车辆钢板弹簧的多目标可靠性稳健优化设计

为提高车辆钢板弹簧的安全性和稳健性,运用可靠性稳健优化设计理论和多目标思想,为车辆钢板弹簧建立一个可靠性稳健优化设计的高维多目标模型。为提高模型的求解精度,利用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了基于层次分析法的多目标粒子群算法。与传统方法相比,利用该算法进行可靠性稳健优化设计高维多目标模型求解,简便易行并能迅速准确地得到车辆钢板弹簧的可靠性稳健优化设计信息。     

基于信噪比的多目标决策方法及其工程应用

求解多目标优化问题得到非劣解集后,为了确定出最终的设计方案,研究简单而有效的多目标决策方法十分必要。为此,提出了一种基于信噪比的多目标决策方法。该决策方法在多目标优化设计中引入稳健设计的思想,运用信噪比的概念在非劣解集中选择最稳健的设计作为最终方案。基于信噪比的多目标决策方法,不仅可以方便地对非劣解进行评价和排序,而且考虑到工程实际中误差的客观存在,具有较大的工程应用价值。文中采用某轻型飞机齿轮箱多目标优化设计作为算例,验证了采用该决策方法的必要性和有效性。     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

混合有源电力滤波器中无源滤波器多目标优化设计

对粒子群优化算法进行改进,引入异步时变加速系数和线性时变权重系数,提出一种改进型粒子群优化算法。将无源滤波器的滤波效果、无功补偿容量及初期投资作为优化目标,利用改进型粒子群优化算法对混合有源电力滤波器中无源滤波器参数进行优化设计。仿真验证了理论分析和设计的正确性,相关设计方法可为其它类型的混合有源滤波器中无源滤波器的优化设计提供参考。     

电路参数的多目标优化设计

从电路的多目标优化设计的角度出发，详细介绍了以理想点法为基础的改进型理想点法，给出了改进的评价函数模型和加权系数的确定方法，并将新算法用于电路的多目标优化设计中，以彩电遥控器电路为例进行了优化设计。     

多角色多策略多目标粒子群优化算法

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS). 该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略. 不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力. 不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率. 为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度. 实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.     

电路成品率极大化的多目标优化设计的研究与实现

以集成通用运算放大器ＸＤ１５３１和海燕ＣＳ５４Ｅ－３－Ｒ型彩电遥控器电路为例，给出了电路多目标最优化设计的策略和方法，该方法可对其它多目标进行优化的同时兼顾对电路成品率极大化的要求，较好地解决了含成品率极大的多目标优化设计问题，最后给出了以ＳＰＩＣＥ２Ｇ５软件为基础电路成品率最佳逼近的多目标优化系统（ＥＭＯＣＡＤＳ）的设计方法。     

改进多目标粒子群优化算法及在图像融合中的应用

在深入研究图像融合算法的基础上,受多目标粒子群优化算法(MOPSO)的启发,提出了一种改进的MOPSO算法,并将该改进算法用于图像融合方面。这种算法提出了两次调节指数收敛函数,使得寻优速率得到更为平滑地过渡,从而让搜索结果更好的接近Pareto最优解集。实验结果表明,与传统的融合算法比较在客观性能指标上得到提高。     

机械零部件动态可靠性稳健优化设计的群智能算法

在运用随机过程和顺序统计原理建立载荷和强度随时间变化的动态可靠性模型基础上,利用稳健设计理论,建立了机械零部件动态可靠性稳健优化设计的多目标优化模型。针对该多目标模型所具有的动态高维的特点,提出了基于灰色关联分析的多粒子群协同动态多目标优化算法。以钢板弹簧结构为例,给出了动态环境下随时间变化的最优解集,为机械零部件的动态可靠性稳健优化设计提供了理论依据。     

基于K-Means全局引导策略的多目标微粒群算法

提出了一种基于K-means全局引导策略的多目标微粒群算法(KMOPSO),通过K-means算法从归档集中选出K个均匀分布的非支配粒子作为全局最优引导,以保证种群中的粒子向整个Pareto前端移动,提高解的多样性. 用基于最近邻居的剪枝算法控制归档集规模,同时保证其中非支配解的多样性. 引入变异策略来加强算法的局部搜索能力,避免早熟收敛. 用5个经典函数进行了仿真测试,实验结果表明,该算法能有效地解决多目标优化问题,不但能收敛于Pareto最优前端,而且在解的多样性方面优于改进的非劣分类遗传算法和基于拥挤距离的多目标微粒群算法.     

