基于ISFO-KELM的SF_(6)电气设备故障组分CO_(2)浓度反演模型

SF_(6)电气设备内部的分解组分可以通过可调谐吸收光谱技术进行检测,其中CO_(2)浓度反映了设备内部的绝缘缺陷情况。因此,通过准确测量CO_(2)浓度可以及时发现设备潜在的绝缘故障。为克服传统最小二乘法浓度反演模型稳定性较差的问题,文中基于改进的旗鱼优化算法(Improved Sailed Fish Optimizer,ISFO)与核极限学习机(Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM)建立了ISFO-KELM气体浓度反演模型。利用多策略初始化方法、Levy随机步长、柯西变异和自适应t分布变异等技术提升了旗鱼优化算法寻优能力和跳出局部最优解能力。实验结果表明,该模型具有高精度和鲁棒性,并且在稳定性和泛化能力方面优于最小二乘法、极限学习机、反向传播(Back Propagation,BP)神经网络等传统方法,对评估SF_(6)电气设备运行状态具有重要意义。

APPLICATION OF SURROGATE BASED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TO THE RELIABILITY-BASED ROBUST DESIGN OF COMPOSITE PRESSURE VESSELS

A surrogate based particle swarm optimization （SBPSO） algorithm which combines the surrogate modeling technique and particle swarm optimization is applied to the reliability- based robust design （RBRD） of composite pressure vessels. The algorithm and efficiency of SBPSO are displayed through numerical examples. A model for filament-wound composite pressure vessels with metallic liner is then studied by netting analysis and its responses are analyzed by using Finite element method （performed by software ANSYS）. An optimization problem for maximizing the performance factor is formulated by choosing the winding orientation of the helical plies in the cylindrical portion, the thickness of metal liner and the drop off region size as the design variables. Strength constraints for composite layers and the metal liner are constructed by using Tsai-Wu failure criterion and Mises failure criterion respectively. Numerical examples show that the method proposed can effectively solve the RBRD problem, and the optimal results of the proposed model can satisfy certain reliability requirement and have the robustness to the fluctuation of design variables.

Reliability-based robust design optimization of vehicle components, Part Ⅱ： Case studies

The reliability-based optimization, the relia- bility-based sensitivity analysis and robust design method are employed to propose an effective approach for reliability-based robust design optimization of vehicle components in Part I. Applications of the method are further discussed for reliability-based robust optimization of vehicle components in this paper. Examples of axles, torsion bar, coil and composite springs are illustrated for numerical investigations. Results have shown the proposed method is an efficient method for reliability-based robust design optimization of vehicle components.

基于响应面模型的6σ稳健设计方法

工程优化中常面临以下问题:①随机因素对质量波动的影响;②设计变量与响应之间的非线性隐式关系不利于优化的实施;③优化中设计变量的不断修正导致试验或计算成本显著增加.为解决上述问题提出了基于响应面模型的6σ稳健优化方法,并以悬臂梁结构和筒形件拉深成形为例进行了优化研究.通过与确定性优化和可靠性优化的对比,验证了所提出的优化方法具有良好的优化效果.

6σ概率优化设计方法及其应用

将 6σ概念与遗传算法和蒙特卡罗模拟技术相结合 ,构造了基于产品质量工程的 6σ概率优化设计方法 ,实现了对设计目标的优化 ,提高了产品的可靠性与稳健性。以悬臂焊接结构和弹簧的优化设计为应用实例 。

Reliability-based components, Part robust design optimization of vehicle I： Theory

The reliability-based design optimization, the reliability sensitivity analysis and robust design method are employed to present a practical and effective approach for reliability-based robust design optimization of vehicle components. A procedure for reliability-based robust design optimization of vehicle components is proposed. Application of the method is illustrated by reliability-based robust design optimization of axle and spring. Numerical results have shown that the proposed method can be trusted to perform reliability-based robust design optimization of vehicle components.

基于6σ稳健性方法的滑移门平顺性优化研究

针对国内外滑移门平顺性优化的目标多为单目标,且没有考虑到不确定因素对优化结果影响的问题,提出了一种基于6σ稳健性设计的滑移门平顺性多目标优化方法。基于ADAMS/View建立了滑移门系统的刚柔耦合多体动力学模型,对其运动机构进行了参数化设计,通过灵敏度分析筛选出对滑移门动力学特性影响较大的结构参数作为设计变量;建立了滑移门系统的二阶响应面近似模型,采用遗传算法对滑移门运动机构进行了多目标确定性优化,采用蒙特卡洛抽样法对确定性优化结果进行了6σ质量分析;对滑移门平顺性进行了6σ稳健性优化。研究结果表明:优化后的中导向轮载荷峰值和滑移门质心加速度峰值相比初始值分别降低了36. 3%和23. 8%,在提升了滑移门平顺性的同时,稳健性和可靠性也得到了提高。

