Multi-objective Optimization Design of Wing Structure with the Model Management Framework

Evolutionary algorithm is time-consuming because of the large number of evolutions and much times of finite element analysis, when it is used to optimize the wing structure of a certain high altitude long endurance unmanned aviation vehicle（UAV）. In order to improve efficiency it is proposed to construct a model management framework to perform the multi-objective optimization design of wing structure. The sufficient accurate approximation models of objective and constraint functions in the wing structure optimization model are built when using the model management framework, therefore in the evolutionary algorithm a number of finite element analyses can he avoided and the satisfactory multi-objective optimization results of the wing structure of the high altitude long endurance UAV are obtained.

FH28-105型环形防喷器壳体力学性能分析与结构优化

以FH28-105型环形防喷器壳体为研究对象,结合其不同工况下的不同载荷特点,采用理论计算与有限元方法相结合,得到了壳体在静水试验压力和额定工作压力下的力学行为特性和应力情况,获得其危险部位,并对其进行强度设计评价。通过多目标优化,以减重为目标,同时兼顾壳体的强度以及校核标准,对环形防喷器壳体的结构尺寸进行优化。结果表明:初步设计的环形防喷器壳体强度满足要求,危险部位出现在壳体卡爪槽的圆弧倒角位置处以及壳体内腔下方的倒角过度处;环形防喷器最终优化方案满足强度要求,相比于原结构尺寸,质量和塑性应变的优化幅度最大,分别为19.7%、15.6%,其他目标均获得了不同程度的下降,实现了在保证壳体强度标准的条件下对壳体进行减重优化。

基于进化策略的多机系统PSS参数优化

该文提出了一种基于进化策略的多机系统PSS参数优化的新方法。在这种方法中,目标函数设定为度量所有机电振荡模态性能的函数,将PSS的参数优化表示为带不等式约束的非光滑优化问题。进化策略用于该优化问题的求解,从而找出PSS的优化参数。进化策略属现代全局优化方法的一种,它对优化问题本身几乎无任何限制,因其具有全局寻优能力,故可得到比常规优化方法更好的结果。且进化策略直接采用实型编码,因而可提高优化计算的效率。Anderson 3机系统和New England 10机系统的仿真结 果表明,该方法是一种有效的参数优化方法,得到的优化 参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性。

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。

两栖机器人轮桨腿驱动机构多目标优化设计

提出了一种既能够在陆地上爬行,又能够在一定深度的水下浮游和在海底爬行的新概念轮桨腿一体化两栖机器人;多运动模式和复合移动机构是该机器人的突出特点.分析了轮桨腿复合式驱动机构的运动机理,并采用多目标优化设计理论和算法,对驱动机构的爬行性能和浮游特性进行了综合优化,得到了两栖机器人驱动机构的结构优化参数.虚拟样机的仿真结果证明了该轮桨腿一体化两栖机器人驱动机构的综合运动性能良好,对非结构环境具有一定的适应能力.

基于响应面法的汽车覆盖件充液成形工艺参数多目标优化

选取比亚迪S6车型后备箱门内板件为研究对象,以基于成形极限图的判定依据作为优化目标函数;通过田口试验设计选定的充液成形中的显著工艺参数为优化变量,采用中心复合试验设计构建响应面模型,运用改进型遗传算法对模型寻优,获得汽车覆盖件冲液成形最优的工艺参数。最后,按照优化的工艺参数进行数字模拟,并利用充液成形局部冲压复合工艺,成功制成后备箱门内板件,验证了该优化流程的正确性。

基于分布式约束优化的多平台导弹协同航路规划

考虑到战场环境存在不同威胁体,引入改进型Voronoi图,完成了不同威胁集合下导弹可飞航路集的构图;建立了威胁和燃油模型,计算得到各段航路的代价.在此基础上,针对多导弹航路的总代价最小,且到达目标的最大时差最小的优化目标,将多平台导弹航路规划问题建模为分布式约束优化问题,并利用分布式约束优化算法求解各弹的航路.针对典型实例进行了仿真,获得了优化的航路方案,且计算时间、通信量等指标均表明了模型方法的有效性.

