限缓存的开排队网模型来描述该问题。依据离散马尔科夫过程的原理,对状态空间分解法进行改良以近似求解该模型。将模型分解为单个到达批量离开(小车前缓存)、批量到达批量离开(小车)与批量到达单个离开(小车后缓存)三个节点,并建立各节点对应的状态空间模型与状态平衡方程。通过仿真模型对比实验验证了状态空间分解法的有效性,并确定了状态空间法求解此类问题的精度。改良的状态空间法为深入了解带储运单元的柔性流水车间的系统性能、对相关系统进行系统设计或资源优化提供了基础。     

柔性机构可靠性优化的均值-概率分解协调法

为了减少柔性机构总体设计质量,结合可靠性优化的均值模型、概率模型和普遍型分解协调方法,提出了柔性机构可靠性优化的均值-概率分解协调法。该方法首先把柔性机构整体优化模型通过普遍型分解协调法转化为单约束的均值模型主规划优化和多约束的概率模型的分规划优化;在分规划优化中,把所有失效模式的概率约束转化为确定型约束;利用导重法分别对分规划和主规划求解。通过双连杆柔性机械臂实例进行了分析和计算,结果表明:在柔性机构可靠性中,均值-概率分解协调法的优化结果最好。该方法为柔性机构可靠性整体优化提供了一种优化的新思路。     

基于设计空间缩减的多学科协同优化新方法

提出一种多学科协同优化设计新方法—设计空间缩减协同优化(Design space decrease collaborative optimization,DSDCO)。根据子系统级优化结果,确定分解设计空间的平面方程,将设计空间合理分解为多个子空间,去除其中不可行设计子空间,将缩减后的设计空间传递到系统级优化。根据系统级优化在各个子空间的优化信息,择优选取系统级优化结果和下一次优化计算的设计空间,循环进行优化迭代计算,直至系统级优化值符合收敛条件。该方法通过缩减优化求解空间,不断更新系统级优化模型,将传统协同优化(Collaborative optimization,CO)中系统级非线性等式约束变换为只含有变量边界的线性不等式约束,解决了传统CO系统级求解困难的问题。DSDCO在变量有界的多学科设计优化(Multidisciplinary design optimization,MDO)问题中,对原始问题约束函数的凸性无要求,对优化迭代起始点的位置无要求。分别利用数值算例、减速器设计和弹簧设计三个典型算例,验证了DSDCO方法的正确性。     

基于滑模控制的矿用三电平整流器仿真分析

在分析了三电平二极管钳位式整流器拓扑结构以及工作原理的基础上,根据在a-b-c和d-q坐标系下建立的数学模型,设计了一种双滑模控制策略,并对控制系统进行仿真。仿真结果表明,与传统控制方法相比,直流侧电压的动态响应性能得到大大改善,实现了高功率因数控制,能够实现能量的回馈且网侧的电压电流波形平滑,验证了控制系统的准确性与可行性。     

基于遗传算法的锻压机床多目标优化设计方法

提出了一种基于遗传算法的锻压机床优化设计方法,并基于该方法开发了一个以多目标参数优化系统为核心的优化设计平台。该设计平台综合运用了Pro/E的建模及分析计算能力和MATLAB的数学分析处理能力,使得在该优化平台上进行的优化设计既可以保证以精确的实体模型的分析结果为指导,又能基于遗传算法进行多参数多目标协同优化,从而提高了锻压机床的设计效率和优化效果。以某锻压机床为实例,验证了该平台的有效性和可靠性。     

神经网络响应面逼近在飞机总体优化设计中的应用

介绍了响应面方法的概念及其数学描述形式。分析了通过神经网络来实现响应面模型构建的方法。结合飞机设计的复杂过程，采用基于响应面的多学科优化方法解决不同的学科之间存在着的各种耦合关系、以及多个学科的综合协调问题。通过神经网络响应面来完成各个子学科空间之间的数据交换与协调，以此来逼近设计空间上的最优解。给出了一个飞机总体方案设计中解决飞机概念尺寸的算例，在子空间和系统层中均采用遗传算法进行优化，并与单一采用遗传算法解决同一问题的结果进行了对比。研究表明，应用神经网络构建的响应面模型能够减少系统的分析次数并能够很大程度上提高模型的精度，最终在设计空间内寻找出较好的设计方案。     

Effect of stiffness of multi-level hierarchical attachment system on adhesion enhancement

Geckos are known for their remarkable ability to cling on and detach from ceilings and walls using a unique attachment system. Their foot pads are covered by a large number of small hair (setae) that contain many branches per seta with a lower level of spatulae. This hierarchical structure gives the gecko adaptability to create a large real area of contact with rough surfaces. In this study, using the three-level hierarchical model recently developed to simulate a gecko seta contacting with random rough surface, the effects of spring stiffness and number of springs on the adhesion enhancement of multi-level hierarchical model are investigated. One- and three-level hierarchically structured spring models with different spring stiffnesses and number of springs on each level in contact with various rough surfaces are considered. The efficiency of attachment-the adhesion coefficient, the adhesion force, the number of contacts and the adhesion energy-for the three-level models with different stiffness is investigated in contact with different rough surfaces.     

