基于神经网络和响应面近似模型的车门性能多目标优化

通过优化前车门模态、刚度以及轻量化,以改善整车性能和车内舒适性是车辆NVH的研究热点之一。以某乘用车左前车门为研究对象,计算分析其模态和刚度性能。以关键零部件厚度为设计变量,通过最优拉丁超立方试验设计获取样本数据,构建车门模态、刚度及质量的神经网络和响应面近似模型。以车门一阶弯曲模态频率最大化、质量最小化为优化目标,其余性能为约束,运用NSGA-II遗传算法进行性能多目标优化。结果表明:车门一阶弯曲模态频率提高1.24Hz;车门质量减少3.63kg,轻量化率为13.57%,其余性能均达标。基于多种类近似模型的多目标优化方法可有效提升车门性能。     

基于强度Pareto进化的注塑机注射性能多目标优化

为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素.改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程.采用约束Pareto支配和浮点数、二进制混合染色体编码策略,一次运行就能求得分布均匀的Pareto最优解集,并使用基于集合理论的方法选择一个最优解.试验分析表明:结合了强度Pareto进化算法与模糊C均值聚类方法的混合算法在提高注射综合性能的同时,能够获得比线性加权法分布性更好的Pareto前沿;且与强度Pareto进化算法相比,显著缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性.     

结合性能评价的多目标价值链设计

企业间集成如供应链管理、虚拟企业、网络化制造等,都是旨在面向顾客的价值增值,减少产品或者服务的周期时间,降低成本．提高质量,以提高权益相关者的市场竞争力和运作性能,这些都需要有效的价值链设计。价值链的运作质量与价值链上节点的组织配置情况有密切关系。价值链配置质量是对价值链运作质量的预测,提出了价值链配置质量的解析描述方法,它由平均的理想配置贴近度和基于信息熵的配置均衡性两部分组成。建立了综合考虑时间、成本和质量的可量化和不可量化指标的多目标价值链优化模型,采用混合型NSGA算法,求解这类决策变量较多的多目标优化问题。计算结果表明,价值链配置质量的解析描述方法和混合型NSGA算法,对于按照经营性能需求动态设计价值链有较好的效果。     

结合性能评价的多目标经营过程资源配置优化

经营过程的质量,既取决于经营过程链的结构,又取决于资源和组织的配置。经营过程资源配置质量由基于相似度排序技术的平均的理想资源配置贴近度和基于信息熵的资源配置均衡性所组成。这种质量可理解成经营过程运作的事前预估质量。建立了时间、成本和质量的多目标经营过程资源配置优化模型,采用混合型非受支配排序遗传算法求解这类决策变量较多的多目标优化问题,大致给出了进化过程所产生的Pareto全集的聚类中心。以劳动力密集型的船舶并行建造为例,说明了经营资源配置质量的解析描述和混合型非受支配排序遗传算法,对于动态资源配置是有效的。     

集成供应商选择的产品族设计多目标方法

为避免将产品族设计和供应商选择过程分割而导致不可行或非最优的产品开发方案,以及从多角度对产品族优化设计方案进行评估和权衡,提出一个集成供应商选择的产品族设计多目标优化方法,并建立了一个以最大化产品族总利润和最小化产品族生产风险为多目标的优化模型。在该模型中考虑了产品情感属性对消费者选择行为的影响,以更准确地分析消费者的购买偏好、实现产品族的优化过程。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解。通过实际案例说明了所提优化方法和求解算法的可行性和合理性。     

基于响应面法的燃料电池商用车储氢系统多目标优化设计

以某燃料电池商用车储氢系统为研究对象,为提升其抗冲击能力和满足结构轻量化设计要求,利用HyperMesh软件建立储氢系统有限元模型,对其结构进行多目标优化设计。依据GB/T 26990—2011要求对储氢系统进行仿真分析,仿真分析结果表明,氢气瓶与固定部件的相对位移小于13 mm,固定部件强度、刚度均满足国标要求;但氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架的最大应力超过材料屈服强度。结合储氢系统结构质量分布情况,选取储氢系统框架关键部件厚度作为设计变量,以储氢系统质量和氢气瓶受向上8g冲击力时框架最大应力为优化目标,运用最优拉丁超立方试验设计,建立响应面近似模型,最后采用第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)进行多目标优化。结果表明,优化后储氢系统的质量减少了3.6%,氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架最大应力减小了20.2%,满足强度、刚度要求,优化后的框架设计更加合理,储氢系统结构安全性和轻量化程度均得到提升。     

基于遗传退火算法的装配线设计多目标优化方法

针对混装配线设计这一有约束的多目标优化问题,建立了数学模型。将基于Pareto的解的分级方法与Lp-范数形式的非线性机制相组合,构建了基于遗传退火算法多目标优化方法。重点阐述了个体编码、染色体检修、多目标处理机制等关键技术。设计了算法流程图,并开发了优化程序。该方法克服了加权和方法的不足,用模拟退火改善了遗传算法全局寻优性能。计算实例表明,随着迭代次数的增加,每代的非受控点逐渐收敛于Pareto最优边界,是一种混装线设计多目标优化的新方法。     

[生产计划]基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化

针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性,结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。     

基于多规则设备分配及工序排序的FJSP多目标集成优化方法

为降低柔性作业车间调度多目标优化的复杂度,提高优化效率,提出一种基于多规则设备分配及工序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化方法.建立了一类以完工时间、设备最大负荷、设备总负荷以及制造成本为优化目标的柔性作业车间调度多目标优化模型;针对模型的组合爆炸特点,为降低其复杂度,提出一种将多规则设备分配及工序排序相结合的集成调度思想;为进一步提高求解效率,提出一种面向对象数据处理技术用于处理各实体之间的数据交换;基于改进的非支配排序遗传算法思想,提出了基于多规则设备分配及上序排序的柔性作业车间调度多目标集成优化算法.通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

基于SimMechanics的注塑机合模机构的优化设计与仿真

以注塑机合模机构为对象,根据注塑成型的运动要求,建立数学模型,确定目标函数,然后利用Matlab语言编程,得出最优解,在此基础上运用Matlab工具箱的SimMechanics模块进行了参数设计,动画仿真,使成型机构的设计更生动直观,设计结果更易观察.     

