基于多属性决策的气动隐身多目标优化

针对多目标优化结果排序与选择的多属性决策(Multi-attribute decision making,MADM)问题,将多目标优化与MADM相结合,提出基于MADM的多目标优化方法,并将该方法应用于跨声速前掠翼(Forward-swept wing,FSW)气动隐身多目标优化中,优化结果提高了跨声速FSW的气动和隐身性能。采用类别形状函数变换法(Class-shape function transformation,CST)方法对翼型几何外形进行描述,实现FSW气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立基于N-S方程的计算流体力学方法的FSW气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的FSW隐身分析模型。将Pareto多目标遗传算法得到的Pareto非劣解集构成MADM矩阵,采用基于模糊熵权的改进的逼近理想解的排序法(Modified technique for order preference by similarity to ideal solution,M-TOPSIS)方案评价方法进行Pareto非劣解排序,最终确定最佳的Pareto非劣解。研究结果验证了所提出方法的有效性,为多目标优化问题提供了一种新的解决途径。     

基于Isight平台NSGA-Ⅱ方法的3-PRS并联机构多目标优化

把Isight软件运用到3-PRS并联机构的多目标参数优化中,分析并建立3-PRS并联机构的工作空间、灵巧度、刚度和承载能力的指标。采用蒙特卡洛方法对多目标指标函数进行编程求解,以Isight软件为平台,集成Matlab软件,构建多目标优化基本流程,用Isight软件中封装的NSGA-Ⅱ方法对3-PRS并联机构的五个目标函数进行优化。得到分布性良好的Pareto解集及Pareto前沿,目标指标得以分析,并得出参数与目标之间变化规律。可根据优化信息,在Pareto解集中选取适合实际工况的最优解,最后给出优化算例。     

基于Kriging模型的多目标代理优化算法其收敛性评估

为提高黑箱系统优化设计的效率,基于Kriging模型、期望超体积改进和可行性概率准则,提出一种改进的多目标代理优化算法.该算法的可行域探索准则包含考虑试验点间距离的项,对可行域非连通的优化问题也有效;Pareto解集改进准则以同时优化期望超体积和可行性概率准则为目标,在改进Pareto解集的同时兼顾了对可行域边界的刻画;最后,结合条件模拟方法和随机集理论,提出一种不依赖真实解集的算法收敛性评估方法.通过两个算例将提出的优化算法与已有算法进行对比分析,结果证实了所提算法的高效性及算法收敛性评估方法的可行性.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的发动机活塞机构优化设计

为提高发动机活塞机构的运动性能,提出了以最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为优化目标,建立发动机活塞机构多目标优化模型,引入NSGA-Ⅱ算法对活塞机构进行多目标优化。为提高NSGA-Ⅱ算法的种群的多样性和搜索能力,对交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对发动机活塞机构优化问题进行求解,分别得到各自的Pareto解集,并通过逼近理想解排序法选出最优解进行对比。通过实验对比表明,改进算法的Pareto解集分别更均匀、收敛速度快、跟踪误差更小,能为发动机活塞机构的优化设计提供参考依据。     

汽车车门多学科性能分析与轻量化多目标优化设计

为确保车门力学性能、结构性能、安全性能以及实现轻量化,以汽车前车门为研究对象对其进行有限元模型建立、动静态特性分析并基于LS-DYNA进行碰撞分析。将分析结果结合预期目标,提出以轻量化为主要目标,同时提升下沉工况刚度、窗框中部刚度、优化一阶模态频率的多目标尺寸优化问题。通过建立数学模型,结合Plackett-Burman设计对变量进行灵敏度分析,再通过Hammersley法进行试验设计(DOE)并运用HyperKriging法得到拟合模型。采用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化,得到Pareto解集。根据经验,从非劣解中挑选最优解。将优化结果进行分析验证。结果表明:优化后汽车车门性能达到预期目标,质量减轻0.23 kg。     

基于多目标遗传优化的注射成型机性能设计

采用一种基于多目标第二代非支配排序遗传算法的大型注射成型机总体性能优化设计方法,以最大注射压力、最大注射速率和最小注射功率为优化目标,系统分析了两两组合优化和三目标并行优化时,注射油缸内径、螺杆直径、工作油压力和工作油流量等设计参数对注射机构性能的影响,以及螺杆最大塑化能力的变化趋势.对于多目标优化的Pareto集,使用基于模糊集合理论的方法在其中选择一个最优解,排除人为偏好的不确定因素.与强度Pareto进化算法相比,第二代非支配排序遗传算法能以较小的时空复杂性得到分布均匀且更加逼近最优解的Pareto前沿.最后,以HTF180X2N大型注射成型机为例,说明所得结果可为决策者在大型注射成型机方案设计阶段进行目标权衡处理提供有效的依据.     

基于多目标优化的备件保障决策研究

备件供应保障优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径.通过分析复杂武器装备可修复备件两级供应保障系统,提出了一种基于Pareto最优多目标优化算法,研究了备件保障与装备战备完好性的关系,建立了基于并列选择备件购置费用和库存费用、以系统供应保障度为目标的多目标可修复备件供应保障优化模型,并结合边际效能法和Pareto多目标优化方法进行求解,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集.最后,对模型进行了算例分析和参数敏感性分析.实例应用证明,模型可以优化备件库存,并可以评估备件库存水平、两级维修能力和系统自身可靠性等因素对系统保障效能的影响.     

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。     

高速列车动力学参数的多目标抗风优化设计

为改善高速列车的抗风性能,基于车辆系统动力学和多目标优化理论,建立高速列车动力学参数的多目标优化设计方法,以轮重减载率和轮轴横向力为优化目标,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对高速列车的动力学参数进行自动寻优设计,分析优化设计变量与优化目标的相关性,并给出优化后的Pareto最优解。计算结果表明,通过优化高速列车的动力学参数,轮重减载率和轮轴横向力的数值最大可分别降低17.95%和10.26%,多目标优化可以显著改善高速列车的抗风性能。同时,对优化前后高速列车的其他动力学性能进行分析,以保证优化后的动力学参数在改善列车抗风性能的同时不会引起列车运行品质的严重恶化。     

基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略.首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数动态寻优;最后在Pareto最优解的基础上,结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法建立决策分析模型并进...