基于改进粒子群算法的四辊轧机机座结构优化设计

为了获得四辊轧机的合理结构参数与最佳工作性能,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以机座弹跳值最小为目标函数,建立四辊轧机机座结构优化设计数学模型。针对常规优化方法和标准粒子群算法求解该类复杂机械系统结构优化设计问题存在的诸多缺陷,提出采用Logistic映射对种群进行混沌初始化、非线性地动态改进惯性权值和非线性地动态调整加速因子三种策略对标准粒子群算法进行改进,结合改进的惩罚函数法对四辊轧机机座结构进行优化设计,求解结果验证了所提方法的正确性和有效性。

改进的多学科协同优化方法

针对标准协同优化方法系统级优化存在自身内部缺陷而导致计算困难的问题,提出一种改进的协同优化方法。利用凝聚约束处理方法,将系统级优化的多个等式约束凝聚成一个单约束,结合惩罚函数法将其转化为无约束优化问题,并针对系统级优化采用传统优化算法对初始点选取敏感等问题,将改进的粒子群优化算法应用于协同优化。利用数值计算和减速器设计两个典型算例,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。

基于模糊理论的机械多目标优化设计

多目标优化设计各分目标间的矛盾性和不可公度性增加了解决问题的难度,常规求解多目标优化设计方法一般只能求出问题的有效解,而得不到设计的最优结果。该文以蜗杆传动多目标优化设计为例,采用改进的遗传算法求得若干有效解后,根据模糊理论中的相似优先比法从中确定出最有效解,即最优解,并可排出它们的优劣顺序。

基于ANSYS Workbench的立式车床回转工作台结构优化设计

基于ANSYS Workbench平台,以某数控立式车床回转工作台为研究对象,利用拓扑优化和尺寸优化设计方法,对其进行了以减轻质量和提高结构刚度为目标的结构优化设计研究。分析结果表明:与原设计方案相比较,优化改进后的回转工作台质量减少了24.97%,最大变形量减小了39.8%,而且一阶固有频率也由399.9 Hz提高到474.9 Hz。

机械多目标灰色与模糊优化设计方法

为了从若干有效解中选择出最有效解,将灰色系统理论中的灰色关联分析法、灰色聚类法和模糊数学中的相似优先比法引入多目标优化设计,分别给出了选择最有效解的思想和步骤。以蜗杆传动多目标优化设计为例,用改进遗传算法求得该问题的理想解和若干有效解,分别利用灰色关联分析法、灰色聚类法和相似优先比法从这些有效解中确定出最有效解,并排出其优劣次序。求解结果验证了所提方法的有效性和可行性。

最小偏差法在机械多目标优化设计中的应用

提出了处理多目标问题的最小偏差法,并将其应用于机械多目标优化设计。以流体动压滑动轴承多目标优化设计为例,建立了以摩擦系数最小、发热量最小和承载能力最大为目标函数的多目标优化设计数学模型,根据最小偏差法原理构造统一目标函数,利用改进遗传算法对该问题进行了优化设计。算例整个求解过程和结果表明,该方法既可以避免人为因素的影响,又能够获得比常规设计更佳的设计参数,同时也验证了所提方法对于解决机械多目标优化设计问题的有效性和可行性。

基于多策略融合的改进人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于多策略融合的改进人工蜂群算法。为了避免陷入局部最优,引入可调压排序选择策略,以保证种群的多样性;同时,通过跟随蜂阶段将线性调整全局引导策略、自适应动态调整因子策略与标准人工蜂群算法的更新策略组成一个动态调整策略集,通过比较食物源的当前质量值与上次迭代质量值对动态策略进行调整,以加快算法的收敛速度。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明该算法不仅提高了求解精度,而且加快了收敛速度,迭代次数明显减少。

基于翻转课堂的《运筹学》课程教学模式探索与设计

文章针对《运筹学》课程采用“以教为中心”的传统教学方式中普遍存在的学生缺乏主动性和积极性、学习效率不高等问题,分析了将“以学生为中心”的翻转课堂教学模式引入课程教学过程的必要性,构建了基于信息技术的翻转课堂教学模式体系,利用互联网学习平台和翻转课堂教学模式对《运筹学》课程教学过程进行设计,将传统教学中的知识传授提前到课前完成,知识深化由原来的课后练习移至课中学习讨论阶段,并在课后进行反馈提升,有助于激发学生的学习兴趣,培养学生自主创新能力,提升教与学的效果,为课程教学改革提供了新的方向。