基于6σ鲁棒性分析的薄壁结构弯曲吸能特性优化设计

结合试验设计、Kriging近似建模技术、Monte Carlo模拟技术,对多种截面薄壁结构进行了确定性优化,并构造了基于6σ鲁棒性分析的优化方法。研究结果表明:实现了对薄壁结构的抗弯吸能特性的优化,并提高了产品质量的可靠性。

Containership Structural Design and Optimization Based on Knowledge-Based Engineering and Gaussian Process

Knowledge-based engineering(KBE) has made success in automobile and molding design industry, and it is introduced into the ship structural design in this paper. From the implementation of KBE, the deterministic design solutions for both rules design method(RDM) and interpolation design method(IDM) are generated. The corresponding finite element model is generated. Gaussian process(GP) is then employed to build the surrogate model for finite element analysis, in order to increase efficiency and maintain accuracy at the same time, and the multi-modal adaptive importance sampling method is adopted to calculate the corresponding structural reliability.An example is given to validate the proposed method. Finally, the reliabilities of the structures' strength caused by uncertainty lying in water corrosion, static and wave moments are calculated, and the ship structures are optimized to resist the water corrosion by multi-island genetic algorithm. Deterministic design results from the RDM and IDM are compared with each separate robust design result. The proposed method shows great efficiency and accuracy.

不确定条件下大型铁路建设工程的物资储备基地选址优化

为提升复杂环境下铁路建设工程物流设施网络的可靠性,首先,使用情景削减技术生成最小中断情景子集及其中断概率,以描述运输通道的中断情景;然后,采用多面体不确定集刻画物流需求的不确定性,以运输成本、建设成本、运营成本以及惩罚成本等综合成本最低为目标,应用两阶段的随机优化技术与鲁棒优化技术,构建物资储备基地选址不确定优化模型,并基于一种列与约束生成(C&CG)算法求解模型;最后,以复杂环境下的C铁路建设工程为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:在随机中断情景中,模型获取方案的成本变异系数是传统模型的4.3%,在极端需求波动情况下,模型获取方案的成本波动幅度可达传统模型的38%,两阶段不确定优化模型能有效减少物流设施网络因运输通道中断及需求波动导致的成本变动。

考虑需求侧灵活性资源配置的配电网分布鲁棒优化规划方法研究

考虑需求侧灵活性资源(简称“资源”)配置,开展网-荷-储联合规划是提升配电网灵活性以适应新能源出力波动的关键途径。为此提出一种灵活性缺失场景筛选与不确定性分析方法改进相结合的配电网规划研究模型:首先,立足资源视角进行配电网灵活性供需关系建模;其次,基于影子价格理论提出配电网灵活性缺失场景筛选策略,建立筛选指标以描述规划资源、运行约束、场景筛选间闭环关系;然后,将该策略嵌入配电网-多资源两阶段联合规划模型,一阶段考虑投资成本最优,二阶段协调运行及灵活性综合成本期望;将规划模型重构并于改进场景概率驱动型分布鲁棒优化(ISPD-DRO)框架下求解,其优势在于实现了概率优化求解与场景动态更新的有机统一;最后经算例分析验证所提模型在提升决策经济性及配电网灵活性层面的优势。

基于鲁棒性的概率优化设计在薄壁构件耐撞性中的应用

汽车结构的耐撞性及碰撞吸能优化是现代汽车工业重要的研究内容。耐撞性的优化涉及材料与结构的众多参数,传统的确定性优化设计、碰撞仿真及实验往往只能在一定程度上改善结构的碰撞性能,而无法评估设计参数的可靠性和目标函数的鲁棒性,以及在给定可靠性约束条件下使目标函数的鲁棒性达到最优状态。将实验设计、响应面模型和蒙特卡罗模拟技术相结合,构造了基于产品质量工程的6σ鲁棒性优化设计方法,实现了对设计目标的优化,并提高了设计变量的可靠性和目标函数的鲁棒性。

多失效模式机械系统可靠性稳健设计方法研究

将机械系统可靠性设计理论和稳健设计方法相结合,讨论了多失效模式机械系统可靠性稳健设计问题,提出了多失效模式机械系统可靠性稳健设计的计算方法.把可靠性灵敏度融入可靠性优化设计模型之中,将机械系统可靠性稳健设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题.在基本随机参数的前二阶矩已知的情况下,可以迅速准确地得到机械系统可靠性稳健设计信息.

