龙门导轨磨床立柱的多目标拓扑优化

以多工况下的应变能和结构振动固有频率为优化目标函数,对龙门导轨磨床立柱进行多目标拓扑优化。将质量小于1.3t做为约束函数,得到最佳质量分布云图,根据质量分布云图重新对立柱部件进行结构设计,再对新立柱做进一步的多目标参数优化,采用同样的约束函数和目标函数完成尺寸优化。优化结果表明,质量减少18%,最大总位移减少6.7%,第一阶固有频率提高11%。实现了在减少材料使用的情况下提高立柱动静态特性的轻量化设计目标。     

基于6σ和目标驱动技术的高速卧式加工中心滑架多目标优化

针对高速卧式加工中心滑架的结构特点,构建了高速卧式加工中心滑架的有限元模型,并利用基于6σ原则和目标驱动技术的有限元优化分析方法对滑架进行多目标尺寸优化设计。首先利用基于6σ原则的分析方法对模型进行参数灵敏度分析,得到对滑架性能影响较大的参数,并将其设置为最终的优化设计变量;然后利用基于目标驱动技术的多目标优化方法对滑架进行以质量、变形和一阶固有频率为目标函数的多目标优化,并根据目标函数的优先等级选取优化结果,通过对比优化前后的有限元分析结果,找到需要进一步改进的薄弱环节。相对于传统的单目标优化方法,基于6σ和目标驱动技术的多目标优化能够更好地解决工程实际问题。     

精密数控磨床立板的多目标综合优化设计

为了寻找精密数控磨床中存在的薄弱环节,通过模态分析和谐响应分析进行识别,确定立板为要优化的关键部件。首先运用拓扑优化方法,优化立板的材料分布。然后以立板的最大变形量、质量、一阶固有频率为优化目标,结合响应面法对立板进行多目标优化,基于多目标遗传算法寻优,计算得到最优Pareto解。最后通过验证,立板的最大变形量减少了3.83%,质量减小了25.35%,一阶固有频率提高了22.33%。同时磨床在各方向的振幅也有所减小,整机动态性能得到改善。     

基于6σ和目标驱动技术的光电跟踪设备托座多目标优化

根据光电跟踪设备托座的结构特点,构建了托座的三维模型和有限元模型,并基于多目标驱动优化理论,对托座进行多目标优化。利用6σ原则对托座设计参数进行灵敏度分析,得到对托座性能影响较大的参数,将其作为最终优化设计变量;以托座质量、一阶固有频率和最大变形量为目标函数,对托座进行多目标驱动优化。通过多目标驱动优化,达到了在保证总体变形情况下减小托座质量和提高托座一阶固有频率的目的。     

基于多目标的磨床床身结构优化设计

在充分考虑磨床床身动静态特性及床身整体质量的前提下,针对某型号五轴联动数控磨床床身内部筋板布局及筋板厚度尺寸的最优化选取,提出了一种基于多目标优化理论基础、以优化过程中床身最大静变形为约束、以床身整体质量及一阶固有频率为优化目标的床身结构优化设计方法.利用ANSYS Workbench软件进行有限元分析及优化,并通过灵敏度分析得到影响磨床床身动静态特性及床身整体质量的参数的权重占比,确定磨床床身在动静态特性下的薄弱环节及主要影响参数;在不改变床身基本尺寸的条件下,对床身内部筋板布局及筋板厚度尺寸进行优化,根据寻优结果,得到了床身的最佳优化方案.最终仿真结果表明,在床身整体质量减少40.4 kg的情况下,其最大静变形减小11.3％,一阶固有频率提升了 4.2％;与传统优化方法中提升固有频率、减小最大静变形量往往会造成床身整体质量增加的结果相比,该方法更为有效.     

