基于Kriging模型的微夹持器优化设计

为了综合平衡一种新型微夹持器的张合量、夹持力灵敏度与快速响应,提出一种Kriging模型的优化方法。采用拉丁超立方抽样方法确定试验点,采用ANSYS计算各试验点对应的响应值。进行相关性分析以确定对性能影响较大的结构参数,并将其作为优化设计变量。采用Kriging理论建立能反映性能指标与设计变量之间关系的非线性模型,并建立多目标优化模型。比较分析优化前与优化后的各性能指标可知,放大倍数增大了7.4%,固有频率增大了16.46%,输出刚度增大了9.84%,最大应力减小了5.75%,说明所提出的性能优化方法有效。     

基于双层更新Kriging模型的机械结构动态特性稳健优化设计

针对现有机械结构优化设计未考虑材料特性参数的不确定性和结构动态特性对综合性能的影响、优化求解效率低下等不足,提出基于双层更新Kriging模型的机械结构动态特性稳健优化设计方法。将机械结构动态特性指标的均值和方差作为优化目标,将机械结构变形量作为约束条件,建立机械结构动态特性稳健优化的数学模型。利用拉丁超立方试验设计、误差最大区域和近似最优解邻域的局部样本点加密技术和双层更新策略,建立能准确高效地获取稳健优化目标和约束函数值的Kriging模型。在此基础上,基于邻域培植遗传算法和双层更新的Kriging模型求出机械结构动态特性稳健优化问题的所有Pareto最优解。某型号大型汽轮发电机定子端部绕组锥环固定结构动态特性稳健优化设计实例验证了方法的有效性和相对于确定性优化设计方法的优越性。     

基于Kriging模型的调心滚子轴承优化设计

为了提高调心滚子轴承的综合性能,对其结构参数进行分析和优化设计.首先,建立满足精度要求的轴承单个滚子静力学模型.然后,选取接触角、滚子半径、滚子长度和滚子轮廓半径作为设计变量,以接触应力最小、切应力最小和质量最小为目标函数,考虑几何结构的约束,采用最优空间填充设计(OSF)进行试验设计.基于试验设计的结果,采用Kriging模型建立目标函数的响应面优化模型,并通过自适应细化和手动细化两种方法来提高模型的精度.最后利用多目标遗传算法(MOGA)得到最佳优化结果,并通过设计变量对目标函数的影响分析和目标函数对设计变量的局部敏感度分析来验证优化结果的可靠性.结果 表明:优化结果可靠且优化后模型的接触应力、切应力和质量分别降低了15.17％、32.13％和0.47％.     

基于Kriging修正模型的铁路捣固镐优化

捣固镐是一种输出高频冲击运动的小型铁路养护机械.国内对捣固镐的设计理论研究较少,目前所采用的机械结构优化设计方法未充分考虑结构动态特性对综合性能的影响.本文提出了响应面模型的仿真实验方法,基于捣固镐零件的结构特点及仿真实验,结合Kriging插值思想和最优空间填充设计抽样构建了机械结构优化设计的初始代理模型;并通过全局...     

基于Kriging模型的并联机器人机构的多目标优化设计

为了提高并联机器人机构的性能特性,对机构参数进行优化设计分析,以达到性能指标最优的目的。先对应用于盾构拼装机的并联机构进行了运动学分析,利用封闭矢量法建立了逆解方程,并在此基础上求解了表征驱动关节输入和动平台输出映射关系的雅可比矩阵。引入衡量并联机构性能的全域运动灵巧度和全域承载能力指标,并以结构参数为设计变量,性能指标为优化目标,基于Krigring近似模型,利用多岛遗传算法对并联机构进行多目标优化,最终得到Pareto解集,并选取了机构参数的最优解。结果表明,基于Kriging模型的多目标优化对机构性能有明显的改善。     

基于Kriging模型的发动机罩多目标优化设计

为提高轿车CNCAP行人保护性能,应用拓扑优化方法对某款轿车的发动机罩内板进行结构改进,以达到降低行人头部损伤值的目的。先以发动机罩内板、外板、加强板及铰链的壁厚为设计变量,采用最优拉丁方法生成样本数据,通过仿真分析,构建了关于发动机罩质量、头部损伤值及模态的Kriging近似模型;然后利用NSGA-Ⅱ（非劣分层遗传算法）多目标进化算法寻优求解。结果表明：改进后的发动机罩不仅安全性和防振性得到改善,而且质量减小,模态值提高,实现了安全、防振及轻量化的设计目标。     

基于RSM和NSGA-Ⅱ法的重载机械臂结构优化设计

文中针对桥隧复杂环境下多相受力机械臂的结构优化研究,建立了关于重载机械臂的臂架结构的有限元分析模型和结构力学模型。首先根据结构力学模型选取优化设计参数,并采用拉丁超立方抽样方法设计优化样本点,其次构建二级伸缩臂的响应面近似模型,最后建立以质量最轻为设计目标的优化模型,根据响应面复相关系数判断该响应面拟合准确度。在获得响应面模型后,运用多目标遗传算法寻求二节伸缩臂结构参数设计的Pareto前沿解并以此为基础选择优化方案。研究结果表明,伸缩臂的质量减少12.90%。相较于传统结构设计的经验化设计,既节约材料又能满足力学性能的要求,对同类结构的优化问题具有一定指导意义。     