钛合金铣削加工参数多目标优化研究

为解决钛合金铣削加工存在的高成本、低效率问题,以生产效率最大和刀具寿命消耗率最小为目标,建立了铣削参数优化模型。提出了扩展非支配排序遗传算法(ENSGA-Ⅱ),对种群初始化子过程进行规范化处理,保证了种群的多样性和均匀性;根据Pareto最优原理将非支配概念从目标函数空间扩展到约束空间,使得多目标多约束问题的处理更具有适应性和有效性。实例表明,该方法具有良好的寻优能力,能够获得满意的Pareto解集。借助于该方法,工艺人员可根据优化目标灵活地选择铣削参数,更好地协调生产效率、生产成本和表面质量之间的关系。

一类改进进化规划及其优化性能分析

为了避免传统进化规划易早熟收敛的缺点,均衡探索和开发能力,论文采用多种群进行并行搜索,采用多变异操作增强搜索模板,采用整体概率性替换策略避免对适配值函数的依赖性以及避免搜索过程陷入局部极小,尤其采用个体重分配策略使各子群进行信息融合来增加多样性,由此提出了一类改进进化规划,并讨论了算法的函数优化和组合优化实现,同时基于典型算例的数值仿真验证了算法的有效性。

不完备检测下的劣化系统视情维修建模与优化

功能检测是对劣化系统开展视情维修的首要工作,由于技术条件和知识水平的限制,实际中对系统劣化状态的检测识别很难给出精确结果,势必影响视情维修工作的有效进行。针对这一问题,基于多级劣化系统检测维修马尔可夫链模型,通过对不完备检测因素影响下劣化系统寿命周期的3种情况进行分析,结合常见虚警和漏检两种检测错误,以长期运行费用率最低为目标,计算最优检测周期和维修阈值。通过实例,分析在检测不完备情况下检测周期和维修阈值对系统长期运行费用率的影响,并验证模型的有效性和合理性。

多股流换热器网络优化的衍生网络法

从换热器网络综合及优化中相互矛盾的投资费用和运行费用分析入手,以多股流换热器代替两股流换热器网络,建立了一种网络优化目标的松弛技术,即在整体网络优化中允许小面积换热器的存在,然后通过多股流换热器对小换热器进行合并处理。结果表明,应用该方法进行换热网络的综合优化,可以充分发挥多股流换热器的优点,获得综合费用更低的换热网络结构。

基于多目标粒子群优化算法的汽车造型设计决策模型

为降低主观性和个体决策差异对汽车造型设计方案决策的影响,提出一种基于多目标粒子群优化算法的汽车造型设计决策模型,该模型通过限定汽车造型设计决策约束空间、决策变量的数量等因素,利用多目标粒子群优化算法对设计方案进行多目标决策,并采用层级分析法选取汽车造型设计最终(优)方案,将汽车造型设计决策问题映射到数学模型,来完成对整个汽车造型设计方案决策过程的模拟,引导汽车设计师有条理地进行创新设计,并辅助决策者各轮次的方案评价。以某紧凑型SUV汽车造型方案的设计决策为例验证了模型的可行性和合理性。

三维变弯度机翼前缘柔性蒙皮优化设计

光滑连续变弯度机翼前缘具有降低噪声和提升气动效率的优势.该文在二维翼型柔性蒙皮设计方法的基础上,提出了一种面向后掠机翼变弯度前缘柔性蒙皮的设计方法,其主要改进在于沿翼展方向对多个翼型进行同步优化、对目标函数进行修正从而解决了畸形变形问题,对现有带精英策略非支配排序遗传算法(NSGA⁃Ⅱ)进行修改以适应三维蒙皮的多目标优化求解.研究表明,与现有设计方法相比,该方法可使柔性蒙皮的变形精度提高27%,实现其在下垂状态下的高精度外形.

计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度

随着风电并网容量的不断增加,传统的确定性优化调度方法已难以满足电力系统安全运行要求。本文建立了计及风险系数的含风电场电力系统多目标动态优化调度模型,模型包括风险系数、燃料成本及污染排放量最小3个目标,将风电场出力及负荷的不确定性纳入模型综合考虑。为了对模型中的随机变量进行处理,引入概率性序列理论,并对其运算空间进行扩展,然后提出了一种改进的多目标教与学优化算法对模型进行求解。含风电场的10机系统算例验证了本文模型及算法的可行性和有效性。

