基于最优拉丁超立方设计的糖尿病足鞋垫优化设计

目的提出一种鞋材弹性模量与厚度联合优化设计糖尿病足鞋垫的方法,以降低足底压力和软组织内部应力。方法通过逆向工程方法建立足部有限元模型,基于足底压力分布特征划分鞋垫压力区域,采用有限元法对接触力学进行研究,为优化过程中调整不同区域内材料的弹性模量和鞋垫前后足厚度奠定基础,使用最优拉丁超立方设计得到最优参数组合。结果设计的鞋垫增加约37.55%的足底接触面积,跖骨区和足跟区的压力峰值分别降低15.07%、36.96%,足跟处软组织内部应力降低20.83%,足底筋膜张力降低约60%。结论所提出的方法可用于设计定制鞋垫,设计的个性化鞋垫具有更大的接触面积和降低糖尿病足底溃疡的良好潜力。

一种快速优化拉丁超立方试验设计方法

工程设计优化中,优化试验设计方法常常用于求解大型复杂系统问题。针对传统优化试验设计方法计算耗时长、效率低的问题,提出一种快速优化拉丁超立方试验设计方法:在拉丁超立方抽样框架下,采用基于最大最小距离准则连续局部枚举方法设计生成高性能小尺寸基础样本,然后利用平移传播算法通过"平移"基础样本快速获得大尺寸试验样本。结合提出的样本尺寸调整策略,使该方法可以快速得到空间填充性能和映射性能良好的任意尺寸试验样本。测试结果表明快速优化拉丁超立方试验设计方法能够兼顾设计效率和样本性能,优于已有典型试验设计方法。

一类正交拉丁超立方体设计二维投影均匀性的研究

正交拉丁超立方体设计(Orthogonal Latin hypercube designs, OLHDs)适用于计算机试验,是具有列正交性的一类空间填充设计。本文讨论了试验次数一般的一类正交拉丁超立方体设计在二维空间的投影均匀性,即在二维网格上的分层性质。结果表明该设计的所有列对都可以实现在s × s网格分层;来自相同组连续不相邻的列对可以实现在s × s2和s2 × s网格上分层,某些列对还能实现在s2 × s2网格上的分层。The Orthogonal Latin hypercube designs (OLHD), which is a class of space-filling designs with column orthogonality, is suitable for computer experiments. In this paper, the projection uniformity of a class of OLHDs with more general run sizes in two dimensions is discussed, i.e., the grid layering properties. The results show that the design can achieve stratifications on s × s grids in any two dimensions;most column pairs can achieve stratifications on finer s2 × s and s × s2 grids when the two columns are from the same group that are not adjacent to each other, and some column pairs achieve stratifications on s2 × s2 grids.

基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化

针对基于Kriging近似的可靠性设计优化样本最优配置问题,提出基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化方法。采用继承拉丁超立方样本构建Kriging近似,并求解最大可能失效点作为局部序列采样中心。针对有效概率约束构建基于Kriging近似误差、功能函数非线性度量及目标可靠度的局部序列采样区域。以重要抽样策略计算失效概率及灵敏度,并采用序列近似规划求解最优设计点。通过3个算例及机床横梁设计优化应用验证了所提方法的有效性。

基于拉丁超立方试验设计的滑动适配器刚度优化

为解决导弹滑动适配器重量大的问题,选用了合适的滑动适配器材料及本构模型,对典型拓扑结构滑动适配器开展了刚强度优化分析。基于优化拉丁超立方试验设计方法获得样本空间,通过径向基神经网络方法建立了滑动适配器结构刚强度近似模型,再使用多岛遗传算法对近似模型在设计空间内进行寻优,通过有限元计算对优化后的滑动适配器结构进行刚度分析,结果表明:优化后的结构较优化前的结构重量减轻12.73%、改善度为52.39%。

基于拉丁超立方算法的永磁同步电机设计优化

为了设计出起动性能好,运行更加稳定的V形内置式永磁同步电机,通过改善空气隔磁槽结构的方法对空载反电势、气隙磁密、齿槽转矩、转矩脉动进行优化。将空气隔磁槽几何参数作为待优化变量,采用拉丁超立方抽样算法进行多目标优化,得到最优参数组合。优化后齿槽转矩下降了45%,转矩脉动下降了4.4%,电磁转矩提升了5.2%。优化结果理想,验证了该永磁同步电机优化方案的合理性。

