LINGO7.0软件包及其在机械优化设计中的应用

运用LINGO7．0模型语言优化算法,对机械工程中的优化问题进行了优化研究,得到了可靠且比常规优化更为有效的优化结果,LINGO模型语言不仅能求连续变量的优化问题,且能更方便地求解工程中更为需求的整型优化问题。本文在对软件简单介绍后,给出优化实例予以说明。     

基于Matlab的混合离散优化方法及其在机械设计中的应用

运用Matlab7．01软件平台的离散混合优化方法,对机械工程中的混合优化问题进行了研究,得到了可靠且比常规优化更为有效的优化结果。运用Matlab7．01软件平台的优化函数不仅能求连续变量的优化问题,且能更方便地求解工程中更为需求的混合优化问题。     

闭式双点框架式机械压力机机身结构的拓扑-几何优化设计

以APE400闭式双点整体框架式压力机为对象,针对质量占比大且承载关键的机身底座和立柱,开展面向制造的机身结构拓扑-几何参数优化研究。分析了原压力机机身结构的静力学性能,明确了下模具与底座固定和滑动摩擦接触两种连接方式对其变形的影响,后者台面变形要大于前者,采用滑动摩擦接触模拟验证机身结构更为保守且更贴近实际。而后,采用变密度拓扑优化方法,分别获得了支撑模具的底座、机身侧立柱的材料拓扑构成,并根据实际板焊接制造工艺,建立了机身新型结构的参数化模型。最后,采用响应面优化方法进行几何参数寻优,对比了优化模型与原机型的性能指标。结果表明,当模具上台面变形差值在0.19 mm时能实现减重3130 kg,而与原机型的变形差值相同(0.26 mm)时能减重3803 kg,减重比达到18.46%,结构轻量化效果非常显著。     

基于响应面法的超高强钢点焊结构的尺寸优化

以超高强钢点焊结构为研究对象,使用ANSYS软件中的APDL语言进行参数化建模,对结构的静强度进行分析,与试验比较验证了模型的有效性.在此基础上建立优化模型,以结构用料最少为目标,对点焊结构中的尺寸参数进行优化,优化过程中采用响应面法将应力约束显式化,得到函数表达式,然后运用序列二次规划算法对非线性模型进行优化求解,从而有效地避免了求解缓慢和振荡的问题.此外采用C语言编写计算程序,实现了优化计算程序的自动计算,有效地提高了计算效率,优化算例表明该方法有效可行.     

优化的灰色马尔科夫模型在油气集输管道腐蚀预测中的应用

为了提高管道腐蚀速率的预测精度,在传统灰色模型的基础上构建无偏灰色模型,并进行了背景值优化、数据实时更新等多方面的改进,最后引入马尔科夫模型对预测结果进行修正.结果 表明:与传统灰色模型比,优化的灰色马尔科夫模型的预测精度有较大程度的提升,提升了76.95％,并且有效改善了传统模型中长期预测不准确的缺点.     

液压阀用双稳态电磁换向机构的优化设计

针对液压换向阀中双稳态电磁换向机构采用经验法试算永磁体和迭代校核结构的设计计算繁琐的问题,利用磁路法推导出全局优化模型并得到了Maxwell仿真验证,基于工程实际提出约束条件,利用MATLAB中fmincon函数模块进行求解,经过工程化处理得到较为理想的结果。优化模型使得设计目标更为明确,计算过程更为简洁,一定程度上提升了设计效率。     

铝合金汽车前碰撞横梁的轻量化设计与碰撞性能分析

基于显式动力学有限元分析软件,以混合细胞自动机(HCA)作为优化计算模型,对铝合金前碰撞横梁的结构进行优化设计。针对拓扑优化结果,采用模拟退火法优化横梁壁厚尺寸,获得薄壁、中空且带有加强筋结构的铝合金前碰撞横梁设计方案。以6061铝合金前碰撞横梁替代某车型原钢质横梁,通过台车碰撞进行仿真模拟与实验验证。结果表明:铝合金前碰撞横梁比原钢质前碰撞横梁质量减轻了25%,且具有较高的抗弯曲强度,低速碰撞下,铝合金前碰撞横梁较原钢质件系统吸能提高了45.6%。     

基于粒子群优化算法的热轧厚板工艺性能优化

为改善热轧厚板的强度和屈强比，结合粒子群优化算法，利用神经元网络建立了粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数与钢板强度的关系模型，并进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明，本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数，从而为最优工艺或柔性化生产工艺的设计提供依据。     

神经网络与正交试验法结合优化注射工艺参数

结合人工神经网络所表现出来的良好特性,利用正交试验获得的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为工艺参数、输出为翘曲变形量的神经网络模型,并通过样本检验了ANN模型的准确性,从而缩短设定工艺参数的时间,在工艺参数取值范围内,采用ANN模型代替CAE软件模拟试验,结合正交试验法,对工艺参数进一步优化。结果表明:将神经网络与正交试验、数值模拟三者结合用于注射过程参数优化可以缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,并能获得比单纯使用正交试验和数值模拟方法更为优化的结果。     

基于神经网络优化的车身镀锌板点焊性能预测

针对汽车车身常用的镀锌钢板(GMW2和DP600)的点焊性能预测问题进行了研究,引入人工神经网络模型来描述点焊工艺参数空间同焊点接头质量空间的映射关系;在对普通网络存在的缺陷问题进行深入分析的基础上,结合大量试验综合考虑,对网络模型进行了优化改进;然后将试验得到的大量点焊工艺参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习.结果表明,学习后的优化神经网络模型能够准确有效地预测焊接电流对点焊熔核直径、压痕深度以及拉剪强度的影响规律.亦即该优化神经网络模型可有效地实现对车身镀锌钢板点焊性能的预测,且预测精度和准确率较高,符合工程需要,具有一定的实用价值.     