基于QoS多目标优化的Web服务组合方法

为了确保在服务组合中获得Pareto最优解集,把服务组合建模为多个服务质量属性同时优化的多目标优化问题,提出了一种依据服务质量属性类型的通用预处理方法,采用多个信息素表和单个启发式信息表的多目标蚁群算法,蚂蚁随机选择一种信息素表建构可行解,每个蚁群周期完成后所有信息素都会蒸发,但每个优化函数只有一个最优解获得信息素增加,经过多过蚁群周期后即可解获得最优解集。实验结果表明,该方法可为Web服务组合提供一种很好的优化方案,具有很高的准确率。

基于LES-FE-SEA混合方法的车内湍流噪声数值预测与控制研究

为预测和降低某型轿车的噪声,将LES-FE-SEA混合模型仿真技术引入至车内气动噪声预测中,并将计算结果与传统计算方法和实车道路试验结果进行对比。结果表明,混合模型在预测20~100Hz低频区域噪声时能准确捕捉到响应峰值,与试验结果有少许偏差,计算精度稍低于FE模型,但从100Hz起预测精度开始提高,特别是在200~500Hz的中频区域,混合模型预测精度最高,与试验结果基本吻合,500Hz以后的高频区域预测结果也与试验结果吻合较好。利用混合模型分析各子系统对汽车乘员室声腔的噪声贡献量的结果,确定须要安放吸声材料的部位为顶棚与左右侧围,并选用汽车常用的4种吸声材料。以4层吸声材料厚度为设计变量,降噪幅度、效率和材料性价比等为优化目标,创建Kriging近似模型,采用非支配排序遗传算法进行优化,得到各层材料的理想厚度组合。结果表明,与原材料厚度组合相比,优化后,驾驶员耳旁噪声声压级降低幅度提高了3.15%,降噪效率提升了5.05%,同时吸声材料成本降低了23.42%。

改进粒子群算法在多目标物流选址中的应用

考虑到物流选址规划对系统运营的影响,以物流运营成本最小及服务满意度最大为目标,构建工厂-物流中心-分销商三级物流选址规划模型.为了避免粒子群算法容易早熟和容易落入局部最优的缺陷,引入合作学习思想,针对多目标选址规划问题,用多目标合作粒子群算法(MCPSO)求多目标离散型物流选址规划模型的Pareto解.通过对实例进行仿真模拟,求解模型的选址-分派方案,并结合灵敏度分析,证明所提出算法的有效性.

自适应混沌粒子群算法在PSS设计中的应用

该文采用一种改进的粒子群算法PSO———自适应混沌粒子群算法ACPSO,对多机电力系统稳定器参数进行优化设计,以抑制系统低频振荡。该算法通过混沌初始化粒子群,在迭代计算过程中根据粒子的适应值自适应地调整算法惯性系数,从而可以获得更好的全局搜索能力和收敛速度。选取系统机电振荡模式最小阻尼比最大化为目标函数,将PSS参数优化转换为带不等式约束的非线性优化问题。以3机9节点系统为例,特征值和非线性仿真结果表明,运用该方法设计的PSS能够有效地抑制外界扰动引起的低频振荡。

考虑风电消纳能力单目标及多目标模糊机组组合模型及应用

从机组经济调度优化的角度入手,研究了风电消纳的合理应对方式。为使机组组合安排能在消纳更多风电的同时兼顾电力系统运行的安全、可靠性准则,并满足一定的经济性,分别以弃风电量、机组运行费用和机组运行风险度三方面为优化目标建立了机组组合的优化模型及这三者共同的多目标优化模型。利用粒子群算法及模糊多目标优化方法对模型进行求解,并将上述模型和算法应用于某10机算例的计算中。分析结果表明,该建模思路能为风电的有效接纳提供有益的指导。

多自由度振动结构的随机优化方法

多自由度振动结构的随机优化问题的求解一般要比确定性优化问题的求解复杂得多，也没有行之有效的算法．本文利用概率原理，把随机优化问题转化为等价的确定性优化问题，优化参数取作随机设计变量的均值和标准差，并把该方法应用于多自由度线性扭振系统，在得设计参数的最优均值的同时，还得到了相应的最优标准差，为工程技术人员控制结构零部件的加工精度提供了依据．算例表明该方法是有效的，随机优化的结果比确定性优化的结果好得多．同时，在算例中还讨论了随机设计参数的标准差对优化结果的影响．