基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法

为了充分利用计算资源,减少迭代次数,提出一种可以批量加点的代理优化算法.该算法分别采用期望改进准则和WB2(Watson and Barnes)准则探索存在的最优解并开发已存在最优解的区域,利用可行性概率和多目标优化框架刻画约束边界.在探索和开发阶段,设计了两种对应的多点填充算法,并根据新样本点和已知样本点的距离关系,设计了两个阶段的自适应切换策略.通过3个不同类型算例和一个工程实例验证算法性能,结果表明,该算法收敛更快,其结果具有较好的精确性和稳健性.     

基于Kriging模型多目标遗传算法的高功率动力电池包冷却性能研究

电芯温度对动力电池包性能的影响极大,为了降低某液冷型动力电池包在高倍率放电工况下的最高温度以及提升电池包的能量密度,对电池包模组进行冷却结构参数优化.首先建立了单体电芯放电发热模型和电池模组计算模型,并对电芯放电发热模型进行试验标定.接着以电芯间距和冷却液进口温度为优化变量,电池模组最高温度和体积为优化目标,最大温差、电芯间距和冷却液进口温度为约束条件,利用拉丁超立方法对优化变量进行参数化组合样本的建立,结合Kriging代理模型和多目标遗传算法对电池模组进行寻优求解,优化结果显示:相比于原始的最高温度下降了9.7％,最大温差下降了12.5％,电芯间距体积减小了7.1％.最后依照优化结果进行样件的试制并完成台架试验,优化结果与试验测试值具有良好的一致性,验证了优化方法的有效性,为提升电池包的散热性能和能量密度提供理论参考.     

基于响应面法的机载光电集成箱优化设计

机载光电集成箱在战斗机飞行过程中面临振动、冲击等恶劣工作环境。本文旨在提高光电集成箱抗振动干扰能力和结构可靠性,以减少最大变形量和提升结构一阶模态频率为目标,对光电集成箱进行多目标优化设计。根据加速度过载极端条件对原始光电集成箱三维模型进行特定载荷下的静力分析和普通约束条件下的模态分析;采用最佳空间填充设计法（OSFD）法进行实验设计,提取结构设计参数并建立样本空间,响应面模型运用Kriging法进行构建;以最小化结构变形量、提升结构第一阶模态频率作为优化目标,以结构等效应力和质量为约束条件,运用MOGA遗传算法对构建响应面模型进行了优化求解,得到响应面模型最优解,最后对模型进行参数化重构和验证。优化结果显示：经过优化后的光电集成箱,最大变形量减少了44.02%,基频提高了33.6%,质量减少了8%,有效地提升了光电集成箱的动力学性能和可靠性。     

基于Kriging元模型的柴油机连杆结构优化设计

为了提高连杆结构优化设计的收敛性和效率,从某柴油机连杆APDL语言参数化出发并结合Kriging模型的特点,提出了基于Kriging元模型的柴油机连杆结构优化设计方法。通过灵敏度分析,将连杆结构9个参数变为为6个参数,不仅减少了设计参数,同时减小优化器的负荷。采用拉丁超立方采样并建立了Kriging代理模型,再对其进行了准确性验证,在此基础上应用SQP求解器,经过5中初始方案进行优化,优化后连杆质量减小7.2%,并对结果进行仿真验证,说明了该文方法的可行性和有效性。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的箱形伸缩臂多目标优化设计

从初始群体产生及交叉算子两个方面对带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进,对伸缩臂进行应力及挠度变形分析,得出应力及应变云图,以确保伸缩臂强度、刚度满足要求。以伸缩臂截面几何参数为设计变量,伸缩臂稳定性及自重为优化目标,利用i SIGHT软件将改进的NSGA-Ⅱ算法与Ansys有限元分析集成,以QY20汽车起重机伸缩臂为例,对起重机箱形伸缩臂进行多目标优化设计,得出Pareto前沿解,并与优化前的截面参数进行对比,验证了该算法的可行性。     

基于NSGA-Ⅱ的复摆式破碎机多目标优化设计

为提高复摆式颚式破碎机工作能力,以破碎生产率和动颚行程特性值为优化目标,对颚式破碎机进行多目标优化设计。以PE250×400型颚式破碎机为优化对象,以各构件尺寸为优化设计变量,建立机构参数、腔形参数及工作参数等约束条件,构建多目标优化设计模型,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)处理多目标优化模型,得到帕累托(Pareto)最优解集。通过对比两目标的最优解分布,确定出待优化目标间的相互影响规律,并从最优解集中选择出合理参数作为最终设计结果。分析结果表明:文中提出的优化设计方法在获得更大生产率的同时,有效减小了动颚磨损,实现了颚式破碎机的多目标优化设计。     