基于多策略的改进径向基代理模型方法

为提高径向基代理模型的预测精度和计算效率,提出一种基于多策略的改进径向基代理模型方法。该方法将局部密集加点策略、全局均匀选点策略和最小距离筛选策略应用于径向基代理模型构建过程中,通过拉丁超立方抽样方法获取初始样本,并建立径向基模型,利用七星瓢虫优化算法求得最优解信息;借助已知样本信息,采用局部密集加点策略与全局均匀选点策略相结合的方式获取训练样本,以平衡所提方法的探索与开发能力;进而利用最小距离筛选策略对训练样本进行筛选,引导模型进行有效预测。利用数值和工程算例进行仿真测试,结果表明该方法不仅能满足精度要求,还能明显提高计算效率;特别是对于工程设计问题,该方法的优化结果相对理论解的误差仅为0.01%,调用模型次数相比其他3种方法减少了33.10%,66.19%,72.78%。

基于iSIGHT平台的主轴箱多目标优化设计

针对工程实际中复杂的多目标优化设计问题,常遇到性能目标与设计变量之间不具有显式的函数关系式,难以直接运用优化方法进行设计计算,因此提出基于i SIGHT平台的多目标集成优化设计方法。以主轴箱多目标优化设计问题为例,在i SIGHT平台上集成ANSYS软件并进行建模和分析,采用响应面法构建近似模型,利用邻域培植遗传算法获得多目标优化问题的Pareto最优解集,根据工程实际的不同需求,从中选出最合适的优化方案。

基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法

为了改善协同优化方法的收敛性能并提高求解效率,提出了一种基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法。该方法采用基于光滑参数优化径向基函数代理模型,构造了协同优化方法系统级约束的近似模型,并将置信域和均匀设计方法相结合,完成近似模型的不断更新,引入粒子群优化算法完成了系统级和学科级优化问题的求解。利用数值计算和减速器设计两个典型算例对所提方法进行了验证,求解结果表明了改进协同优化方法可行且有效。

具有组合变异策略的回溯搜索优化算法

针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于组合变异策略的改进回溯搜索优化算法。为了提高历史种群的多样性并扩大算法的搜索空间,在算法迭代过程中采用柯西种群生成策略,利用柯西分布尺度系数生成历史种群;引入基于混沌映射和伽玛分布的组合变异策略,在一定概率下对较差个体进行变异生成质量较好的个体;对新种群中越界个体采用越界处理策略,确保算法在预定的搜索空间内搜索。选取了11个标准测试函数,在低维和高维状态下进行数值仿真,并与3种表现良好的算法进行比较,结果表明该改进算法在收敛速度和收敛精度上有很大优势。

面向高校二级学院的教学管理信息化平台建设

本文针对高校二级学院教学管理工作存在工作量大、效率低和信息资源不能共享等问题,探讨了二级学院教学管理信息化平台的建设目标和方案,详细介绍了学院教学管理信息系统的实现方式,构建了二级学院教学管理信息化平台,有助于规范和简化日常繁杂的学院教学管理工作流程,实现信息资源共享,加强师生之间的交流与沟通,减少二级学院教学管理人员的工作量和工作强度,提高学院教学管理工作的效率和质量。

融合核函数在改进径向基代理模型中的应用

针对径向基代理模型技术在近似高维问题时预测性能较差的不足,提出一种基于融合核函数的改进径向基代理模型技术。在拉丁超立方设计抽样不均匀的情况下,通过定义一种辅助函数与距离评判标准,提出基于均匀抽样的拉丁超立方设计,并应用于代理模型的构建中;为提高模型预测精度与计算效率,考虑样本点因素,采用局部密集加点、全局均匀选点和最小距离筛选的多策略建模技术构建径向基代理模型;同时,为避免该技术在近似高维问题时可能产生的结构风险,考虑结构因素对预测精度的影响,对逆多二次和立方核函数进行了权重式的融合,构建了基于融合核函数的改进径向基代理模型。利用数值和工程算例进行测试仿真,结果表明该技术不仅满足精度要求,且明显提高计算效率,具有更高的预测稳定性。