基于可行性检测的考虑风电和需求响应的机组组合鲁棒优化方法

在含风电电力系统中考虑了价格型需求响应,针对风电与价格型需求响应存在的不确定性,提出了一种适用于预调度方案可行性检测的鲁棒调度方法。所提调度模型分为两个阶段,第一阶段为预调度阶段,在考虑第二阶段可行性的基础上制定机组开停机计划和出力方案;第二阶段为再调度阶段,用于不确定参数的关键场景辨识和预调度方案的可行性检测。对调度模型呈现的min-max-min形式的含有不确定参数的两阶段优化问题,采用列约束生成（column-andconstraint generation,C＆CG）与Benders分解相结合的二阶段法进行求解。对min-max-min形式的简单算例及改进的IEEE-118节点系统的测试结果表明,所提调度模型能有效保证预调度方案的可行性,且C＆CG-Benders两阶段求解方法要优于Benders-Benders求解方法。

基于神经网络的机械零部件可靠性稳健设计

将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度技术和可靠性稳健设计方法相结合,利用神经网络的非线性映射功能,模拟得到随机设计变量与机械零部件结构响应之间的关系,以训练好的神经网络模型为基础,结合随机摄动技术,进行结构可靠性稳健设计。从而解决了工程实际中很难给出极限状态函数的显性表达式问题,并有效地克服了目前随机有限元法和响应面法存在的缺陷。

基于NSGA-Ⅱ算法任意分布参数刨链啮合运动精度可靠性稳健设计

将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度技术和稳健设计方法相结合,讨论了具有任意分布参数的刨煤机刨链与链轮运动精度可靠性稳健设计问题,提出了可靠性稳健设计的数值计算方法,在基本随机参数的前四阶矩已知的情况下,采用NSGA-Ⅱ算法编制计算机程序实现刨链啮合运动精度可靠性稳健优化设计,基于所建立的刨链啮合运动模型,给出运动机构的稳健优化设计实例,验证该方法能够准确得到刨链啮合运动机构的设计信息。

高霍尔位置检测精度的圆筒型永磁同步直线电机设计

由于具有价格低、对机械扰动不敏感的优势,线性霍尔传感器被应用于圆筒型永磁同步直线电机动子位置检测。但线性霍尔传感器位置辨识精度会受到磁场谐波的影响而下降。为提升霍尔传感器的位置检测精度,该文在考虑机械加工误差的情况下,进行直线电机的可靠性与鲁棒性优化设计。首先,建立直线电机位置辨识精度与电机推力的解析模型,基于解析模型分析设计变量与设计指标之间的影响关系。然后,使用神经网络建立直线电机设计指标的响应曲面模型,通过不同推力系数下Pareto最优前沿得到优化设计的概率约束条件。最后,使用可靠性与鲁棒性优化设计的方法,在略微削减推力系数与磁通密度峰值的情况下,大幅降低磁场谐波含量,将电机霍尔位置的检测精度从357μm提升至109μm。

基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计

提出一种考虑区间模式和本地模式协调的时滞广域阻尼控制器设计新方法。首先,根据能控能观指标找出最佳反馈信号和输出控制量。然后,计算超前滞后补偿的时间常数,并构建区间和本地模式协调优化的多目标函数,应用"教与学"优化算法确定最优增益序列。最后,应用均衡降阶算法对系统进行降阶,基于线性矩阵不等式(LMI)理论分析最优增益序列,选出对时滞鲁棒性最好的值。新英格兰测试系统的仿真结果表明,提出的基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计方法,在很好地抑制了区间振荡模式的同时,保证本地振荡模式不被恶化,并且对时滞具有很好的鲁棒性。

机械可靠性设计的内涵与递进

机械可靠性设计的基本任务是在故障物理学研究的基础上,结合可靠性试验以及故障数据的统计分析,提供实际计算的数学力学模型和方法及实践。这样就可以在机械产品的研制阶段,估计或预测产品在规定工作条件下的工作能力状态或寿命,保证产品具有所需的可靠性。结合现代数学力学理论,系统地阐明机械可靠性设计、机械动态可靠性设计、机械可靠性优化设计、机械可靠性灵敏度设计、机械可靠性稳健设计等系列可靠性设计理论与方法内涵与递进,力图为解决我国机械工程领域可靠性设计核心技术缺乏的问题指明路线与途径以及为形成产品自主研发能力提供技术服务和储备,对工程实际的机械可靠性设计提供系统成组的理论与方法,可以为机械行业提供可靠性分析与设计的技术服务。

基于模糊神经网络的语义映射方法及其在自然图像检索中的应用

在CBIR研究中,图像低层视觉特征和高层语义特征之间存在的"语义鸿沟"成为语义图像检索的关键问题。为了避免一般映射方法把一幅图像归于一类语义图像的现象,体现自然风景图像中包含的丰富的高层语义信息和多归属类型,提出了对自然风景彩色图像中颜色较单一的目标区域,重复采用最优阈值化进行一次粗分割来提取最大目标区域,在分割区域的基础上,提取图像的局部颜色和形状特征,最后利用改进的模糊神经网络来建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和高层语义的自动获取。实验结果表明,该图像分割方法对自然彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性,而语义图像的部分类别的检索准确率接近90%,查全率也达到了75%,实验结果证明了该方法对自然图像检索的有效性及先进性。