基于NSGA-Ⅱ的通用多级圆锥-圆柱齿轮减速器的多目标优化设计

研究了多级圆锥-圆柱齿轮减速器通用非线性多目标优化模型的建立方法,阐述了该类问题求解方法选用,结合NSGA-Ⅱ遗传算法获得了相应实例最优解,说明所提出模型和算法是有效的。     

基于NSGA-Ⅱ的汽车车门外板多目标结构优化设计

针对汽车车门外板这一冲压成形零件,从其使用性和制造性两方面综合考虑强度刚度、冲压成形、碰撞安全以及质量最轻进行跨学科的多目标结构优化设计。以结构厚度尺寸为设计变量,以最小下沉刚度、最大减薄率、最大侧碰入侵量以及质量作为目标函数,结合均匀设计法以及最小二乘法构建以上目标函数的近似数学模型。选用自适应过程的优化方法,获得了较为连续的Pareto解前沿,最优厚度尺寸值在保证刚度、侧碰安全性以及良好冲压成形性的同时,实现了5%的结构轻量化,这为工程应用中结构CAD机械设计和结构CAM工艺设计两方面提供了数据支持,并且缩短了产品的开发周期。     

随机载荷下基于Kriging模型的车辆十字轴结构优化

为了提高车辆十字轴的整体强度,将十字轴承受的载荷作为一个随机变量,以影响十字轴结构强度的轴根圆弧半径为设计参数,以十字轴工况条件下的等效应力为响应量,构建了十字轴结构强度的Kriging模型.以此为基础,将构建的十字轴结构强度Kriging模型作为目标函数,建立十字轴轴根圆弧半径的优化模型.使用多岛遗传算法对该优化模型...     

Kriging模型改进的多目标优化算法研究

将基于模糊C均值聚类改进的多目标优化算法(A fuzzy c-means clustering based evolutionary algorithm, FCEA)与高价单目标优化算法(Efficient global optimization,EGO)进行融合,基于Kriging模型提出了一种改进的多目标优化算法(FCEA-EGO)。在FCEA-EGO算法寻优过程中,利用模糊C均值聚类算法从整个种群中选择相似个体进行遗传操作,引导算法进行寻优;基于EGO算法的校正点选择机制,逐步修正校正点,提高Kriging模型精度。实验结果表明,FCEA-EGO算法相对于典型的高价多目标优化算法MOEA/D-EGO、ParEGO、SMS-EGO具有更优异的求解能力。最后,基于FCEA-EGO算法对某轻型飞机的齿轮减速器进行了优化设计,验证了其求解实际工程优化问题的能力。     

细化Kriging模型在轻轨车轴优化设计中的应用

基于仿真试验,根据低地板轻轨车轴的结构特点和性能指标,将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合来构造车轴多目标优化的代理数学模型,并通过多目标遗传算法寻找该代理模型的最优解作为车轴参数的设计依据。为了使所构造的Kriging响应面能准确高效地代表稳健优化目标和约束函数,将Kriging模型在响应面精度检验时的样本点和多目标遗传算法所产生的最优解检验点进行更新,直到达到精度要求为止,从而保证所建立的响应面模型具有较高的全局拟合精度和最优解拟合精度。     

基于双加点动态Kriging模型的提升塔架优化设计

为在满足强度要求的情况下尽量减小提升塔架质量,同时解决传统Kriging模型全局精度和局部精度不易同时保证的问题,提出了一种双加点动态Kriging模型,并利用该模型和人工蜂群算法对提升塔架进行了优化设计。将全局敏感性分析得到的敏感参数作为设计变量,利用拉丁超立方试验设计得到的样本数据建立初始Kriging模型,以最大应力为约束条件,通过人工蜂群算法对提升塔架进行了减重优化。优化过程中, 采用双加点准则不断更新Kriging模型,以提高模型的全局精度和最优解处局部精度,直到获得最优解。研究结果表明：在最大应力不变的条件下,优化后的提升塔架质量减小了39.37%。基于双加点动态Kriging模型的优化设计与仿真模型的优化设计相比,其优化效率大幅度提高。双加点动态Kriging模型相较于静态Kriging模型和基于传统加点准则的动态Kriging模型,具有更高的全局精度、局部精度和最优解处局部精度。     

基于NSGA-Ⅱ算法的储能式有轨电车复合电源参数优化设计

为研究一类以动力电池和超级电容为复合电源的有轨电车参数匹配问题,提出一种基于多目标优化的复合电源参数设计方法。根据有轨电车的动力性能需求,给出基于等效计算的复合电源参数设计方法。以有轨电车日均运行成本和动力电池的性能衰减率为评价指标,建立多目标优化函数,采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ),设计系统仿真模型在环的复合电源参数优化流程。以一次往返行程为运营要求,对比分析两个不同工况的Pareto解集和等效计算配置方案下的有轨电车系统仿真结果。结果表明,相比等效计算的配置方案,优化的配置方案使动力电池性能衰减率降低至少约31.1%;合理的配置方案可有效保证较高的再生制动能量回收率和有轨电车效率;长站间距的工况增加了对复合电源的配置需求。