改进型量子进化算法在宽带EUV多层膜设计中的应用

为提高基于量子进化算法(QEA)在宽带极紫外(EUV)多层膜设计中的求解效率和精度,本文利用宽带多层膜的光学性能评价函数的梯度信息改进QEA,建立具有明确进化方向的适用于宽带EUV多层膜设计的改进型量子进化算法(IQEA)。对比分析了基于IQEA和QEA的宽带Mo/Si多层膜的膜系设计过程和结果,结果表明,基于IQEA的多层膜膜系设计理论方法具有更优越的求解效率和精度;同时,IQEA同样可以小种群规模进行多参数优化。基于IQEA的宽带Mo/Si多层膜的设计理论实现了包括入射角为0°~18°,反射率达50%的宽角度多层膜,以及反射光谱带宽为13~15nm,反射率达25%的宽光谱多层膜的设计。基于IQEA的宽带高反射率EUV多层膜的理论膜系设计方法为复杂多层膜的理论设计提供了一种可供选择的高效膜系设计方法。     

零件结构的联动式进化设计方法

零件结构是几何元素与附着于几何元素之上设计意图的综合体,如何有效地实现两者统一表示是零件结构进化设计技术研究的一个重要问题。在以联结单元定义实现结构联结约束抽象表达基础上,采用联结语义关联图给出面向进化设计的零件结构模型表示,提出了面向过程进化的联结单元运算操作方法,将进化运算和结构进化模型重构的联动式进化算法相结合,实现零件结构进化模型动态编辑。     

极紫外宽带多层膜反射镜离散化膜系的设计与制备

极紫外(EUV)宽带多层膜的光谱性能对膜厚控制精度要求较高,仅由时间控制膜厚的镀膜系统难以满足其精度控制要求。本文提出了基于进化算法的宽带EUV多层膜离散化膜系设计方法,与传统膜系设计相比,离散化膜系所制备多层膜具有更为优良的EUV反射光谱性能。为验证离散化膜系设计在宽带EUV多层膜研制中的优越性,采用磁控溅射方法对具有离散化膜系的宽带多层膜反射镜进行了制备和测试。测试结果表明:研制的宽角度多层膜反射镜可实现入射角带宽为0°～17°,高于41%的反射率;研制的堆栈宽角度多层膜反射镜可实现入射角带宽为0°～18.5°,高于35%的反射率;研制的宽光谱多层膜反射镜可实现波长带宽为12.9～14.9 nm,高于21%的反射率。     

膜系优化设计中的逃逸函数法

在膜系优化设计中引入可以摆脱局部极值 ,实现全局优化的逃逸函数 ( escapefunction)法。介绍了逃逸函数法的基本原理及算法设计 ,并举例说明它在膜系优化设计中与 needle法 ,传统优化方法结合使用可以进行全局搜索 ,从而实现从单层膜开始设计任意光学性能的多层膜     

基于混合进化算法的汽车传动系优化研究

针对汽车的动力系优化问题,构建了整车的动力性及经济性目标函数以及约束条件,并结合遗传算法与粒子群优化算法设计了混合进化算法,利用该算法对汽车传动系参数进行了优化。通过加权处理将多目标函数转换为单个目标函数,同时采用惩罚函数将约束条件转化为惩罚项附加于目标函数,实现了利用混合进化算法对汽车传动系参数的优化。最后,通过仿真研究验证了优化算法的正确性和有效性,仿真的分析结果显示优化后的整车的动力性和经济性均得到了一定改善,为汽车传动系的参数优化提供了新的优化算法。     

膜系优化设计中的逃逸函数法

在膜系优化设计中引入可以摆脱局部极值,实现全局优化的逃逸函数(escapefunction)法.介绍了逃逸函数法的基本原理及算法设计,并举例说明它在膜系优化设计中与needle法,传统优化方法结合使用可以进行全局搜索,从而实现从单层膜开始设计任意光学性能的多层膜.     