AVC三级协调控制状态监控软件设计与实现

经过多年的实践与改进,金华电网自动电压控制(AVC)系统已经实现了与省调、县调AVC系统的三级协调控制.为实时监控各级AVC系统的协调工作状态,设计并开发了一种AVC三级协调控制状态监控软件.首先分析了三级AVC系统协调控制机理,然后确定了需要监控的状态量及该软件的功能模块,最后介绍了该软件的设计与实现方案.实践结果表...     

考虑产品运行大数据的装载机变速箱优化设计

准确获知产品运行大数据对于产品研发与创新具有重要意义。传感网、物联网和CPS等技术的发展使得越来越多的产品运行数据获取成为可能,在此基础上,提出基于运行大数据采集、分析和应用的装载机变速箱优化设计流程。首先选取原生土、铁矿石、细沙和煤渣四种作业对象的典型作业工况,设计采集方案并完成运行大数据采集;然后将获取的挡位信号转化为累积挡位利用率,液压泵压力信号转化为液压系统分流功率,并以此作为轮式装载机动力性和燃油经济性的建模优化因素;最后利用MOPSO和NSAG-Ⅱ两种优化算法权衡动力性、经济性及约束条件的多目标竞争与冲突关系,最终获得保证最优动力性基础上,实现最佳经济性的可行域解集。两种算法获得的最优解集相对于原始设计,在同等仿真条件下,分别使功率损失率降低8.83%、4.80%,工况油耗降低0.19%、0.34%。研究表明,将在役产品运行大数据反馈应用于产品研发前端的设计方法,是实现产品升级和创新设计的一个有效途径。     

基于许用应力和极限状态设计方法的通用桥式起重机结构CAD

目前,国产通用桥式起重机系列尚未采用参数化设计系统,既不能将设计人员从大量繁琐的重复劳动中解放出来,也不能发挥出CAD／CAM的优势。为此,本文采用许用应力和极限状态设计法分别对通用桥式起重机进行结构分析,建立优化数学模型,采用正交网格法进行参数优化,通过对优化结果的分析,得出2种设计方法的异同性和优劣性。同时优化结果作为二维参数绘图的输入参数,驱动参数绘图软件直接绘图,开发成功一套通用桥式起重机结构CAD软件,实现设计绘图的自动化。     

Optimum surface roughness in end milling Inconel 718 by coupling neural network model and genetic algorithm

In this study, optimum cutting parameters of Inconel 718 are determined to enable minimum surface roughness under the constraints of roughness and material removal rate. In doing this, advantages of statistical experimental design technique, experimental measurements, artificial neural network and genetic optimization method are exploited in an integrated manner. Cutting experiments are designed based on statistical three-level full factorial experimental design technique. A predictive model for surface roughness is created using a feed forward artificial neural network exploiting experimental data. Neural network model and analytical definition of material removal rate are employed in the construction of optimization problem. The optimization problem was solved by an effective genetic algorithm for variety of constraint limits. Additional experiments have been conducted to compare optimum values and their corresponding roughness and material removal rate values predicted from the genetic algorithm. Generally a good correlation is observed between the predicted optimum and the experimental measurements. The neural network model coupled with genetic algorithm can be effectively utilized to find the best or optimum cutting parameter values for a specific cutting condition in end milling Inconel 718.     

[设计与优化]基于协同优化算法的高速受电弓多学科设计优化

考虑不同学科间的相互影响及耦合作用对受电弓设计优化的影响,分析了高速受电弓不同性能的设计要求,采用多学科设计优化思想建立了受电弓多学科设计的系统级优化模型及运动学、静力学、动力学和控制学的子系统优化模型;根据不同学科设计参数的耦合关系,采用协同优化方法,获取高速受电弓整体设计优化结果;建立受电弓的三维模型,采用有限元软件ANSYS验证了受电弓优化结果的有效性。结果表明：受电弓多学科协同设计优化不仅满足系统级和各个学科的设计要求,还获得高速受电弓系统的整体最优解或满意解,提高了受电弓的工作性能,降低了弓网接触力的波动,改善了弓网受流质量。