响应曲面法优化气体淬火过程中的工艺参数

以轴对称问题气体淬火过程为研究对象,提出了阶段换热系数模型,进行了五因子三水平Box-Behnken实验设计．根据实验设计结果,将设计的变量水平代入本文开发的淬火过程有限元分析软件进行计算,用逐步回归法和响应曲面方法对实验结果进行拟合,建立了拟合变形程度、表面单元平均等效残余应力、等效残余应力标准差、平均表面硬度和表面硬度标准差的响应曲面公式．以变形程度为目标,建立了相应的优化目标函数,用Lagrange乘子法对优化目标函数进行了带上下限及约束函数的非线性优化．优化后,五项目标中的四项得到了有利的结果,使用优化后工艺参数进行气体淬火,可以提高零件的淬火质量．     

基于有限元灵敏度分析的锻造成形微观组织优化设计

采用有限元、灵敏度分析与工程优化算法相结合的方法,以能充满型腔且少无飞边的终锻件的晶粒度分布均匀化为目标,以预成形形状为优化对象,对锻造成形过程的微观组织进行了优化设计。采用三次B样条函数描述预成形模具形状,并以B样条函数的控制点坐标为设计变量,给出了锻造过程微观组织演变的模型,建立了衡量锻件充型性能及微观组织分布均匀化的目标函数,推导了目标函数对设计变量的灵敏度,给出了优化设计步骤。并以一典型H型锻件为例,对锻件的微观组织进行了优化,取得了较好的结果。     

混合离散变量的高维多目标灰色混沌复合遗传算法

提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法,该方法应用灰色绝对关联度直接求解.该模型与方法能合理地处理优化设计中混合离散变量的取值问题,引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序.工程设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.     

粒子群复形法求解生物反应器的补料优化

动态系统优化是过程设计、操作及控制的一个重要课题,但有效地求出其全局最优解是困难的.现今各种算法求解此问题时需要增强算法的优化性能和算法的简洁性;而遗传算法求此类问题时需要进行离散化,本文为此提出用粒子群复形法求解此类问题.此算法是在充分考虑粒子群算法与复形法的特性,保持复形法的迭代机理,同时加入粒子群算法基本思想,再结合几何分点、梯度与信赖域等的基础上提出的;以克服粒子群算法与复形法易陷局部极值的不足.性能测试的结果表明:该算法简便、可行、高效;最后将所提出的算法用于Park-Ramirez生物反应器补料流率的动态优化,也取得了满意的效果.     

基于响应面法的玻璃钻孔支撑结构优化设计

对玻璃进行钻孔加工过程中,机床中钻孔支撑结构的变形会使钻头发生偏移,降低钻孔的质量,提出了以最小化钻孔支撑结构的变形量和构件质量为优化目标的结构优化设计方法.考虑到支撑结构多目标优化模型缺乏的问题,在ANSYS Workbench软件中进行钻孔支撑结构的有限元分析,通过试验点选取、拟合函数选择和响应面合理性评估,建立了...     

塑性成形工艺参数稳健优化设计方法

文章给出了一种适用于以尺寸和形状精度为控制对象的塑性成形工艺参数稳健优化设计方法。该方法针对塑性成形的尺寸和形状误差控制要求,根据稳健优化设计思想,以满意度或综合质量损失为目标,将成形工艺参数(包括变形参数和模具结构参数)作为可控因素,将材料的屈服强度、弹性模量以及摩擦系数等影响变形过程和制品质量的参数作为噪声因素,利用设计变量与综合质量损失之间的关系和实验数据,并通过回归分析方法,构建稳健优化问题的目标函数,从而将多目标优化问题简化为单目标优化问题。该方法在机械扩径工艺参数设计方面的应用结果表明,其优化效果好于非稳健优化设计方法。     

遗传算法结合有限元模拟对液压胀形加载路径的优化

加载路径对液压胀形件的最终质量有着至关重要的影响。在优化加载路径的过程中,设计变量的取值区间对模拟时间的减少及最优解的收敛有重要的意义。文章根据塑性理论分析,给出了管形件液压胀形过程中弹性变形阶段、塑性变形阶段及贴模阶段的轴向喂入量及内压力的工程计算表达式。选取应力比为优化变量,依据屈服准则,得出了胀形过程中合理的变量区间。利用有限元软件包、优化算法及工程计算表达式,得到了液压胀形最优的加载路径。实验结果和有限元模拟结果一致性较好,该方法为轴对称件的加载路径优化提供了新的思路。     

基于响应面法和MOGA的重载曲轴形貌优化研究

重载曲轴是大型隔膜泵动力端的关键零部件之一,其强度对于整个动力端的平稳运行至关重要。而重载曲轴的失效形式往往是由于圆角处应力集中导致的疲劳破环。针对这一问题,从圆角处结构特征的角度出发,对曲轴进行形貌优化。通过静强度应力分析确定曲轴工作过程中的最危险工况,以此作为曲轴优化过程中的计算工况。以各圆角处的最大应力值和整体最大变形量为优化目标,以圆角处结构特征参数为设计变量,进行试验设计,基于Kriging插值法构建优化目标关于设计变量的响应面模型。最后,建立多目标优化模型,应用多目标遗传算法寻找非支配解解集。结果发现,优化解集中的曲柄斜面倾斜角都接近90°,这为今后的重载曲轴的结构设计提供一定的参考。