基于NSGA—Ⅱ算法的RLV多目标再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化设计通常只考虑单目标优化问题，例如最小热流、最小大航程、最小控制能量等。随着人们对降低费用和提高性能的期望越来越高，多目标再入轨迹优化问题也引起了注意。以往人们通过加权因子等方法将多目标问题转化为单目标问题，避免了复杂的多目标优化算法的应用。但也引入了新的参数，且每次优化只能获得与该参数相关的1个解。NSGA—Ⅱ算法是最近发展起来的具有优良性能的多目标遗传算法，它引入了快速分类、约束支配和精英策略，1次运行可以获得多个Pareto最优解。文中利用NSGA—Ⅱ算法来求解具有最小热载和最大横程的2个目标的再入轨迹优化问题。算例表明NSGA—Ⅱ算法能够有效地搜索到优化轨迹的Pareto前沿，是RLV初步设计的有力工具。     

基于NSGA-II算法的RLV多目标再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化设计通常只考虑单目标优化问题,例如最小热流、最小大航程、最小控制能量等。随着人们对降低费用和提高性能的期望越来越高,多目标再入轨迹优化问题也引起了注意。以往人们通过加权因子等方法将多目标问题转化为单目标问题,避免了复杂的多目标优化算法的应用。但也引入了新的参数,且每次优化只能获得与该参数相关的1个解。N SGA-II算法是最近发展起来的具有优良性能的多目标遗传算法,它引入了快速分类、约束支配和精英策略,1次运行可以获得多个Pareto最优解。文中利用N SGA-II算法来求解具有最小热载和最大横程的2个目标的再入轨迹优化问题。算例表明N SGA-II算法能够有效地搜索到优化轨迹的Pareto前沿,是RLV初步设计的有力工具。     

考虑机身干扰的机翼气动外形综合优化

由于受机身绕流的影响,后掠机翼翼根的流动非常复杂,翼根气动设计是后掠机翼气动设计的难点.本章发展了基于Kriging代理模型的双层粒子群优化算法,结合雷诺平均N-S方程流场求解器进行了考虑机身干扰的机翼气动外形综合优化研究,在保证机翼相对厚度和容积不减的前提下降低了气动阻力、低头力矩和翼根弯矩.而考虑非设计巡航状态的多...     

基于复合形方法的翼型优化设计研究

将流场分析程序和复合形优化方法耦合起来，发展了一种工程实用的翼型优化设计方法，用以提高翼型在多个设计点、在多种约束条件下的气动性能。通过求解N-S方程得到升力、阻力、力矩系数等气动参数，并以这些参数的适当组合构成目标函数，利用复合形优化方法对形成的目标函数进行最优化。算例表明，文中给出的翼型优化设计方法设计质量高，计算结果稳定，在工程上有较大的应用价值。     

离散变量结构形状优化设计的拟满应力遗传算法

为了弥补遗传算法局部寻优能力差的缺点,将拟满应力算法嵌入到遗传算法中构成一种结合二者优点的混合遗传算法,并将该算法应用于离散变量结构形状优化设计问题.将形状设计变量和截面设计变量统一考虑,编码表示在同一染色体中.既解决了两类变量间耦合上的困难,同时也避免了将两类变量分开考虑只能求得局部最优解的问题.算例的结果表明,该方法用于离散变量结构形状优化是有效的.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.     

基于Pareto的系统分解法及其在飞行器外形优化设计中的应用

针对飞行器外形设计这一复杂的多目标问题,开展了相应的多目标优化方法研究。采用系统分解法来降低大系统的复杂度是工程设计中常用的方法,但是传统的系统分解法在处理多目标问题时通常是把多目标问题转化为单目标问题,最后得到单一优化解。利用PARETO方法的特点,提出了基于PARETO的系统分解法来解决传统系统分解法使用中的这个问题,经过优化可以得到均匀分布的PARETO解集,便于进行分析比较和选择。最后针对具体算例进行气动与隐身特性的综合优化设计,经过一轮优化后,所得到的一系列优化方案其气动和隐身性能都有较大提高,不仅达到了期望的设计要求,而且可以对该解集进行分析比较,以选择需要的优化结果。