基于遗传算法的注塑机肘杆机构优化设计

遗传算法对于多参数系统优化设计具有较好的鲁棒性。针对注塑机肘杆机构优化设计的问题,通过对注塑机单肘杆合模装置的运动分析,建立了数学模型。以肘杆机构长度最小为目标,利用遗传算法进行了优化设计,并与常规设计方法进行了比较。研究结果表明,基于遗传算法的优化设计体现出了明显的优化效果,具有一定的实际应用价值。     

注塑机前模板的拓扑与参数优化设计

以浙江某注塑机厂BT2200V-Ⅱ的前模板为对象,借助于ANSYS有限元软件对前模板进行拓扑优化,寻找模板的最优结构形式;并通过将参数优化,确定前模型的实际结构尺寸.最后对优化前后的模板进行了有限元对比分析,检验了优化模板结构的合理性和可用性.     

基于ANSYS的注塑机前模板拓扑优化

针对注塑机肘杆式合模机构中模板要满足降低重量,提高强度、刚度及疲劳寿命的设计要求,应用ANSYS及FE-SAFE软件对某型号注塑机前模板进行了拓扑优化,从两个方向入手,即:对现行的结构再进行拓扑优化;回到原始的结构,并对其进行拓扑优化,寻求最合理的设计形式。对优化后的模板进行了应力、变形分析及疲劳分析,并对比了模板优化前后的应力、变形及疲劳情况。研究结果表明,优化后的模板模型质量更小,且最大应力更小、变形更小,具有更好的疲劳性能;通过应用ANSYS及FE-SAFE软件优化,注塑机前模板的强度、刚度、疲劳寿命及可靠度均得到了相应的提高,同时模型的质量减少,能够更加充分和合理地使用材料。     

正交试验设计的注塑成型工艺参数多目标优化设计

结合正交试验设计和注塑成型模拟软件Moldflow,对不同工艺条件下的注塑成型过程进行模拟分析,并运用模糊数学中的综合评判法,对塑件成型后的体积收缩率变化、表面缩痕指数和最大翘曲变形量三个目标值进行综合评判,得到综合评分.通过对综合评分的极差分析,确定模具温度、熔体温度、注塑时间、保压参数、冷却时间等工艺参数对综合评分的影响程度,并绘制因素水平影响趋势图,分析得出最优的注塑工艺参数组合方案,并对该工艺组合方案进行模拟验证.     

Multidisciplinary design optimization of vehicle instrument panel based on multi-objective genetic algorithm

Typical multidisciplinary design optimization(MDO) has gradually been proposed to balance performances of lightweight, noise, vibration and harshness(NVH) and safety for instrument panel(IP) structure in the automotive development. Nevertheless, plastic constitutive relation of Polypropylene(PP) under different strain rates, has not been taken into consideration in current reliability-based and collaborative IP MDO design. In this paper, based on tensile test under different strain rates, the constitutive relation of Polypropylene material is studied. Impact simulation tests for head and knee bolster are carried out to meet the regulation of FMVSS 201 and FMVSS 208, respectively. NVH analysis is performed to obtain mainly the natural frequencies and corresponding mode shapes, while the crashworthiness analysis is employed to examine the crash behavior of IP structure. With the consideration of lightweight, NVH, head and knee bolster impact performance, design of experiment(DOE), response surface model(RSM), and collaborative optimization(CO) are applied to realize the determined and reliability-based optimizations, respectively. Furthermore, based on multi-objective genetic algorithm(MOGA), the optimal Pareto sets are completed to solve the multi-objective optimization(MOO) problem. The proposed research ensures the smoothness of Pareto set, enhances the ability of engineers to make a comprehensive decision about multi-objectives and choose the optimal design, and improves the quality and efficiency of MDO.     

基于TRIZ效应理论的注塑机注射机构创新设计

根据企业产品创新的迫切需要,以实现产品设计创新为目的,系统地研究了基于TRIZ效应理论机电产品原理方案的产生过程.介绍了TRIZ效应理论的一些基本内容,总结了在解决实际工程问题中应用TRIZ效应理论的方法和步骤.通过利用TRIZ效应理论对注塑机注射机构存在的问题进行分析,提出了提高注塑机能耗效率和可靠性的创新性方法,验证了理论的可行性.     

基于PCC的全电动注塑机控制系统设计

介绍了全电动注塑机的优点及其控制系统的设计,并结合PCC控制系统的特点给出了一个注塑机控制系统的设计方案.     

Micro genetic algorithm based optimal gate positioning in injection molding design

The paper deals with the optimization of runner system in injection molding design. The design objective is to locate gate positions by minimizing both maximum injection pressure at the injection port and maximum pressure difference among all the gates on a product with constraints on shear stress and/or weld-line. The analysis of filling process is conducted by a finite element based program for polymer flow. Micro genetic algorithm (mGA) is used as a global optimization tool due to the nature of inherent nonlinearlity in flow analysis. Four different design applications in injection molds are explored to examine the proposed design strategies. The paper shows the effectiveness of mGA in the context of optimization of runner system in injection molding design.