膜系优化设计中的逃逸函数法

在膜系优化设计中引入可以摆脱局部极值,实现全局优化的逃逸函数(escapefunction)法.介绍了逃逸函数法的基本原理及算法设计,并举例说明它在膜系优化设计中与needle法,传统优化方法结合使用可以进行全局搜索,从而实现从单层膜开始设计任意光学性能的多层膜.     

DEPSO算法在永磁直线电机结构优化设计中的应用

将传统优化算法应用于直线电机结构优化设计时,传统算法的易早熟与收敛速度慢的缺陷降低了优化效率,并且由于直线电机特有的磁场效应,无法用解析方法准确计算推力波动。为此,提出一种粒子群和差分进化的混合优化算法(DEPSO算法)。该算法在粒子进化过程中,利用差分进化的变异、交叉和选择操作产生新的个体最优位置,优化粒子进化方向。将该算法与有限元数值分析相结合,对直线电机结构参数进行了优化。具体实例的试验结果表明,优化后磁阻力峰值显著下降,证明了DEPSO算法对解决此类问题的有效性。     

基于辅助交叉和动态操作的薄膜遗传算法

膜系遗传算法设计中,提出了辅助交叉算子和一种动态操作策略,随群体进化状态的改变,相应地改变选择操作与变异操作方法;同时,辅助交叉算子发挥了最优个体在进化搜索中的引导作用。超宽增透膜的设计结果表明,这种改进算法对群体适应值的快速提高、跳出局部极值的作用是显著的。     

基于种群曼哈顿距离的自适应多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法存在收敛性不足和多样性丢失问题,提出一种根据进化状态平衡收敛性能与多样性能的自适应多目标粒子群优化算法(pmdMOPSO)。该算法首先采用种群曼哈顿距离实时检测算法的进化状态,将进化状态分为探索和收敛两个阶段,并根据进化状态的两个阶段分别采用不同的速度更新模式,实现算法性能的提升;其次设计了具有Levy飞行探索认知行为的速度动力学方程,旨在增强全局探索能力;最后使用种群曼哈顿距离构成的差分向量设计进化参数自适应更新模式,平衡算法全局探索与局部开采的能力。通过对MOP1～MOP7测试函数上的实验结果分析,表明pmdMOPSO算法较对比算法具有更好的收敛性能和多样性能。     

基于精英选择自适应变异遗传算法的膜系优化设计

将改进的遗传算法——精英选择自适应变异遗传算法(EGAAM)用于光学薄膜的膜系优化设计。EGAAM采用了独特的自适应变异操作,该操作既使得群体保持了多样性,防止过早收敛,又加快了群体收敛速度。EGGAM对初始条件不敏感,并且可以确定膜层厚度边界,确保了设计结果的制备方便。通过减反膜、分光膜的实例优化设计表明,在相同设计条件下,用EGAAM可以得到比传统遗传算法更好的设计结果。理论与实例表明EGAAM用于膜系优化设计是高效和可靠的。     

CAD在光学薄膜设计和生产中的应用

本文介绍了计算机辅助设计(CAD)在光学薄膜设计和生产中的应用,并给出了几个典型设计实例.利用CAD评价光学薄膜厚度的允差和设计在镀膜过程中的膜层厚度监控规律,以及简化镀膜工艺,大大提高了镀膜效率,给人们带来极大的效益.     

正交Alopex算法在机械优化设计中的应用

针对Alopex算法对初值敏感的特性及正交设计可以使初始种群在空间分布更加均匀的特点,提出了正交Alopex算法。该算法为了克服后期"早熟"收敛的缺陷,引入了变异操作。数值仿真结果及两个工程优化问题的求解结果表明,所提出的算法能有效避免"早熟"收敛,且求解结果优于传统优化及比较算法。     

Optimum design of rotor-bearing system stability performance comparing an evolutionary algorithm versus a conventional method

The main intent of this paper is to formulate, demonstrate, and validate a practical means of implementing an evolutionary optimization technique in a rotor-bearing system. The optimum design of a flexible rotor supported on three-lobe bearings is studied for the optimal performance considering system stability along with other design criteria such as fluid film thickness, power loss, film temperature, and film pressure using the genetic algorithm and the method of feasible directions. The results for different operating speed values obtained and presented in this study are to provide a comparison of these two methods, and to show the potential of the genetic algorithm in optimization of rotor-bearing systems. The genetic algorithm obtained reasonably good results for the objective function and comparable to the method of feasible directions. Thus, the genetic algorithm provides the designer an alternative design optimization approach for rotor-bearing systems.     

