基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化

针对永磁同步电机多目标优化过程中要反复调用耗时的仿真分析且在整个设计域构建代理模型精度低的问题,提出基于信赖域模型管理技术的永磁同步电机多目标优化算法,该算法将整个设计域划分为一系列信赖域,在信赖域上构建径向基函数代理模型并采用微型多目标遗传算法近似优化,降低多目标优化中代理模型的精度要求。通过代理模型与电磁仿真模型的近似程度来调节信赖域的大小,通过缩放和平移信赖域,引导各个电机目标性能逐步逼近Pareto最优前沿面,加快收敛速度。为了进一步减少有限元仿真次数,引入遗传智能布点技术,通过样本遗传策略,遗传落在下个信赖域上的样本。通过算例验证了该算法具有较强的求解永磁同步电机多目标优化问题的能力及较高的求解效率。     

基于变复杂度近似模型的汽车安全性和轻量化优化

针对汽车安全性优化过程中考虑冲压效应的计算复杂性特点,采用最优拉丁方实验设计,利用较少样本点数据在传统模型和高精度模型间建立一个差值补偿响应面模型,再通过传统模型和差值补偿响应面模型构造新的实验样本点,在此基础上建立Kriging响应面模型,应用多目标粒子群优化算法对此响应面模型进行优化求解,进行了整车正面碰撞和轻量化多目标优化设计。结果表明,该方法能够在保证响应面精度的前提下,快速收敛于优化解。     

基于高斯函数和信赖域更新策略的Kriging响应面法

为建立拟合效率高且能够满足工程精度要求的响应面近似模型,在分析已有响应面建模方法基本特性的基础上,提出一种基于高斯函数和信赖域更新策略的Kriging响应面法.该方法将高斯函数作为设计点之间的相关函数,并在优化过程中采用信赖域更新策略对试验设计的取样区域进行动态修正.通过在四个典型数值算例和某涡轮盘的热-结构优化设计中的应用,验证了所提方法的有效性.     

基于代理模型的变复杂度方法在板料成形优化中的应用

板料成形优化中存在一些缺陷问题,如一步法与优化算法相结合时精度低、增量法与优化算法直接结合时效率低以及通过传统构造代理模型的方法构造高精度的代理模型时需要大量增量法模拟结果。为了充分发挥一步法和增量法各自的优点,提出采用变复杂度方法通过较少次数的试验样本点数据先在一步法和增量法间建立一个差值补偿响应面模型。通过一步法和差值补偿响应面模型构造新的试验样本点,在新构样本点和原有用增量法计算的样本点数据基础上建立移动最小二乘法代理模型,建立的移动最小二乘法代理模型精度和效率都较高。利用粒子群优化算法对移动最小二乘法代理模型进行优化求解。将该方法应用到了汽车某内板的成形性优化中,优化的结果显著地提高了板料的成形性。算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。     

Kriging模型并行加点策略的多目标优化方法

针对复杂机械装备多学科多目标优化设计成本高、周期长等问题,提出一种近似模型与并行加点策略相结合的多目标优化方法。基于Kriging模型,将添加更新样本点定义为同时考虑Pareto最优解和预测误差的动态多目标优化问题,应用改进NSGA-II优化算法和极大极小距离准则,确定最优的并行更新样本点,在提高Kriging模型精度的同时实现多目标优化。测试函数验证和实例结果表明,该方法可有效提高复杂系统多目标优化效率,同时获得收敛性和分散性俱佳的Pareto最优解。     

基于近似模型管理的微小卫星结构多目标优化设计

针对某型号微小卫星结构多目标优化的特性,在基于信赖域近似模型管理的基础上,提出了一种新型的近似模型管理框架。选取正交试验法和Kriging近似法用于构建近似模型,选取基于拥挤距离的粒子群多目标优化算法作为核心算法,并通过最大最小距离策略来保证信赖度计算的准确性与合理性,从而确保获取与高精度模型一致的非劣解集。所选的五组优化结果显示,卫星结构质量均有不同程度的减小, 最大减幅达到14.1%,同时整星前三阶固有频率较优化前明显提高。该近似模型管理框架在微小卫星结构多目标优化设计中的成功运用验证了其有效性及合理性,对于复杂工程多目标优化问题具有一定的工程应用价值。       

