一种蜗杆传动多目标优化设计方法

蜗杆传动的传统设计方法主要是设计者借鉴已有的设计实例和经验,首先试选基本参数,再通过校核确定该参数是否满足使用要求。若不满足要求,则重新选择参数进行校核,若满足要求则作为最终的设计方案。由于不同设计者选择的参数一般不同,就会导致同一设计要求出现不同设计方案的现象,且方案一般不是最佳。多目标优化设计方法在排除传统设计方法人为主观因素的基础上,以与蜗杆制造成本和传动性能紧密相关的蜗轮齿冠体积、蜗杆传动中心距、滑动速度等目标为优化对象,建立优化目标函数,确定设计约束条件,利用有关软件优化工具箱寻找最优解进行优化。结果表明,多目标优化设计与常规设计相比,在传动效率小幅提升的前提下,多目标优化设计的蜗轮齿冠体积大幅下降65.42%,传动中心距缩小24.8%,优化设计效果显著,优化后机构综合性能更强。

一种异形支架结构的多目标优化设计方法

以航空发动机润滑油箱在机匣上安装时所采用的成附件安装结构支架为典型代表,具有复杂结构形式的异形支架,要求具有相对较高的刚度和较轻的质量,为此,建立了综合正交试验方法、有限元分析方法和神经网络拟合方法相结合的一种结构动力学特性的优化设计方法,对于具有复杂结构形式的支架结构具有较高的优化设计效率。应用正交试验方法,在支架样件模型的设计变量的可行域内合理地选择零件的解集,使该解集能充分反映优化的目标变量与设计变量之间的关系;使用有限元参数化仿真方法,对选择出的样件模型进行参数化仿真计算,得到解集中每个样件模型对应的优化的目标变量值;基于神经网络拟合方法,基于参数化仿真得到的数据,构建出设计变量与优化目标变量之间的数学模型,并使用多目标优化算法NSGA-Ⅱ进行迭代求解,得到最终优化设计结果;优化样件与初始样件的固有频率相对变化率与仿真计算值基本一致,可以验证支架结构多目标优化设计方法的准确性和有效性。

基于混合和谐搜索算法的自压滴灌田间管网多目标优化设计

为了综合考虑管网投资和水压分布,合理进行管网布置和管径选择,以满足管网的经济性和可靠性,使自压滴灌管网系统达到投资最低和灌水均匀度最高的目的。以管网投资最低(管网经济性)和节点富余水头均值最小(管网可靠性)为目标,建立了自压滴灌“梳子”形和“丰字”形田间管网系统的多目标优化数学模型,提出了混合和谐搜索算法求解多目标优化模型的方法和步骤。以新疆某自压滴灌工程为例,采用该方法对其田间管网系统进行优化,优化方案的管网总投资为47.63万元,与原设计方案相比降低了9.86%;管网节点富余水头均值为8.87 m,与原设计方案相比降低了28.37%。该优化设计方法得到的优化结果,不仅节省投资明显,而且节点富余水头均值显著减小,说明管网系统的压力偏差小,灌水的均匀度显著提高。优化结果表明,混合和谐搜索算法收敛速度快,计算精度高,在自压滴灌管网的多目标优化设计中具有很好的应用价值。

寒冷地区模块化钢框架结构多目标优化设计方法

针对寒冷地区模块化钢框架结构节能性与经济性之间的矛盾问题,对模块化钢框架结构能耗和成本两个设计目标进行同步优化研究。根据模块化钢框架结构的特点进行参数化设计研究,提出在不同建筑尺寸下模块化钢框架结构的BIM模型自动建模方法;在Energyplus建筑能耗分析软件计算数据的基础上,采用多种机器学习算法进行建筑能耗预测,建立一种高效精确的建筑能耗预测模型;联立建筑能耗预测模型和建筑成本计算公式,在满足结构承载力的约束条件下,基于NSGA-Ⅱ算法进行模块化钢框架结构能耗和成本的多目标优化设计,生成帕累托最优解集。多目标优化设计方法解决了模块化钢框架结构“能耗+成本”的多目标一体化设计难题,推动了模块化钢框架结构的智能化升级,实现了模块化钢框架结构设计的快速高效化。

基于田口-灰色关联法的驱动桥壳多目标优化设计

针对传统方法对驱动桥壳进行结构设计时,产品存在部分性能冗余的问题,本文提出一种结合田口法和灰色关联法的驱动桥壳多目标优化设计方法。以驱动桥壳结构参数为设计变量,桥壳刚度、强度和动态性能为优化目标,采用田口法正交试验设计实验方案,利用有限元法进行驱动桥壳典型工况的仿真分析,在试验数据信噪比分析的基础上结合灰色关联法对驱动桥壳进行多目标优化,得到最优结构参数组合。研究结果表明,优化后驱动桥壳的上述优化目标性能得到提升,验证了联合优化方法的有效性。