基于动态分级策略的改进正余弦算法

针对正余弦算法存在易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度较慢等问题,提出一种基于动态分级策略的改进正余弦算法。首先,引入拉丁超立方抽样法,将搜索空间均匀划分,使初始种群覆盖整个搜索空间,以保持初始种群的多样性。其次,采用动态分级策略,根据适应度值的排序情况,将种群动态划分为好中差3个等级,并应用破坏策略与精英引导方法对其进行扰动,以提高算法的收敛精度,增强跳出局部最优的能力。最后,引入反向学习方法,设计了动态反向学习全局搜索策略,以提高算法的收敛速度,同时对改进算法在复杂度、收敛性和稳定性方面进行性能测试,选取15个标准测试函数在低维和高维状态下进行仿真实验分析,并与粒子群算法、回溯搜索算法和其他改进正余弦算法进行比较。仿真分析结果表明,所提算法有效地提高了算法的收敛性和稳定性。

基于模糊贴近度法的蜗杆传动多目标优化设计

常规多目标优化设计处理方法一般只能求出问题的若干有效解,为了从若干有效解中选择出最有效解,将模糊贴近度法引入多目标优化设计。以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最高和中心距最小为目标,在保证蜗轮和蜗杆满足承载、强度及其他要求的前提下建立蜗杆传动多目标优化设计的数学模型,用改进遗传算法求得该问题的理想解和若干个有效解,采用正态模糊分布,将理想解和若干个有效解转化为目标函数值空间上的模糊子集,并根据模糊贴近度法从若干个有效解中找出最贴近理想解的最有效解即最优设计方案,并排出若干个有效解的优劣次序。整个求解过程和结果验证了所提方法的有效性和可行性。

基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计

针对实际工程复杂优化问题,通常难以获得优化设计变量与优化目标之间的显示函数关系表达式,以SZJY-14型加工中心的立柱作为研究对象,研究了一种基于径向基组合近似模型技术的立柱结构优化设计。首先,针对径向基近似模型预测精度较低等问题,研究了一种基于多策略的径向基近似模型技术,并以改进径向基近似模型技术为基础,构建了组合近似模型技术。其次,利用有限元分析软件Abaqus对立柱三维结构进行网格划分,并对其进行静动态性能分析确定优化目标,采用灵敏度分析法确定优化设计变量,利用组合近似模型技术建立了立柱优化设计模型。最后,采用改进回溯搜索优化算法实现了立柱结构优化设计。求解结果表明,与立柱原结构相比,优化后质量减小了3.77%,最大变形量降低了5.14%,一阶频率提高了5.9%,达到了预期效果。

基于变异策略的自适应七星瓢虫优化算法

针对七星瓢虫优化算法易陷入局部最优、求解精度不高的缺陷,提出基于变异策略的自适应七星瓢虫优化算法。为提高算法求解质量,在每次迭代搜索时利用柯西变异策略增加解的多样性,引入竞争淘汰机制淘汰适应度值较差的个体;同时,为了提高算法的收敛性能,在算法搜索后期利用混沌变异策略对种群中最优和较优个体进行混沌变异操作,并对学习因子进行自适应更新调整。利用标准测试函数进行实验仿真,结果表明改进算法不仅提高了求解精度,同时有效避免了局部收敛问题。

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最高和中心距最小为目标,在保证蜗轮和蜗杆满足承载、强度及其它要求的前提下建立蜗杆传动多目标优化设计的数学模型,并运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率,引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,利用改进后的遗传算法对该问题进行了优化设计。整个求解过程和结果表明,该方法具有较好的实用价值,是一种值得推荐的设计方法。

基于改进遗传算法的螺栓紧固件最小成本优化设计

运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,并用改进后的遗传算法对螺栓紧固件最小成本进行了优化设计,计算结果比较令人满意,为在产品设计中合理地选择和确定零部件提供了一种新的尝试。