PGA算法优化的航空装备预防性维修综合决策研究

考虑预防性维修次数和周期对航空装备故障率的影响,将役龄回退因子和故障率递增因子引入到故障率函数中,以有限时间内装备的维修费用最小和平均可靠度最大为优化目标,建立了一种变周期预防性维修综合决策模型。采用改进的Pareto遗传算法(Pareto Genetic Algorithm,PGA)对模型进行优化求解。以某型航空发动机为例对模型进行了验证,得到了10组Pareto最优集,确定了最佳的预防性维修次数及周期。仿真结果表明该模型在保证有效可靠度的基础上大大减少了维修费用。     

基于策略的复杂机械产品可维修性设计

为提高机械产品的使用寿命,对产品的维修性和维修性的度量进行了分析,建立了基于维修效率和维修成本的混合策略复杂机械产品维修性能优化数学模型,提出了基于改进的强度Pareto进化算法的复杂机械产品的维修性能设计流程.根据该模型,求得了多目标维修性能优化问题的Pareto最优解集,并使用基于模糊集合理论的方法选择出最优解,在优化产品维修效率的同时优化产品维修成本.应用所提方法对多段式立体停车设备升降横移部件进行了维修件能优化设计,验证了该方法的正确性与高效性.     

基于多目标优化的备件保障决策研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径.通过分析复杂武器装备可修复备件两级供应保障系统,提出了一种基于Pareto最优多目标优化算法,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了基于并列选择备件购置费用和库存费用、以系统供应保障度为目标的多目标可修复备件供应保障优化模型,并结合边际效能法和Pareto多目标优化方法进行求解,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集.最后,对模型进行了算例分析和参数敏感性分析.实例应用证明,模型可以优化备件库存,并可以评估备件库存水平、两级维修能力和系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响.     

基于嵌套粒子群结构的复杂系统维修决策优化方法

针对复杂系统的多维修人员定期检修策略，考虑维修人员数量对系统维修成本及停机时间的影响，提出一种两层嵌套粒子群结构的复杂系统多目标维修决策优化方法。该方法利用底层粒子群算法求解维修任务排序的并行调度问题，得出检修节点的最小化最大维修时间，再通过顶层多目标粒子群算法，对系统可靠度、可用度及维修成本模型进行搜索优化，得到该三目标模型的Pareto前沿解集，并分析前沿粒子在三个目标的平衡关系，推荐出最优的维修方案，通过算例验证了该方法的可行性。所提方法在有效地提高系统可靠度和可用度、降低维修成本的同时，还可以为决策者对组件维修等级的确定、维修人员任务的分配等问题提供决策支持。     

面向众创设计的复杂定制装备设计方案融合方法

"互联网+"环境下面向大众创新的设计模式对产品设计提出了更高的要求。针对复杂定制装备需求多样、不确定性高,涉及零部件多以及设计工作量大等特点,提出一种面向众创设计的复杂定制装备设计方案融合方法。首先建立设计方案—设计需求关联映射,然后综合考虑方案重要度对待融合方案进行排序和路径规划,对常用融合方式进行分类和描述,最后采用基于特征频繁项集的方案融合算法得到目标融合方式和融合关联规则,进而获得最终设计方案融合结果。以注塑装备的设计方案融合为例,给出了应用实例,验证了本文所提方法的有效性。     

基于多偏好物理规划的代理辅助多目标优化方法EI北大核心

针对目前普遍存在的目标数目较多,Pareto前沿离散程度较高的昂贵多目标优化问题,现有大部分算法无法利用较少函数评估得到优质Pareto前沿,因此提出一种基于多偏好物理规划的代理辅助多目标优化算法(M3pEGO)。该方法首先设置偏好矩阵,通过不同物理规划总偏好值将多目标优化问题转化为单目标优化问题,接着与Kriging代理模型相结合,利用高效的全局优化(EGO)算法实现自适应优化。最后通过9个经典测试函数,将此方法与ParEGO算法和多目标EGO算法进行对比。结果表明,所提算法在解决昂贵多目标优化,尤其是Pareto前沿离散程度较高的问题上优势明显,在有限次迭代后能够精确拟合到真实Pareto前沿,且能够得到收敛、均匀的非支配解集。     

