基于置信水平和熵权法的参数和容差经济性设计

为降低生产运作成本并提高产品稳健性,需要对产品系统进行参数和容差的经济性设计.本文考虑模型参数不确定性和质量损失函数系数对优化结果的影响,从质量损失成本和容差成本的角度,提出了基于置信水平和熵权法的参数和容差经济性设计方法.该方法分为两个阶段:在参数设计阶段,根据因子响应试验数据构建质量特性的响应曲面模型,进而得到质量特性规格限为约束区间的置信水平计算公式,再通过最大化置信水平得到最优设计变量;在容差设计阶段,构建质量特性的均值方差关于设计变量和容差的模型,同时根据容差成本试验数据构建容差成本模型,再采用熵权法计算质量损失函数系数进而构建总成本函数,最终通过最小化总成本计算最优容差值.本文以树脂生产过程的胺添加试验为案例,系统地研究了温度、搅拌速度和添加速度这三个设计变量对树脂粘度的影响.结果表明,与已有方法相比,通过本文方法所确定的最优设计变量及其容差值,减少了模型参数不确定性对优化结果影响,同时降低了质量损失和容差成本.     

可调油压减振器的稳健设计

为提高可调油压减振器阻尼性能,并降低其制造成本,提出一种基于优化设计的油压减振器稳健设计方法.对于加工精度要求较高的阻尼阀件,该方法依据流体动力特性、阻尼调节原理和动态特性要求分析并选定敏度参数后,以加工成本和产品性能及其稳健性为优化目标,设计参数及其容差为优化变量,建立了可调线性油压减振器的稳健设计模型.研究结果表明,应用该方法合理分配设计参数的容差,可使加工精度要求降低,性能稳健性提高.     

基于模糊择近原则的容差稳健优化设计

以双目标离散容差-成本模型为基础,通过引入模糊数学中的隶属度函数和贴近度,提出了一种模糊容差稳健优化设计方法。该方法将模糊数学的择近原则和试验设计方法结合起来,较好地解决了双目标离散容差设计的全局最优问题。最后通过一个实例验证了该方法的合理、有效性。     

网络分裂故障定位法中的元件容差研究

研究网络分裂故障定位法中的元件容差问题，用概率方法导出节点容差电流限和节点容差电流增量限，修改了网络分裂故障定位法中的节点测试条件。通过上机仿真实验验证了修改后测试条件的正确性。     

带通滤波器的优化设计和可制造性分析

以一个带通滤波器为例，介绍了电子设计自动化软件OrCAD/PSpice在电路优化设计和可制造性分析方面的作用，通过对电路进行参数扫描，蒙特卡罗分析等，确定了电路中关键元器件参数的标称值以及对元器件参数的容差要求，实现了电路的优化设计，并使设计结果适合于批量生产。     

基于遗传算法的参数设计方法

遗传算法是一种全局数值优化方法，它较之其它经典优化法的优点是不会陷于局部最优解，而且能处理大规模优化问题，因此更适合于工程分析及应用。文中将其应用到参数和容差设计中，得到满意的效果.     

无源滤波电路的稳健优化设计

针对实际电路系统元件参数值存在离散性以及老化、环境变化等因素使实际参数值偏离设计值而导致滤波特性改变的实际问题,建立了以系统滤波性能波动最小、元件参数值的相对容差范围最大以及参数变化时滤波性能的波动量最小的稳健优化设计数学模型.运用离散随机方向搜索、复合型等优化设计技术相结合的方式进行数值求解.应用于800MHz发射机带通滤波电路的设计中,获得了满足工程实际要求的元件参数值,给出了元件参数值的最大允许波动范围及此条件下的滤波性能的最大波动范围.对比原设计方案及容差优化设计方案,稳健优化不仅使系统的通带具有较好的平坦特性,且在元件容差较大时通带波动性也较小,即稳定性得到提高.     

