基于ISIGHT的曲柄连杆机构多学科优化

多学科优化方法(MDO)可以弥补传统优化的不足,有效解决复杂优化问题,提高工程项目的设计和优化效率.针对柴油机曲柄连杆机构多学科部件优化问题,综合考虑曲轴和连杆两部件,采用协同优化方法,建立了相应的多学科优化数学模型,并基于ISIGHT软件构建多学科优化平台,进行了曲柄连杆机构多学科综合优化计算.研究结果表明,采用多学...     

平面四连杆机构运动综合线性优化算法

针对平面连杆运动位置数多于确定机构的精确点数的运动综合问题,提出了以最小误差为目标函数的线性优化算法.根据角度的范围有限性,降低了平面连杆机构运动的非线性方程维数,然后根据所得到的结果将平面四连杆机构的非线性方程转换为线性方程组.按照线性方程组的最小误差优化方法可解出最优参数值.例证说明该算法的正确性,线性优化与一般优化算法相比具有快速性和通用性.     

[设计与优化]基于协同优化算法的高速受电弓多学科设计优化

考虑不同学科间的相互影响及耦合作用对受电弓设计优化的影响,分析了高速受电弓不同性能的设计要求,采用多学科设计优化思想建立了受电弓多学科设计的系统级优化模型及运动学、静力学、动力学和控制学的子系统优化模型;根据不同学科设计参数的耦合关系,采用协同优化方法,获取高速受电弓整体设计优化结果;建立受电弓的三维模型,采用有限元软件ANSYS验证了受电弓优化结果的有效性。结果表明：受电弓多学科协同设计优化不仅满足系统级和各个学科的设计要求,还获得高速受电弓系统的整体最优解或满意解,提高了受电弓的工作性能,降低了弓网接触力的波动,改善了弓网受流质量。     

基于iSIGHT的单学科设计优化与多学科设计优化的比较

研究了单学科设计优化技术和多学科设计优化技术,在iSIGHT和Ansys软件集成环境下,对CellPhone进行优化.单学科设计优化平台和多学科设计优化平台得出的优化结果进行了比对,验证了多学科设计优化平台的先进性和全面性.     

基于MATLAB优化工具箱的机械优化设计

以四杆机构为例,介绍了MATLAB优化工具箱在机械优化设计中的应用,根据曲柄连杆机构的设计要求和特点,建立了曲柄连杆机构的优化设计数学模型.以曲柄连杆机构对应位置实际输出值与期望函数值的平方偏差之和的最小值作为实际目标进行优化.利用MATLAB优化工具箱来求解机械优化问题,具有编程简单、设计效率高的特点.     

基于结构误差的平面连杆机构函数优化综合方法

提出了基于结构误差进行平面连杆机构函数优化综合的方法。基于结构误差了一个统一的优化综合模型，采用改进的遗传算法进行优化计算，保证了获得全局最优解。该优化综合模型应用与机构分析相同的解析函数方法来完成机构的函数综合，因此计算便利，综合实例结果表明了本方法的有效性。     

基于Agent模型的多学科设计优化方法

复杂工程系统的设计往往涉及多门学科 ,多学科设计优化 (MDO)方法是一类求解复杂系统设计优化问题的方法。本文首先简要回顾现有 MDO方法的特点 ,然后基于 Agent模型提出了一种新的多学科设计优化方法——子空间自主式优化方法。这种方法具有如下特点 :流程简单 ;各个学科组可自主地、并行地进行设计和优化 ;灵活性强 ;所需系统分析的计算次数少 ;没有系统级协调优化环节。为了验证这种算法的有效性 ,对二个典型算例进行了数值实验。初步的数值实验结果表明 ,二个典型的算例经过几次迭代后均能收敛于最优解。子空间自主式方法是一种较有潜力的 MDO方法 ,值得进一步研究     

复杂平面连杆机构集成优化动平衡研究

将集成优化方法和虚拟样机技术应用于框架传动机构的动平衡研究.以机构摆动力和摆动力矩的多体动力学计算结果为评价指标,直接对机构虚拟样机模型中影响机构动平衡效果的关键参数进行了优化.优化结果表明,机构摆动力的峰谷差降低了97.37%,均方根值降低了28.01%;摆动力矩的峰谷差降低了95.14%.均方根值降低了49.63%.为复杂平面连杆机构的优化动平衡提供了新的方法.     

基于人工神经网络和优化技术的连杆机构综合

本文探索了把人工神经网络与优化方法相结合起来综合一个合适的连杆机构，来实现用户要求的曲线运动轨迹。作为实例，着重讨论了平面铰链四杆机构的设计方法。     

基于学科关系矩阵的通用多学科优化架构

针对工程领域复杂设计对象的多学科设计优化问题,提出一种新颖的基于学科关系矩阵描述形式的通用多学科优化架构。定义学科关系矩阵代替设计结构矩阵,将学科耦合关系细化为学科之间与学科自身的输入/输出变量关系,从而实现对共享设计变量、学科设计变量、耦合变量的自动识别和耦合数据流的自动解析;依托学科关系矩阵,建立了通用的多学科优化架构,实现了多学科优化策略之间的自由转换和优化求解。通过常用的多学科优化策略对上述架构进行了分析和验证。测试算例表明,本架构具有多学科优化问题描述清晰、接口实现简单、建模过程自动化的优势。     

基于粒子群算法的双工位切削参数优化

本文研究了多工位专用机床的切削用量优化问题.以双工位同时工作的钢轨整形机为实例,建立了以进给速度和主轴转速为优化变量,以最低能耗为优化目标的数学模型,并使用粒子群算法进行优化求解,最后通过与现场使用经验参数的实际加工能耗对比,表明该优化方法获取的加工参数具有明显的节能效果.     