基于信赖域混合全局算法的拓扑优化设计

在分析当前拓扑优化求解问题方法的不足之处的基础之上,将信赖域方法全局收敛思想与凸近似策略相结合,用梯度投影法求解近似子问题,建立了能有效求解非凸多约束拓扑优化问题的信赖域-界约束梯度投影拓扑优化数值算法,得到了标准拓扑优化问题信赖域近似子问题模型,并列出了算法的基本步骤。此信赖域混合全局算法不但具有全局收敛性,而且能简化主优化程序下降方向步长的计算,具有较高的效率和稳定性。数值算例验证了算法的有效性和可行性。     

大开孔耐压球壳优化设计

针对大开孔耐压球壳,为降低设计变量维数,采用灵敏度分析完成了设计变量的筛选,设计了参数化的大开孔耐压球壳极限强度求解流程,该流程可实现设计变量样本点的自动连续计算,采用响应面模型将试验设计样本点与响应值拟合得到了大开孔耐压球壳近似模型,建立了大开孔耐压球壳多目标设计优化模型,采用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了该优化问题的求解,采用最小距离法确定了大开孔耐压球壳优化的设计方案,与初始设计方案相比优化设计方案优化结果明显,为大开孔耐压球壳设计提供了参考。     

基于信赖域的动态径向基函数代理模型优化策略

为了提高飞行器等复杂工程系统的设计质量与优化效率,基于代理模型的优化得到广泛应用。将信赖域思想引入基于代理模型的优化中,提出基于信赖域的采样空间更新策略,进而发展了一种基于信赖域的动态径向基函数代理模型优化策略(Trust region based dynamic radial basis function,TR-DRBF)。通过Maximin拉丁超方试验设计方法选取样本点,选用径向基函数方法构造代理模型,采用全局优化算法对所构造的代理模型进行优化,根据已知信息进行信赖域采样空间更新,在其内部选取新增样本点并更新代理模型,直至优化收敛。将本优化策略用于标准数学测试算例和工字梁设计优化实例,并与国内外现有研究成果进行比较,证明了TR-DRBF在优化效率和全局收敛性方面都有较好的表现,尤其是针对高维优化问题时,TR-DRBF具有更显著的优势。     

基于响应面法的多材料优化模型与应用

基于二阶响应面法,建立高效多材料、多目标优化模型,研究降低某款汽车座椅骨架总质量的各零部件材料和厚度的最优设计方案。利用多目标优化方法定义了优化问题,采用最优拉丁方试验设计方法在样本空间进行采样,同时为了提高优化求解效率,采用二阶响应面近似模型拟合设计变量与响应之间的关系,并利用NSGA-Ⅱ算法对优化问题进行求解。应用中,以减轻座椅骨架总质量和提升一阶模态为优化目标,定义各零部件的材料类型及厚度为设计变量,得出材料和厚度的最优设计方案,并依据相应国标对优化方案进行校验。结果表明,在满足各项国标的前提下,该方法准确有效,在提升一阶模态的同时,实现了对座椅骨架的轻量化设计。     

基于序列响应面法的汽车结构耐撞性多目标粒子群优化设计

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是一个涉及到多变量、多约束和多目标的优化过程.为克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷.提出采用逐次逼近方法,通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将试验设计、能代表实际碰撞过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得一组最小化各目标函数的非劣解.利用最小距离选解法快速有效地从非劣解集中挑选出一组耐撞性效果最好的解并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至最优解,最终优化解的各个目标函数值均得到提高.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