基于最优拉丁超立方设计的高速列车流线型头型减阻优化研究

为研究流线型头型对高速列车气动阻力性能的影响特性,利用B-Spline曲面建立高速列车流线型头型三维参数化模型,并提取5个头型设计变量。在此基础上,结合最优拉丁超立方设计和计算流体力学方法,研究高速列车流线型头型控制型线对高速列车气动阻力的影响特性,确定出关键控制型线。计算结果表明:随着流线型头型控制型线的变化,高速列车气动阻力发生明显改变,变化范围为3183~3509 N,相对变化量约为10.2%。最优设计点头型下的气动阻力较原始头型降低3.5%。对高速列车气动阻力影响最为显著的控制型线为纵向对称线,其次是车底最大轮廓线和水平最大轮廓线,而鼻尖高度控制线和中部辅助控制线对高速列车气动阻力的影响相对较小。

基于最优拉丁超立方抽样方法和NSGA–Ⅱ算法的注射成型多目标优化

提出应用最优拉丁超立方抽样的方法并结合响应面模型和带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II算法)实现注射工艺多目标优化,缩短寻找最优工艺参数的时间,提高塑件生产效率。以充电宝上盖塑件的体积收缩率、缩痕指数为优化目标,以模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、冷却时间作为影响因素。通过模流分析获得优化目标值;建立体积收缩率、缩痕指数与影响因素之间的响应面模型并通过复相关系数评价了响应面模型的有效性;基于NSGA-II算法在响应面模型内自主寻优,获得了满足塑件注塑成型质量的一组最优工艺参数组合。优化后的体积收缩率为5.584%,比优化前的体积收缩率6.337%降低了11.88%;优化后的缩痕指数为1.458%,比优化前的缩痕指数1.681%降低了13.27%,优化效果明显。

基于拉丁超立方仿真试验设计的双涡轮变矩器性能分析

针对双涡轮变矩器在变量空间难以模型化设计的问题,基于台架试验数据与流体仿真技术,以第一涡轮叶片角为设计变量,研究其对双涡轮变矩器性能的影响;采用最优拉丁超立方设计仿真试验,对双涡轮变矩器性能进行分析;以上述仿真试验数据进行灵敏度分析,研究了设计变量与变矩器性能的关系,并建立了响应曲面模型进行优化.研究表明:第一涡轮出口角对双涡轮变矩器性能影响显著,而入口角基本无影响,优化后的双涡轮变矩器性能有显著提升.

基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法

针对白骨顶鸡算法求解工程问题时收敛速度慢,易陷入局部最优等不足,提出一种基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法。使用拉丁超立方体抽样增强初始种群的均匀性和多样性;引入非线性决策因子和自适应动态边界机制,提高算法全局搜索和局部开发能力;利用柯西变异对最优解进行扰动,帮助算法跳出局部最优。在16个基准函数、高维函数和工程问题进行仿真,其结果验证,该算法收敛速度和寻优精度良好,在工程问题上具有可行性和有效性。

超立方体结构的优化设计与实现

本文提出一种新的超立方体ＦＴＨ（Ｆｏｌｄｅｄ＿ＴｗｉｓｔｅｄＨｙｐｅｒｃｕｂｅ）结构，开发了优化路径选择和广播式算法。本结构具有一致性好，连接度高，直径短，容错能力强，编写程序方便等性能。

一种基于数独分组的拉丁超立方试验设计方法

为解决拉丁超立方设计在复杂因子的实验设计空间中存在优化时间长和因子水平组合爆炸的问题。提出一种基于数独分组的拉丁超立方设计方法。该方法对因子通过数独分组降维,在降维后的各个子空间中平移种子设计。将基于数独分组的拉丁超立方设计与另外两种常用的拉丁超立方设计方法在中高维度试验空间中进行对比,结果表明,基于数独分组的拉丁超立方设计有较优的空间填充性和最短的运行时间。

基于最优拉丁超立方抽样的动车组轴箱弹簧稳健设计

传统的动车组轴箱弹簧设计方法不易确定其性能的主要影响因素,设计盲目性较大,且不能较好反映各关键技术参数波动对弹簧性能的影响。为此,引入权重系数,将弹簧刚度和疲劳强度同时作为考核弹簧性能的综合指标,建立其望小特性的稳健设计模型,采用最优拉丁超立方抽样的方法求出各设计参数对综合性能指标的贡献率,以此提高弹簧的设计质量。分析结果表明:簧条直径对弹簧综合性能指标影响最大;当权重系数选择在0.5~0.65,并且簧条直径变异系数控制在0.5~1.2%时,弹簧综合性能影响最小。

拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在种群多样性差、寻优精度低、收敛速度慢的不足,提出了拉丁超立方抽样的自适应高斯小孔成像蝴蝶优化算法。首先利用拉丁超立方抽样种群初始化策略以提高种群的多样性,从而增强算法的全局搜索能力;然后引入在不同进化时期自动调节搜索范围的自适应最优引导策略,平衡算法的全局和局部搜索能力,从而提升算法的寻优精度;最后采用高斯小孔成像策略,对最优个体进行扰动,使得种群个体向最优个体靠近,以进一步提升算法的寻优精度并加快算法的收敛速度。通过对14个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明改进算法的寻优精度、收敛速度、稳定性和可扩展性等性能均得到了较大提高。

灵活的多层嵌套拉丁超立方体设计构造

计算机试验的设计方法越来越受到重视,嵌套拉丁超立方体设计是计算机试验设计中的一种新型方法,其在多种精度试验中有广泛的应用。但多数嵌套拉丁超立方体设计要求低精度试验次数需为高精度试验次数的倍数,这在应用中会有很大的局限性。通过对其构造方法的改进,得到一种结构更加灵活的多层嵌套拉丁超立方体设计,使得不同精度试验的次数可以更加灵活选取。该设计方法在一维投影上可以达到很好的均匀性。仿真结果表明,该方法较若干相关方法能够达到更小的均方误差。

融合自适应权重与Levy飞行的拉丁超立方体海鸥优化算法及应用

针对海鸥优化算法(Seagull optimization algorithm,SOA)收敛速度慢、寻优精度低以及搜索能力差等缺陷,提出一种融合自适应权重与Levy飞行的拉丁超立方体海鸥优化算法(Latin Hypercube Seagull Optimization Algorithm based onadaptive Weights and Levy flight,ALLSOA)。首先使用拉丁超立方体初始化海鸥种群,使海鸥种群全空间填充,分布更加均匀;其次在海鸥迁徙阶段,添加自适应权重因子,提高算法的搜索能力,加快算法收敛速度;最后在海鸥觅食阶段,采用Levy飞行策略,增加算法的多样性与跳出局部最优的能力,提高寻优精度。本文采用23个基准测试函数对改进算法进行测试,并利用图像分割来检验算法的有效性。试验结果表明,ALLSOA在收敛速度、寻优能力等方面表现更优。

基于响应面法的60MN压剪试验机上横梁优化设计

针对压剪试验机大承载、小变形与轻量化的要求,结合有限元分析运用响应面法对60MN压剪试验机上横梁进行优化设计。首先运用拉丁超立方抽样法生成试验设计样本点,并根据设计结果采用多种拟合方法拟合并对精度校验,发现克里金(Kriging)法能够精确地与拉丁超立法实验设计法生成的实验点匹配,而且拟合的响应面模型高效且精准;然后以上横梁应力、质量、变形为优化目标,运用多目标遗传算法进行优化设计得出最优解,并通过灵敏度分析对优化后的结果进行修正,使其更具有工程应用价值。经校验优化后的结构比原始结构减重11.8%,优化效果显著,节省了生产成本,对压剪试验机的结构优化设计有重要的实际意义,同时也为其它类似结构件的优化分析提供参考。

Kriging插值与拉丁超立方试验相结合构造电路元模型

电路系统的设计与优化常常需要参数与指标间简单、直接的模型,即电路的元模型。本文将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合构造了低功耗集成运算放大器的元模型。对于这种输出结果为确定值的电路仿真试验,与基于传统部分要因试验设计的多项式回归模型相比,Kriging模型具有更高的预测能力。

基于响应面的三自由度超声电机定子设计优化

针对超声电机定子设计过程存在的定子设计模态与干扰模态分离不彻底、定子振动幅度小、定子振动时局部内应力较大等问题,提出了基于响应面模型的电机定子设计优化方法。首先,通过选取合适的定子设计尺寸作为变量,拉丁超立方抽样方法在设计空间内选取样本点;其次,对各样本点的组合得到的定子尺寸结构进行有限元分析,得到定子的模态和谐响应值从而建立定子的响应面模型;然后,利用遗传算法在响应面模型的基础上对定子进行优化;最后,使用有限元软件对优化前后的定子进行建模计算验证了优化结果的正确性。

基于拉丁超立方抽样的导弹快速精度分析与误差补偿方法

针对导弹精度分析耗时长,补偿量计算与实际发射脱节的问题,提出一种快速计算导弹射击精度和误差补偿量的新方法。其将拉丁超立方抽样与对偶变数法相结合的抽样方法引入导弹精度分析,保证仿真精度的同时减少抽样次数。设计了拉丁超立方试验,并对导弹精度进行确定性仿真分析,得到导弹落点偏差与各制导工具误差系数的简化函数关系式,建立了导弹射前补偿量的快速计算公式。仿真实例表明该方法可以有效的缩减计算时间。