基于多目标的磨床床身结构优化设计

在充分考虑磨床床身动静态特性及床身整体质量的前提下,针对某型号五轴联动数控磨床床身内部筋板布局及筋板厚度尺寸的最优化选取,提出了一种基于多目标优化理论基础、以优化过程中床身最大静变形为约束、以床身整体质量及一阶固有频率为优化目标的床身结构优化设计方法.利用ANSYS Workbench软件进行有限元分析及优化,并通过灵敏度分析得到影响磨床床身动静态特性及床身整体质量的参数的权重占比,确定磨床床身在动静态特性下的薄弱环节及主要影响参数;在不改变床身基本尺寸的条件下,对床身内部筋板布局及筋板厚度尺寸进行优化,根据寻优结果,得到了床身的最佳优化方案.最终仿真结果表明,在床身整体质量减少40.4 kg的情况下,其最大静变形减小11.3％,一阶固有频率提升了 4.2％;与传统优化方法中提升固有频率、减小最大静变形量往往会造成床身整体质量增加的结果相比,该方法更为有效.     

基于响应面法的数控铣床立柱多目标优化

以提高某型数控铣床立柱的动静态特性为目的,在对立柱进行基于有限元法的静力分析和模态分析的基础上。对立柱的主要设计尺寸进行Box-Behnken试验设计,并进行灵敏度分析和建立响应面模型。以立柱的重量、静态最大变形量和第一阶固有频率为优化目标函数,立柱主筋半径、筋板厚度和壁厚为设计变量,对立柱进行多目标优化设计。优化结果表明,采用此方法优化后,立柱的静态最大变形量减小了6.5%,第一阶固有频率提高了14%,重量减小了11.1%,为立柱的优化设计提供了一种新思路。     

基于拓扑优化与多目标优化的机床底座结构设计

为了在底座初期设计时尽可能减轻其质量、降低静应力变形、提高其固有频率,首先基于变密度法,建立以底座质量为优化目标函数,静应力变形和固有频率为约束的拓扑优化数学模型,实现1次优化;然后基于响应曲面法,建立以底座质量、静应力最大变形量和1阶固有频率为目标函数与约束条件的多目标优化模型,实现2次优化。分析两次优化的有限元结果:相比于1次优化,2次优化后的底座质量减轻2.5%,静应力变形量降低16.2%,1阶固有频率提高6.0%。     

数控铣床工作台多目标优化研究

基于正交试验原理,选取工作台13个设计变量安排正交试验,根据正交试验结果,分别建立工作台质量、最大变形量和前3阶固有频率的灵敏度函数,根据灵敏度分析结果,选择5个敏感设计变量安排中心复合试验,根据中心复合试验结果,分别建立工作台质量、最大变形量和前3阶固有频率的响应面模型,利用响应面模型建立工作台多目标优化模型,借助Matlab软件遗传算法工具箱对多目标优化模型求解,优化效果显著,质量、最大变形量分别下降了2.01%和14.79%,前3阶固有频率分别提高了11.84%、12.81%和10.63%。     

基于多目标的刨切机床身结构优化设计

以某数控刨切机床身为研究对象,提出一种基于灵敏度分析与结构优化设计相结合,以床身质量、最大静变形和一阶固有频率为优化目标的床身优化设计方法。建立床身有限元模型,对其进行动静态特性分析,通过对床身主要设计参数进行拉丁超立方试验设计,在此基础上,对各设计参数进行灵敏度分析并建立响应面模型,确定影响床身质量和床身动静态特性的关键参数,运用多目标优化算法对床身进行优化求解,根据优化结果,得到最佳优化方案。结果表明:床身质量减少 5.82% ,最大静变形减小 6.71% ,一阶固有频率提高 6.11% ,该优化方法在提高床身动静态特性的基础上,减轻了床身质量,为床身优化设计提供理论参考。     