上游泵送机械密封多目标多工况优化研究

为了获得具有较强适应工况变化能力的上游泵送机械密封,以微间隙内流场的CFD计算为基础,建立涉及多工况的多目标优化数学模型,综合分析相关研究成果和密封特性确定了优化变量及其取值范围、工况参数取值范围和优化目标。应用模糊集理论确定不同工况下的液膜刚度和泄漏量的权重因子,并研究人工神经网络模型对优化结果的影响。基于穷尽搜索法和遗传算法对密封进行优化设计,对比分析2种优化方法得到的优化结果,并对优化前后的密封润滑膜流场特性进行BVF诊断分析。优化研究表明:人工神经网络模型很好地拟合了液膜刚度、泄漏量随槽型参数变化的函数关系;2种优化方法都能提高密封性能,但遗传算法优化比穷尽搜索法优化能获得更好的优化结果。     

Global optimization method using SLE and adaptive RBF based on fuzzy clustering

High fidelity analysis models,which are beneficial to improving the design quality,have been more and more widely utilized in the modern engineering design optimization problems.However,the high fidelity analysis models are so computationally expensive that the time required in design optimization is usually unacceptable.In order to improve the efficiency of optimization involving high fidelity analysis models,the optimization efficiency can be upgraded through applying surrogates to approximate the computationally expensive models,which can greately reduce the computation time.An efficient heuristic global optimization method using adaptive radial basis function(RBF) based on fuzzy clustering(ARFC) is proposed.In this method,a novel algorithm of maximin Latin hypercube design using successive local enumeration(SLE) is employed to obtain sample points with good performance in both space-filling and projective uniformity properties,which does a great deal of good to metamodels accuracy.RBF method is adopted for constructing the metamodels,and with the increasing the number of sample points the approximation accuracy of RBF is gradually enhanced.The fuzzy c-means clustering method is applied to identify the reduced attractive regions in the original design space.The numerical benchmark examples are used for validating the performance of ARFC.The results demonstrates that for most application examples the global optima are effectively obtained and comparison with adaptive response surface method(ARSM) proves that the proposed method can intuitively capture promising design regions and can efficiently identify the global or near-global design optimum.This method improves the efficiency and global convergence of the optimization problems,and gives a new optimization strategy for engineering design optimization problems involving computationally expensive models.     

光学薄膜优化设计

本文详细讨论了光学薄膜最优化设计的三种优化方法,即阻尼最小二乘法、单纯形法和统计试验法。这些优化设计程序已在MICRO VAX/Ⅱ计算机上建立。在本文的最后部分给出了优化设计的实例。     

摄影镜头的光学薄膜膜系设计

摄影镜头的光学薄膜是减反膜 ,但摄影镜头的接受载体是彩色感光胶卷。所以摄影镜头的减反膜不仅应达到减反效果 ,还必须满足彩色胶卷的感光要求。从工作经验出发 ,阐述设计摄影镜头光学薄膜膜系的方法、重点 ,以及膜系设计的工艺性问题     

Numeric and experimental study of generalized geometrical design of a hydrodynamic journal bearing based on the general film thickness equation

This paper deals with multi-objective shape optimization related to the geometrical design of a hydrodynamic journal bearing. The aim proposed here is to show that optimum shape design with better performance could surpass the limitations of existing bearing profiles. Attempting to remove the difficulty of selecting the weighting factor in multi-objective journal bearing optimization problems, a modified non-dominant sort in genetic algorithm was used as an optimization tool with a penalty to those solutions that violate constraints. Three kinds of optimized shapes were manufactured and taken as experimental objects. Experimental apparatus was described and some experimental data was presented. The comparison was made for the optimized bearings between numeric values and experimental data. The results show that the new method for shape optimization of hydrodynamic journal bearings based on the general film thickness equation is feasible.