基于BP网络和Pareto遗传算法的多目标协同优化

多学科设计优化（MDO）问题往往是多目标的。Pareto遗传算法（PGA）所求得的Pareto最优解集为设计决策提供了很大方便。针对在CO的计算构架中直接使用PGA会导致计算量过大的问题，提出基于BP神经网络和pareto遗传算法的多目标协同优化方法。采用试验设计方法选择设计点，构造具有全局近似能力的各学科优化神经网络响应面，进而采用PGA进行系统层优化问题的多目标寻优。用上述方法对某型干线客机进行总体多目标优化。与直接采用PGA求解MDF单级多目标优化模型所得的计算结果对比表明，所提出的方法能有效近似该问题的Pareto最优前沿．、     

机械产品协同优化设计研究综述

综述了目前国内外协同优化设计技术研究及应用现状,重点论述了大系统优化问题分解、协同优化算法和性能函数快速分析等的方法和策略及其存在的问题,并总结出应继续深入研究的理论及工程应用研究方向。     

基于人工神经网络的多学科优化设计研究

多学科优化设计的两大难点是子学科间的信息交换和系统分析计算的复杂性。为此，在一致性约束算法和并行子空间算法基础上，提出了一种基于人工神经网络响应面的多学科优化设计算法，它是一种二级结构的优化方法，即学科层仅满足局部约束，系统层提供一种协调学科间冲突的机制，保证在相关变量和耦合变量上的一致性，使设计方案不断改进。通过某型号飞航导弹系统的优化实例，验证了算法的有效性。     

机械产品的全性能优化建模及求解

首先介绍了机械产品全性能优化设计的特点及产品建模方法 ,以叉车转向系统为例 ,根据设计要求 ,对其进行全性能产品建模。然后按照不同的性能将产品模型规划为两个子系统 ,通过协同优化方法得到较为理想的设计结果 ,并与将两个子系统合并为一个系统进行优化的结果进行了比较     

复杂机械产品协同寻优相关技术的研究

将广义优化设计从体系上划分为4个模块：功能与方案优化、产品建模与规划、协同寻优及后处理（结果分析及评价），然后针对协同寻优模块的各个关键环节与实现策略展开探讨，研究子任务之间的耦合关系及其特征以及子任务的表达方式，并提出处理这些耦合因素的求解方法及措施。为有效实现复杂产品的协同寻优，还对支持该模块的相关技术进行了论述，包括特征识别与优化模型诊断技术，数据库技术、可控与可视系统等。     

大客车车身骨架多学科协同优化设计

对某全承载大客车车身骨架结构进行包括轻量化、刚度、强度、振动模态和翻滚的多学科设计优化,以提高客车的综合性能.为克服客车翻滚分析的高度非线性带来的寻优困难,并解决结构有限元分析的低效问题,建立各学科的近似模型.首先建立大客车车身结构有限元模型,其中刚度、强度以及振动模态分析由Msc.Nastran完成,翻滚分析由显式动力学软件Ls-dyna完成.其次结合工艺要求和灵敏度分析结果,选择出各学科的设计变量,用优化的拉丁方方法完成试验设计.在此基础上,采用响应面方法建立各学科结构响应的近似模型.建立客车车身骨架结构的多学科优化模型,并用协同优化方法求解.结果显示,优化后的设计方案在轻量化、刚度、强度、模态振动和翻滚安全性方面均优于原设计方案.     

机械产品的全性能优化建模及求解

首先介绍了机械产品全性能优化设计的特点及产品建模方法,以叉车转向系统为例,根据设计要求,对其进行全性能产品建模,然后按照不同的性能将产品模型规划为两个子系统,通过协同优化方法得到较为理想的设计结果,并与将两个子系统合并上系统进行优化的结果进行了比较。     

磨料水射流切割钢板过程参数优化研究

利用田氏正交试验(L27)进行磨料水射流切割06Cr19Ni10钢板实验,将切割后工件断面表面粗糙度作为评测加工后工件表面质量的标准,选取的过程参数变量为:射流压力、喷嘴横移速度、靶距、磨料粒径和磨料流量。对实验数据进行回归分析,得到表面粗糙度关于5个过程参数变量的回归模型,通过响应面分析法对过程参数进行优化,得到最小表面粗糙度值对应的参数值。再利用人工神经网络对实验样本数据进行训练学习,得到表面粗糙度的最小预测值。分别通过人工智能算法(遗传模式搜索算法和模拟退火法)对过程参数优化,然后通过整合的人工神经网络-遗传模式搜索算法-模拟退火法技术对过程参数进行进一步优化,得到最小表面粗糙度值对应的最佳工艺参数值。通过实验验证了寻优结果的可靠性,通过对比,该整合技术相比单一的遗传模式搜索算法或模拟退火法,大大降低了表面粗糙度值和缩短了寻优时间。     