用遗传算法提高协同优化方法的可靠性

分析了协同优化方法可靠性不好的根源。提出了用遗传算法来替代系统级优化问题中的基于梯度的优化算法的策略。实例表明所提出的策略是可行有效的。     

蚁群优化算法研究综述

介绍了蚁群优化算法的基本原理、流程和研究现状,重点评述了近年来蚁群优化算法在组合优化和连续优化两个领域的研究现状,并展望了这一领域的研究方向。     

多工况悬架下摆臂结构优化设计方法研究

采用了多种优化设计方法,以某悬架结构为例进行了结构优化设计方法研究.通过对车辆行驶工况和对车体空间布置的分析,建立了拓扑优化可设计域和非可设计域,完成了悬架结构的拓扑优化设计,并建立了工程结构.基于强度分布与应力干涉理论,将可靠性理论和优化方法相结合,进行了可靠性优化设计.其优化结果与尺寸优化和形状优化结果进行了对比,证明了优化设计方法的有效性和可行性,为工程结构提供了一种新设计思路.     

利用双向渐进结构优化法对结构固有振型的优化

利用双向渐进结构优化法研究结构的固有振型优化问题，双向渐进结构优化法(bi—directional evolutionary struetural optimization，简称BESO)是一种拓扑优化方法，它基于这样一个简单的优化程序：从结构中一步步地删去对结构目标性能低效或无效的材料，同时增加对结构目标性能高效的材料，从而使材料布局趋于优化。文中分别采用近似重分析思路的方法和基于变分法推导的公式计算单元特征向量灵敏度，并简单阐述BESO法对结构固有振型(特征向量)进行拓扑优化的一般过程。数值算例表明，用该方法对结构固有振型的优化是行之有效的，且用变分法计算特征向量灵敏度进行优化较之近似重分析法效率更高。     

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。     

DISCRETE OPTIMIZATION APPROACH FOR 3-D SPACE PLATE-SYSTEM STRUCTURE

ＤＩＳＣＲＥＴＥＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＰＰＲＯＡＣＨＦＯＲ３－ＤＳＰＡＣＥＰＬＡＴＥ－ＳＹＳＴＥＭＳＴＲＵＣＴＵＲＥ￥ＮｉｅＳｈａｏｍｉｎ；ＪｉｎＭｉａｏ（ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｎｏｎｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍ...     

双向渐进结构拓扑优化设计研究

双向渐进结构优化法（BESO）是近年来兴起的一种懈决各类结构优化问题的数值方法。其原理是通过同时删除和增补单元,使剩下的结构逐渐趋于优化。文章提出了基于应力约束的渐进结构优化方法,与其它优化方法相比,该方法原理简单,计算效率高,工程应用方便,并通过算例证明该方法的有效性和可行性。     

基于应力的双向渐进结构拓扑优化设计

双向渐进结构优化法（BESO）是近年来兴起的一种解决各类结构优化问题的数值方法,其原理是通过同时删除和增补单元,使剩下的结构逐渐趋于优化。提出了基于应力约束的渐进结构优化方法,与其它优化方法相比,该方法原理简单,计算效率高,工程应用方便,并通过算例证明该方法的有效性和可行性。     

基于过滤器技术的约束粒子群优化算法

工程设计中处理约束优化常采用罚函数法,但其优化结果敏感于惩罚因子,针对特定的实际问题往往需要多次试验以得到合适的罚因子取值。为了避免反复的参数选取测试过程,将过滤器约束处理机制和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合用于求解约束优化问题。过滤器方法基于多目标规划中的支配思想,以一组互不支配点所对应的目标值与违背度对构成过滤器,利用其处理约束可以避免使用罚函数。基于过滤器的约束PSO算法在粒子进化过程中,对各粒子历史最优解和粒子群历史最优解分别构造滤器,并依据可行性优先的粒子比较准则从对应的过滤器中选择最优解从而实现粒子的更新。然后,利用工程优化设计标准算例和翼型优化设计实例,将过滤器PSO算法和罚函数PSO算法、遗传算法进行比较研究,结果表明过滤器PSO算法能够获得较好的约束优化设计结果,是求解约束优化问题的一种有效方法。     

最优控制理论的现状与发展

概述了控制中的最优化方法，阐述了基本优化方法的特点以及优化方法的最新研究领域和发展趋势。