"田口方法"在有机磷化工艺研究中的应用

应用目前世界上一种先进的质量管理理论“田口方法”,对有机磷化这一新型表面处理工艺进行研制过程中的质量控制和优化设计,即主要采用“田口方法”中的参数设计和容差设计的思想和方法,以获得高稳定性的工艺过程,实验证明了该方法的有效性。     

额定点和容差区域随设计方法变化的研究

本文以四阶LC低通滤波器为例,计算分析了在网络综合、经典优化设计、最佳容差分析下,额定点在可接受区域内移动、容差区域变化的情况。     

糖尿病饮食疗法方案的三次设计模型

给出糖尿病饮食疗法方案的三次设计方法，建立优化模型，通过系统设计，参数设计，容差设计，为糖尿病饮食疗法的优化和稳定性提供科学的定量方法。     

基于混合粒子群算法的粮堆温度模型参数优化研究

粮库温度是非线性的时间序列,模型涉及参数众多,参数之间互有联系,波动较大,参数的取值直接影响到粮堆温度模型的准确性.提出应用混合粒子群算法在参数变化范围内确定最优参数值的方法,将参数取值范围看成粒子群空间范围,应用粒子群算法迭代选取最优值.经试验仿真证明此方法可以求解出合适的参数,与实际情况契合度高.     

过程参数优化的建模

针对化工厂参数优化问题，提出了一种多项式逼近(即多项式回归)、人工神经网络逼近等其他建模方法——插值建模.这种方法依据大量的原始数据，使用插值法得到一个初步的离散系统模型，然后对上述模型进行滤波，最终得到可用于优化的数值模型.并以一维自变量和二维自变量建模方法为例，阐述了插值建模的算法，给出了仿真结果，初步证明了这种方法的可行性和有效性，从而拓宽了参数优化建模的思路.但是这种方法建模需要大量的计算，所以现阶段仅用于离线优化问题.     

异构蜂窝网络中一种基于匈牙利算法的用户关联方法

在异构蜂窝网络中使用传统的小区选择方法会导致宏基站和小基站的负载失衡,而与小基站关联的用户面临服务质量 (QoS) 的降低的问题。针对该问题,提出了一种基于效用函数最大化的用户与基站关联方法。该方法将用户与基站的关联过程建模为双目标优化问题并且线性化为系数可调的效用函数最大化问题,以实现基站负载均衡和用户QoS之间的折中。通过设计权值系数,将该效用函数最大化问题转化为基于二部图的最大匹配,并用匈牙利算法求得最优解。仿真结果表明,该方法实现了异构蜂窝网络中宏基站与小基站之间的负载均衡,并且通过系数调节,达到了基站负载均衡和用户QoS之间的折中。     

基于蚁群聚类和裁剪方法的RBF神经网络优化算法

提出了一种基于蚁群聚类算法和裁剪方法的RBF神经网络优化算法。利用蚁群算法的并行寻优特征和一种自适应调整挥发系数的方法,提出一种新的聚类算法来确定RBF神经网络中基函数的位置;通过一种裁减的方法,除去对整个网络的输出贡献不是很重要的隐层单元来约简隐含层的神经元,以达到简化RBF神经网络结构的目的。对非线性函数进行逼近仿真,结果表明:优化算法有比较好的优化效果,而且,优化后的RBF神经网络的结构小,RBFNN的泛化能力得到了提高。     

减震结构粘滞阻尼器参数优化分析

研究了基于响应面法进行减震结构非线性粘滞阻尼器参数优化设计的方法,该方法包括试验设计、有限元分析、响应面函数拟合和参数优化。以一榀钢筋混凝土框架结构非线性粘滞阻尼器参数优化为例,以所有粘滞阻尼器提供的阻尼力之和最小为优化目标函数,层间最大位移限值作为约束条件,建立粘滞阻尼器参数优化的数学模型,然后运用非线性规划优化方法进行参数优化。算例研究结果表明:基于响应面法进行粘滞阻尼器参数优化,既能保证结构层间位移小于限值,又能降低建造成本。     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于响应面优化的青龙河流域HSPF模型参数校准方法

Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)模型参数多且交互作用复杂,传统参数寻优面临着优化参数不灵敏、优化算法易陷入局部陷阱等问题,影响了优化精度和效率.本文集成青龙河流域、参数抽样、灵敏度分析和参数优化探索新的寻优途径.应用响应面优化软件Design Expert,针对9个HSPF模型参数进行抽样,获得130组参数集,采用多元二次回归模型,建立参数集与纳什效率系数(NSE)的非线性关系,通过等高线和响应面识别最优参数及其密集取值区间.响应面优化参数的NSE平均值、最大值、最小值以及寻优区间缩减率均优于正交极差分析方法;LZSN、INFILT、AGWRC为极灵敏参数,DEEPFR为灵敏参数;LZSN和INFILT、INFILT和AGWRC、INFILT和UZSN、INFILT和IRC的交互作用对结果有显著影响;优化参数的密集取值区间:LZSN[2.00,2.65];INFILT[0.400,0.475];AGWRC[0.870,0.885];DEEPFR[0.101,0.176];BASETP[0.001,0.120];AGWETP[0,083,0.120];CEPSC[0.166,0.244];UZSN[0.83,1.22]; IRC[0.53,0.63].响应面方法综合了参数抽样、参数灵敏度分析以及参数优化等3个方面,考虑了参数非线性关系和参数的交互作用,兼顾了优化精度和效率,为青龙河流域HSPF模型参数优化开拓了新途径.     

使用零力矩点反馈的双足机器人惯性参数辨识

为解决基于关节力矩的双足机器人参数辨识方法辨识精度不高,基于完整的足底力信息和运动捕捉数据的辨识方法对实验条件要求较高的问题,提出基于ZMP(zero moment point)数据的双足机器人惯性参数辨识方法。将理论ZMP与实际ZMP的位置偏差作为目标函数,考虑参数范围和机器人总质量两类约束条件,建立只使用双足机器人自身传感器采样数据的惯性参数辨识优化模型。针对所建模型无法拆分成线性形式的问题,推导目标函数关于参数矢量的梯度矢量和海塞矩阵,并给出了基于最速下降法和牛顿法的优化求解算法。使用GoRoBoT-II机器人的双足部分,进行腿部杆件的惯性参数辨识实验,将所提出方法得到的辨识结果与传统基于关节力矩的辨识结果进行对比,发现基于ZMP的辨识方法的结果更接近于三维几何建模得到的参数标称值,且理论ZMP与实际ZMP的偏差均值为4.6 mm,小于传统基于力矩辨识方法的12.4 mm,说明所提出的基于ZMP的惯性参数辨识方法能够得到比传统方法更好的结果。     

基于梯度和海森矩阵计算在地震作用下桁架的形状优化

大型复杂桁架地震响应的形状优化需要大量的计算量,非梯度类算法由于效率低下通常很难成功解决该类问题.本文提出一种在地震作用下以获取质量最小化的二阶优化设计同时满足应力和位移约束的桁架形状优化设计方法.1)在Newmark-β法的基础上导出动力响应及其对设计变量一阶和二阶导数的计算方法;2)通过积分型罚函数将含时间参数的不等式约束问题转变为一系列不含时间参数的无约束问题,并利用动力响应的一阶和二阶导数计算罚函数的梯度和海森矩阵;3)充分利用梯度和海森矩阵的Marquardt方法求解无约束优化问题;演示了一个45杆桁架的形状优化设计.结果表明本文方法是一种桁架在地震作用下有效和高效的形状优化设计方法.     

基于有限元法的钢-砼连续组合梁截面优化设计

给出了钢-混凝土连续组合梁截面计算机辅助优化设计的有效方法,以有限元结构分析和优化算法相结合为手段,提出了一种符合实际情况的钢-混凝土组合梁的剪力连接模式,建立钢-混凝土连续组合梁有限元分析模型、优化参数模型,优化数学模型,用ANSYS的参数化设计语言编制了分析文件和优化控制文件,经计算获得钢-混凝土连续组合梁的最优截面形式.该方法的优化效果显著,并且效率高,可广泛应用于钢-混凝土连续组合梁截面优化设计工程.