基于变粒度的注塑模流道多目标优化设计

现有多型腔注塑模流道优化设计通常对该复杂问题进行简化处理,仅将熔体流动平衡或低生产成本作为优化目标,缺乏准确而全面的设计方案优劣评价指标,难以获得真正最优的流道设计方案。针对此问题,提出采用变粒度策略来处理注塑模流道优化设计这一多目标多约束的复杂工程优化问题,在保证各型腔制品质量均衡性的同时兼顾注塑生产的成本和效率,建立不同粒度的注塑模流道多目标优化设计数学模型,在设计初期利用粗粒度模型快速获取通向整体最优解的方向,在此基础上逐渐细化模型的粒度,最终利用细粒度模型获取能使综合指标最优的设计方案。提出基于流动模拟和Pareto优于关系准则的注塑模流道多目标优化设计问题求解算法,并利用该算法求取不同粒度下流道优化设计问题的Pareto最优解。鼠标组合型腔流道的多目标优化设计实例验证了此方法的有效性。     

基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计

为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。     

圆柱齿轮传动多目标优化的差分进化算法

针对单级斜齿圆柱齿轮传动机构优化设计问题,建立以体积最小化和重合度最大化为目标的约束多目标优化模型。为提高Pareto前沿的分布均匀性和分布广度,将网格Pareto占优技术与约束多目标差分进化算法结合,设计网格占优约束多目标差分进化算法(ε-CMODE)。根据工程实践需要,将离散约束多目标优化模型映射为约束非负整数规划问题,再改进ε-CMODE算法以求解该模型。最后,给出优化设计实例。结果表明,ε-CMODE算法能有效求解齿轮机构多目标优化问题,得到均匀分布的Pareto前沿,可为设计人员提供多组备选解。     

基于多目标优化算法的发动机进气道设计

在发动机进气道满足性能的基础上采用多目标优化方法对其结构进行多目标优化设计.提出了利用多目标进化算法的优化策略对进气道进行优化设计,选取进气道气流转折角作为设计变量,在进气道尺寸以及流量的约束条件下,采用Halton序列产生初始均匀种群,利用Pareto的非支配排序的方法对发动机进行优化设计以达到尽可能小的阻力系数、尽可能大的总压恢复系数和进气道升压.通过文中设计的多目标进化算法对发动机进气道进行优化设计,得到的优化解均优于初始设计的Pareto最优解,表明多目标进化算法较强的适应能力,达到了进气道优化设计的目的,为发动机进气道的优化设计提供了参考.     

基于模糊多目标遗传算法的飞行器模拟件结构参数优化

空间飞行器模拟件的设计是一个具有约束的多目标多准则优化问题。本文在建立空间飞行器模拟件参数优化的数学模型的基础上,将模糊多目标决策理论用于飞行器模拟件的结构参数优化,提出了一种新的模糊评价指数。结构参数优化的结果已经用于某试验系统。     

多目标同顺序流水作业的局部搜索算法

针对求解最小化最大完工时间和总流程时间的多目标同顺序流水作业问题,提出了一个多目标局部搜索算法。针对两个目标,用现有的构造性算法生成两个解,作为该算法的初始解,然后从这两个初始解出发,以贪婪的方式求出新的Pareto最优解集,持续改进Pareto前沿。选择新的Pareto解的条件是该解既不被原解支配,也不被产生原解的解所支配,同时对某个目标改进最大。当所有解都陷入局部极小时,扰动已得到的Pareto解集,然后从扰动后的解集出发重新搜索。初始解和选择新的Pareto解的方法对算法性能有显著的影响。在基准问题上,与已有文献中的算法比较,结果表明所提算法的总体性能更优,特别是对较大规模的问题,此差异更具有显著性。     

激光清洗过程低碳建模与工艺参数优化

激光清洗是应用脉冲激光束高能量冲击去除基材表面污染物,已广泛应用于航空航天、海工等领域高端装备的运维。但其清洗工艺时间长、激光束的高热量及电能的不完全转化导致大量碳排放产生。基于此,提出一种面向低碳的激光清洗过程工艺参数多目标优化方法。首先,分析激光清洗工艺碳排放特性,搭建激光清洗碳排放监测平台,建立激光清洗过程碳排放模型,探究激光清洗工艺参数对碳排放的影响规律;在此基础上,以清洗质量最佳、碳排放最低为目标,建立激光清洗过程多目标工艺参数优化模型,提出一种基于佳点集与协同进化框架多目标进化算法的模型求解方法,解决初始解质量差、种群多样性差、易陷入局部最优等问题;运用改进GRA与TOPSIS方法获得最佳的工艺参数组合。最后,应用QZ2425激光清洗装备对2A12铝合金进行除漆实验,实验表明：该模型及算法可有效降低激光清洗过程碳排放,保证清洗质量,为我国激光加工产业实现碳达峰、碳中和提供一条有效途径。     