智能优化算法在无功优化中的应用综述

对无功优化的研究现状进行了总结,对现有的无功优化算法进行了分类。重点介绍了智能优化算法在电力系统无功优化中的应用及其优缺点,在此基础上,概括了几种常用混合优化算法。最后指出了无功优化的发展趋势。     

多目标的装夹方案优化及变夹紧力优化

夹具布局和夹紧力大小影响切削变形的大小和分布.基于遗传算法和有限元方法,提出一种夹具布局和夹紧力优化设计方法.该方法将同步优化夹具布局和夹紧力大小以及施加变夹紧力相结合,首先以加工变形最小化和变形分布最均匀为目标同步优化夹具布局和夹紧力大小,然后在优化后的夹具布局的基础上求解使得加工变形最小的变夹紧力大小.使用该方法进行底座薄壁零件的夹具优化设计,结果表明优化得到的设计优于经验设计和多目标优化方法,该方法有效地降低了加工过程中工件的变形,提高变形均匀度.     

Enhanced sequential optimization and reliability assessment for reliability-based design optimization

Reliability-based design optimization (RBDO) has been receiving increasing attention for achieving high safety and reliability in engineering design. Sequential optimization and reliability assessment (SORA), as one of the efficient single-loop methods, decouples an RBDO problem into sequential deterministic optimization and reliability analysis. An enhanced SORA (ESORA) method is proposed with the aim of further improving the computational efficiency for RBDO, considering both cases of constant and varying variances of random design inputs while keeping the single-loop framework. Vehicle side impact example is used to test and compare the efficiency of the proposed method with existing approaches.     

多峰函数优化的免疫云粒子群优化算法

为了尽可能寻找多峰函数的全部极值点及提高寻优精度,提出一种免疫云粒子群优化算法(PPSO)-融合云变异粒子群优化算法(CMPSO)的小波变异克隆选择算法(WMCSA)。PPSO混合算法设置了最大重复搜索代数M,以便尽可能搜索到全部极值点。在每一代重复搜索中,首先,通过引入基于云模型的云变异算子以提高种群的多样性,并使用云变异粒子群优化算法对可行域内的所有极值点进行全局搜索;然后,利用小波变异克隆选择算法对云变异粒子群优化算法搜索到的较优解进行局部搜索以进一步提高解的精度。针对复杂多峰函数的寻优测试表明:在保证收敛速度的同时,PPSO算法的收敛精度和搜索到的极值点数目均得到显著提高。离散混沌系统的应用实例也表明了PPSO算法的有效性。     

公差稳健优化设计的研究

为了解决产品加工成本与质量稳健的协调性问题,提出了一种新的公差稳健优化设计数学模型.依据公差稳健设计的思想,考虑产品质量的模糊性,以封闭环误差分布概率密度函数的方差和优质品概率之比为设计目标,建立了公差优化设计产品质量稳健性损失成本目标函数,并研究了优质品率和封闭环误差分布方差的确定方法.以加工成本和产品质量稳健性损失成本为目标,以模糊装配可靠度、可取公差极限范围为约束条件,建立了公差多目标优化数学模型.举例说明了文中所述的公差稳健优化设计方法的应用,采用遗传算法实现了公差的多目标优化设计.实例表明,该方法能够协调零件的加工成本和产品质量的稳健性损失成本,使优化指标的综合性能最佳.     

Bi-level optimization of laminated composite structures using particle swarm optimization algorithm

This paper presents an efficient bi-level optimization technique to obtain the optimal stacking sequence for symmetric composite structures. The proposed approach involves two levels of modeling and optimization. The first level of the optimization procedure is used to minimize the weight of the composite structure. At this level, lamination parameters and the number of plies of specified angles (0, ±45 and 90 degree) are design variables, buckling load factor is treated as a constraint, and the weight of the structure is to be minimized using continuous-discrete particle swarm optimization algorithm. Next, at the second level the location of each ply orientation through the thickness (i.e. the layup of the panel) is found. At the second level, optimum stacking sequence is sought to maximize the load bearing capacity of the structure with respect to the buckling. The proposed methodology is applied to two test cases. Results show that the approach improves the buckling load factor of the structure without any weight penalty.     

应用混沌粒子群算法求解工程优化问题

针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法.CPSO算法利用混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性等特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点.该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,并用惩罚函数法处理违法约束的粒子,当基本粒子群算法陷入早熟时,随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,直至满足迭代收敛条件为止.CPSO算法能提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效提高了PSO算法的收敛速度和精度.两个工程约束优化实例的求解结果表明,该算法的优化结果最好,收敛速度也比较快.     

Ant colony optimization for assembly sequence planning based on parameters optimization

Frontiers of Mechanical Engineering - As an important part of product design and manufacturing, assembly sequence planning (ASP) has a considerable impact on product quality and manufacturing...