Internet环境下机械结构系统的分布式全局协调优化

许多大型复杂结构系统的分结构是由异地分布的设计单位分别进行有限元分析与优化设计的，这样组合起来的结构系统并不能得到真正的优化。研发了通过Internet实现异地分布式结构系统全局协调优化设计的技术。给出了其实现途径、实用软件系统和应用算例。     

协同设计环境下的产品造型系统

协同设计对于传统的产品造型系统有了更进一步的要求。本文总结了协同设计环境下的产品造型系统的特点,提出了一个协同产品造型系统的框架,对系统的造型方法以及产品模型的表示方法作了讨论,并对系统如何使产品模型具有动态的结构及表示以满足不同设计小组的需求作了说明。最后,文章对造型系统中约束的处理以及我们目前和今后所做的工作进行了简要的阐述。     

一种通用的机械大系统优化设计的协调模型

针对机械大系统设计的特点 ,并结合新兴的多学科设计优化技术 ,本文给出了一种协调优化模型 ,用 Kuhn-Tucker定理证明其能够保证求得原型问题的解 ,所附的算例也证明了该模型的正确性     

一类基于Multi—Agent的实时进化算法

实时进化（Real—TimeEvolutionary,RTE）策略解决了传统实时优化（Real—TimeOptimization．RTO）方案中等待稳态的缺点,受RTE思想的启发,论文提出了一种基于Multi—Agent的实时进化算法。首先将粒子群算法与Multi-Agent机制相结合,每一个Agent相当于粒子群算法中的一个粒子．通过和其邻居进行竞争、合作以及学习,能够迅速、准确的找到全局最优解;然后．根据RTE思想．将基于Multi—Agent的粒子群算法应用于RTO的解决方案。通过对wiⅡiams—otto反应器的实例研究．证明了所提算法的有效性．     

基于多Agent原理的CAPP结构体系研究

在分析多Agent体系与分布式组件对象模型之间关系的基础上 ,从实现的角度对基于多Agent的CAPP系统进行了研究 ,建立了用组件对象模型COM来封装Agent的模型 ,探讨采用基于多Agent的三层软件构架技术实现该系统 ,并给出了实例     

机械系统协同仿真环境中的统一仿真模型研究

提出了应用于机械系统产品性能协同仿真环境的统一仿真模型(unified simulation model,USM)方案,对USM进行了定义,分析了其基本组成元素,重点研究了USM的3种视图及视图间的转换技术,论述了在协同仿真环境中USM的运行机制,最后通过某悬挂系统为例对USM进行了验证。USM技术为协同仿真环境的仿真对象、仿真数据和仿真流程的模型统一提供了有效的方法。     

基于Multi-Agent分层协作的数据采集系统

为解决数据采集系统协议解析并发度不高、多接口设计、软件灵活性不佳等问题,将Multi-Agent技术应用到数据采集系统的设计实现中。在对软件业务需求以及Multi-Agent通信协作技术进行研究的基础上,提出了基于Multi-Agent分层协作的软件框架;按照该模型设计并实现了数据采集系统。最后,在该系统上进行了运行试验。运行结果表明,该模型的设计原理与思想正确,提升了数据采集系统的业务处理能力和灵活性。     

机电产品中机械零件、机械系统与控制器参数协同优化方法与应用研究

针对传统机电产品设计模式难以在一个优化过程中综合考虑机械零件、机械系统和控制系统之间相互影响的不足,基于多体动力学、有限元、拓扑优化和PID控制,采用联合仿真,提出了包括零件优化、机械系统优化和控制器优化在内的机电系统协同优化方法;基于MATLAB、ANSYS和Tosca给出了优化过程的软件实现框架;通过一个柔性受控曲柄连杆机构验证了所提出的协同优化方法的有效性。     

智能制造中多Agent系统的研究与应用

多Agent系统理论是智能制造的理论基础。本文首先对Agent模型的认识进行了概括与总结。然后针对智能制造系统的特点,提出了建立多Agent系统模型的约束条件。并以FMS为例,给出了建立多Agent系统仿模型的步骤。最后,提出了对于智能制造中多Agent系统研究应该集中注意的几个关键性问题。     

Web环境下的协同装配规划系统

异地开发产品要求装配设计成员间进行协同工作。为支持分布式的装配规划活动,提出了协同装配规划网络环境的体系结构,研究了用户界面、通讯管理、应用服务和信息管理等功能模块,并结合虚拟现实建模语言表达的客户端产品显示模型和服务器端装配应用模型,采用Java—EAI等技术,开发了基于Web的协同装配规划原型系统。用一个驱动装配体实例,说明异地人员间同步的协同装配规划过程,验证了协同装配规划方法的可行性和系统的有效性。     

基于Multi—Agent的虚拟车间调度作业原理与算法

在分析敏捷制造环境下车间生产控制方式的特点的基础上,认为构成虚拟车间调度的要素,资源和项目都可封装成智能体,提出基于Multi-Agent的虚拟车间调度单元模型,根据该模型,设计了一种调度遗传算法,应用实例表明该算法具有建模简单,运算速度快等特点,适用于任务类型相同的多个项目在多个虚拟车间的调度问题。