Efficient approximation method for constructing quadratic response surface model

For a large scaled optimization based on response surface methods, an efficient quadratic approximation method is presented in the context of the trust region model management strategy. If the number of design variables inn, the proposed method requires only 2n+1 design points for one approximation, which are a center point and two additional axial points within a systematically adjusted trust region. These design points are used to uniquely determine the main effect terms such as the linear and quadratic regression coefficients. A quasi-Newton formula then uses these linear and quadratic coefficients to progressively update the two-factor interaction effect terms as the sequential approximate optimization progresses. In order to show the numerical performance of the proposed method, a typical unconstrained optimization problem and two dynamic response optimization problems with multiple objective are solved. Finally, their optimization results compared with those of the central composite designs (CCD) or the over-determined D-optimality criterion show that the proposed method gives more efficient results than others.     

某火箭炮托架结构的优化设计与研究

以某火箭炮托架结构为研究对象,在多学科多目标优化软件Isight中建立全自动仿真优化分析平台。采用最优拉丁超立方最优值附近加密的实验设计方法探索设计空间,提出一种改进的EBF神经网络技术构建近似模型,运用多岛遗传算法和序列二次规划法组合优化策略进行优化分析,为机械结构的轻量化提供了一条可行的技术途径和研究方法。     

基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究

在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化.由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理.最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性.     

基于多目标优化策略的螺旋弹簧可靠性稳健优化设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题.运用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出基于层次分析法的多目标粒子群算法,并将该算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中.与传统方法相比,该方法简便、易行,并能迅速准确地得到车辆螺旋弹簧的可靠性稳健优化设计信息.     

某机载天线射频线缆布线设计与长度优化

针对某机载天线射频线缆布线设计与长度优化问题,提出人工布线与多目标优化相结合的方法。以线缆总重量最小为目标,线缆分组等长为约束条件,构建线缆长度多目标优化数学模型,采用MATLAB的遗传算法函数完成问题求解,有效简化设计过程,提高布线效率。     

基于能量守恒的机械零件可靠性模糊多目标优化方法研究

多目标优化中各子目标函数权值分配应采用动态变化的赋值方法，并且应将基于有效解的常规多目标优化模型拓展为基于软计算满意解的模糊多目标优化模型。从能量守恒与转化以及系统论方法的角度，对多目标优化进行了阐述。利用模糊集理论中隶属函数的特性，将各子目标函数模糊化处理为满意度函数，建立了广义均匀定常满意度函数场下的模糊多目标优化的能量关系模型，提出了由协调校正权函数、广义有势力函数构成的多目标满意解总评价函数的方法。给出机械零件可靠性多目标满意解优化实例，进行可行性验证。     

高速干切滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法

为降低高速干切滚齿加工能耗、提高滚齿加工质量,提出一种基于改进多目标灰狼优化(MOGWO)算法和逼近理想解排序法(TOPSIS)的高速干切滚齿工艺参数多目标优化与决策方法.分析了滚齿工艺参数,将切削参数和滚刀参数作为优化变量,构建了面向最小加工能耗和最优加工质量的多目标优化模型,采用改进MOGWO算法对所建的模型进行迭...     

液压混合动力矿用卡车系统参数多目标优化研究

以液压混合动力矿用卡车为研究对象,综合考虑能量管理控制参数与传动系参数对燃油经济性和小型化目标的影响。选取能量管理控制参数与传动系参数为优化变量,以矿用卡车的动力性能为约束条件,建立燃油经济性和小型化为目标的多目标优化评价方法。选取NSGA-II算法对混合动力系统进行多目标的优化。结果表明：在满足动力性约束的基础上,优化后等效百公里油耗下降了14.86%,爬坡度上升了12.39%。该多目标优化方法的收敛性和分布性较好,得到的pareto解集能够给液压混合动力矿用卡车的设计提供更多的方案进行选择,体现了基于NSGA-II算法的多目标优化的优势。