基于响应面法的螺栓预紧力压电振动传感器结构多目标优化设计

为优化用于螺栓预紧力监测的压电式振动传感器结构参数,增大输出响应并优化其动态性能,提出以压电片最大等效应变、10 Hz传感器固有频率和传感器最小质量为优化目标,将响应面法(response surface methodology,RSM)与多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)相结合的设计方法。选取质量块厚度、悬臂梁和压电片的长度、宽度和厚度作为设计要素,采用最佳空间填充设计实验方案,构建标准响应面模型,并基于MOGA得到传感器的最佳结构参数组合,最后根据优化结果进行数值模拟验证。结果表明:优化后的悬臂梁和压电片结构尺寸分别为100.0 mm×45.0 mm×0.7 mm、45.0 mm×18.0 mm×0.7 mm,质量块厚度为15.0 mm,传感器结构谐振频率减小为9.49 Hz,输出响应增大了6.39%。该优化设计可用于螺栓预紧力的监测。

EBSM电子束扫描多极靴偏转线圈的多目标优化设计

针对电子束选区熔化增材制造的电子束偏转线圈偏转角度小、控制精度低等问题,设计了多极靴结构的扫描偏转线圈,选择极靴数量、磁芯类型作为试验变量进行正交仿真试验,并分析线圈内部磁感应强度的分布状态。以较高的中心磁感应强度、较低的磁场变化率作为线圈参数设计的优化目标。通过极差分析,确定两因素分别作用下每个指标的变化规律,并基于MOEA/D算法求解多目标优化问题。结果表明:极靴数量和磁芯类型均对线圈中心磁感应强度有显著影响,同时极靴数量对磁场均匀性具有积极影响;综合考量,十八极靴、无磁芯的线圈结构对于电子束大角度偏转和精确控制有显著优势。

扇型磁极直线游标电机多目标优化设计

针对扇型永磁直线游标(S-PMLV)电机优化目标多并且彼此之间相互制约的特点,运用田口法(TM)实现S-PMLV电机的多目标优化。选取推力、推力波动、铁耗与力能指标等特性作为优化目标,确定对目标影响大的优化参数与参数因子水平的取值范围。建立优化目标和参数影响因子的实验正交矩阵,并利用有限元法(FEM)进行求解,分析优化参数改变对S-PMLV电机性能指标影响的变化趋势与比重,得到最佳优化方案。通过比较优化前后的目标性能,结果表明,优化后S-PMLV电机的综合性能得到提升。

汽车前纵梁结构耐撞性分析及多目标优化设计

为提高汽车前纵梁结构的耐撞性和轻量化水平,文章对其进行多目标优化设计。基于动态落锤冲击试验,建立并验证了前纵梁有限元模型的准确性以及建模方法的可靠性。结合试验设计、粒子群优化(PSO)算法改进的支持向量机回归模型(SVR)和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ),以减轻前纵梁质量和增加其比吸能为优化目标,对前纵梁的结构进行确定性优化和可靠性优化。结果表明,优化后的前纵梁结构耐撞性和轻量化水平都有了提升,同时也保证了设计的可靠性。

定位装置连杆的多目标优化设计

定位装置是造型生产线上固定铸件转运车的一种装备,连杆是其主要受力部件。采用多目标遗传算法对连杆结构进行优化设计,以提高其安全性,减轻重量。首先对连杆进行静力分析,得到优化前连杆的应力、变形和安全系数云图;其次确定连杆的设计变量,进行多目标优化分析,计算得到最优的设计变量。优化后的连杆重量减轻16%,安全性能提高32%,验证了对连杆进行多目标优化设计的可行性,为其他零件的优化设计提供一定的参考。

锻造预成形多目标优化设计的研究

采用有限元灵敏度分析方法，首次对锻造过程预成形进行了多目标优化设计研究。多目标包括锻件的形状及其变形均匀性两个方面，优化设计的目标是使锻件的形状和变形均匀性综合性能最好。提出了新的无量纲的锻件形状子目标函数和变形均匀性子目标函数，并给出了总目标函数和各子目标函数的表达形式，并详细推导了各目标函数相对于优化设计变量的灵敏度。应用该方法对截面为H形的轴对称锻件进行了预成形优化设计，取得了良好的效果。

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量优化方法,得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解.该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器.建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法.

磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计

研究了一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)与带精英策略非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)的单绕组磁悬浮开关磁阻电机(single winding bearingless switched reluctance motor,SWBSRM)多目标优化设计方法。结合有限元分析(finite element analysis,FEA),分析了SWBSRM悬浮力、转矩随各结构参数变化的一般规律,得到ELM非参数模型。针对该训练模型并结合NSGA-II进行全局寻优,获得使悬浮力、转矩同时更优的结构参数数值组合。通过对比优化前后电机输出悬浮力、转矩大小,验证了以ELM、NSGA-II为基础的SWBSRM结构多目标优化设计的有效性。

基于满意度原理的装载机工作装置的多目标优化设计

分析了装载机工作装置单目标优化设计的不合理性。根据装载机工作装置的设计要求,建立了装载机工作装置的多目标优化设计的数学模型。定义了广义满意度等概念,分析了其主要特性。建立了基于满意度原理的多目标优化理论。给出了集神经网络、遗传算法于一体的装载机工作装置的满意优化设计方法。实例分析表明:该方法不仅可提高设计质量,而且更能反映设计人员和用户的需求,它可为装载机工作装置以及其他机械产品的设计提供一种新的途径。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的风力机叶片多目标优化设计

一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。

基于进化算法的压气机叶型多目标优化设计

该文发展了基于进化计算和 Navier-Stokes 方程求解技术的压气机叶型气动多目标优化设计技术。压气机叶型气动优化设计目标是静压升最大和总压损失最小。文中采用Bezier 曲线参数化叶栅几何型线、相应的控制点坐标作为设计 变 量 ; 压 气 机 叶 型 气 动 性 能 采 用 Reynolds 平 均Navier-Stokes 方程和 Baldwin-Lomax 代数紊流模型进行评价;采用实数型多目标进化计算作为优化算法对叶型进行优化设计。优化设计结果得到一组 Pareto 解集,并且将特定的 Pareto 解和初始叶型进行详细的气动性能分析比较。优化设计结果证明了该文发展的多目标优化设计技术的有效性和实用性。

基于NSGA-Ⅱ算法的水轮机活动导叶多目标优化设计

建立了基于NSGA-Ⅱ算法的叶片多目标水力优化设计系统,该系统以叶片的形状参数为优化变量,以能量性能和空化性能为目标函数,将NSGA-Ⅱ遗传算法引入作为优化工具以实现叶片的多目标优化设计.对某电站水轮机模型活动导叶的水力性能进行了优化设计,优化后导叶流道的进出口总压损失减小了26.97%,导叶表面上的最低静压力值上升了34.176%.结果表明,优化后的导叶不仅减小了流动损失,而且具有更好的空化性能.所提出的优化方法能以较少的变量控制叶片几何形状,且能有效分析各设计变量对目标函数的影响程度和范围,缩小优化问题的规模,得到满意的优化结果,可作为一种有效的水力机械叶片优化设计工具.

一种高速重载码垛机器人机座的多目标优化设计

针对一种高速重载码垛机器人机座的多目标优化设计进行研究。对码垛机器人进行运动学分析、工作空间分析及力学分析，得到机座所受的力和力矩的最大值。建立了机座的有限元模型并通过模态对比试验，校验有限元模型的准确性。通过静力学分析，得到机座的最大应力和位移。通过振动试验。获得机器人工作时机座所受激振力的频率。由以上测试与分析结果确定．以质量最小、最大位移最小为目标，以第1阶固有频率不降低、最大应力小于许用应力为约束条件。通过灵敏度分析选取设计变量，并以其取值范围为约束条件．利用Box—Behnken试验设计和RSM法构造目标函数和约束函数的近似模型，并通过了可信度验证，建立了多目标优化模型。采用NSGA一Ⅱ算法进行求解，得到了优化结果。对比分析表明，在保证强度、刚度及振动稳定性的情况下，质量减轻了8．7％，验证了优化设计的有效性。

静力与动力荷载下高拱坝体型多目标优化设计

本文基于静、动力荷载作用下高拱坝的安全性与经济性 ,建立了高拱坝体型多目标优化设计模型 ,利用模糊理论提出了多目标优化的评价函数 .以小湾拱坝为例 ,进行了体型优化设计 ,优化体型与初始体型相比 ,在坝体体积、应力指标和抗震能力上都得到了改善 .

表面-内置式永磁转子同步电机多目标优化设计

针对表面-内置式永磁转子同步电机(SIPMSM)优化目标多并且彼此之间相互制约的特点,引入一种统计学方法——田口法实现SIPMSM的多目标优化设计。选取齿槽转矩、电磁转矩波动、转矩永磁体质量比和力能指标等特性作为优化目标,并确定了对目标特性影响较大的优化参数和参数影响因子取值范围。建立参数影响因子和优化目标的实验正交矩阵,利用有限元法进行求解,分析参数的影响因子对SIPMSM目标性能的影响比重,从而确定使SIPMSM综合性能最佳的参数组合。通过对比优化前后的目标特性,结果表明优化后SIPMSM的综合性能得到极大的提高。