基于弹流润滑理论的双圆弧齿轮传动多目标优化设计

为提高双圆弧齿轮传动的综合技术经济指标,依据弹性流体动力润滑的理论,借助于改进的微分进化多目标优化技术及Matlab计算机仿真技术,通过建立同时追求齿面在一定范围内的纵向重合度最大、齿间最小油膜厚度最大及齿轮传动总体积最小的约束多目标优化设计数学模型．对双圆弧齿轮传动进行了有约束多目标优化设计。研究过程及结果表明,改进的微分进化多目标优化技术能有效地缩短产品的设计周期,提高产品的设计质量。     

基于GT-drive的多目标汽车传动系统匹配与优化

利用GT-drive软件建立汽车整车模型,并利用遗传算法与直接搜索工具箱(Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox,GADST)和GT-drive软件联合建立多目标汽车传动系统优化模型。结合某款5挡手动变速汽车,以汽车动力性和燃油经济性为指标,对汽车传动系参数进行了优化,得到一组最优的传动系参数,在保持汽车原有动力性能的基础上,达到了降低汽车燃油消耗的目的。该优化结果为车辆的进一步改进设计提供了重要参考依据。     

基于多目标混合殖民竞争算法的设备维护与车间调度集成优化

在制定调度计划时考虑设备预防性维护可以提高设备利用率和资产效率。首先,依据实际制造车间生产环境,在每台机器的可靠度降低到阈值的时候安排预防性维护,建立柔性作业车间设备预防性维护与调度集成优化的数学模型,以最小化最大完工时间、总生产成本和平均总维修成本为目标。然后,提出一种多目标混合殖民竞争算法求解该模型,设计相应的编码、解码、殖民国家同化过程以及多目标混合殖民竞争算法的流程,并采用改进加权TOPSIS方法在获得的Pareto解集中选择满意解,以达到提高设备的可靠性、按期交货和节省成本的目的。最后通过具体实例验证提出策略的可行性和有效性。     

轻型火炮后大架结构分析与优化

轻量化是火炮结构设计的重要方向之一.建立了某轻型火炮后大架-土壤有限元模型,分析了其强度.在上述分析结果基础上用弹簧连接器替代土壤建立了用于优化的后大架集中参数有限元模型,采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对后大架的最大应力和质量进行了多目标优化,获得了后大架质量与最大应力的Pareto最优解集,对火炮后大架结构设计有指导意义.该优化方法也为薄壁焊接结构的优化设计提供参考.     

基于视觉和超声信息的机器人行为控制

要随着机器人应用范围的不断扩展，机器人所面临的工作环境也越来越复杂，多数是未知的、动态的和非结构化的。通过对基于行为的机器人控制技术的研究，设计了一种用于完成多目标任务的移动机器人行为控制系统。将基于行为的控制技术融合进模糊控制的思想中，使移动机器人的行为通过运用模糊控制和基于优先度的行为决策来实现，并且通过视觉信息使机器人能够完成面向目标的任务。     

斜齿轮减速器多目标模糊优化设计

综合运用模糊数学理论和优化设计方法，建立了模糊综合评判的单级斜齿圆柱齿轮减速器多目标模糊优化设计的数学模型。对多目标模糊优化设计方法进行了探讨，并给出了设计实例。结果表明，基于模糊综合评判的多目标模糊优化设计是一种更具有工程实用价值的综合设计方法。     

基于多目标模糊控制的电梯群控策略

目前绝大多数电梯群控系统只根据一个控制目标（最小候梯时间）来调度电梯。该文提出了基于多目标模糊控制的电梯群控策略,不仅考虑了候梯时间,还考虑了乘梯时间和电梯的能量损耗,在此基础上,对建立的电梯群控模糊控制数学模型的相关参数进行处理,取得了良好的效果,为电梯群控策略的研究提供了一种新思路。