地下金属矿山生产规模优化确定方法

为了更加客观地确定合理的矿山生产规模,提出一种可靠简洁的优化确定矿山生产规模的方法。研究矿山资源承载能力使矿山生产经营情况、安全生产压力、可持续发展程度等因素对合理生产规模的影响。结合某大型地下金属矿山实际情况,在分析矿山现有资源情况的基础上,采用泰勒公式确定矿山合理的产能范围。构建地下金属矿山生产规模优化指标体系,并采用模糊综合评价方法,优化确定矿山生产规模。研究结果表明:泰勒公式在研究大型矿区合理生产规模决策要素时可供参考,采用提出的方法确定的生产规模符合矿山实际,具有较高的可靠性。

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度(UOD)方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。

基于区间分析的汽车声学包零件不确定性优化

为解决汽车声学包零件大批量生产时零件性能稳健性的问题,提出了一种基于区间分析的不确定性优化方法。该方法采用比奥(BIOT)理论和传递矩阵方法对声学包零件的吸隔声性能进行仿真,采用区间摄动理论对零件声学性能的不确定性进行分析,引入区间不确定性优化方法对零件的材料选择与结构设计参数进行优化设计。应用该方法对某车型内前围零件进行了分析与设计,结果表明,零件质量下降12.8%,同时系统的稳健性大幅度提升,插入损失最大波动由8 dB下降至5 dB。

PHM系统中的测试不确定优化选择建模

PHM系统是实现视情维修的关键技术之一,是提高飞机自主保障的重要途径,PHM系统虚警率高的问题是实际应用中需要解决的关键问题;复杂环境下,PHM系统监测点的测试不可靠是引发PHM系统虚警的重要根源;针对此问题,采用不确定理论研究PHM系统中的测试不确定度,并建立测试不确定优化选择模型,在期望值准则和乐观值准则下,将不确定优化选择模型,转化为带有专家信度的确定性优化选择模型,并通过实例给出了不确定优化选择模型的建模和求解过程。

基于区间的不确定多目标优化方法研究

基于非线性区间优化,提出了一种不确定多目标优化方法.基于区间序关系和区间可能度,把不确定多目标的目标函数和约束转化为确定性的目标函数和确定性的约束.对于复杂的工程优化问题,为了提高效率,采用拉丁方试验设计方法,构建响应面近似模型,并基于近似模型进行不确定多目标优化,从而形成了非线性区间优化方法与近似模型相结合的高效不确定多目标优化方法.数值算例表明了该方法的有效性和工程实用性.

基于Kriging近似模型的某轿车前悬架不确定性优化

针对前悬架确定性优化没有考虑参数不确定性时存在的问题,提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性优化方法。应用ADAMS/Car建立了某轿车麦弗逊式前悬架模型,在ADAMS/In-sight中进行了悬架设计硬点参数的灵敏度分析,针对灵敏度较大的设计硬点参数和所考虑的不确定性量,建立了车轮定位参数在车轮跳动过程中的Kriging近似模型,简化了优化过程。针对该近似模型进行了动力学分析,运用经过改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和隔代遗传算法(IP-GA)进行了多目标不确定性优化求解。优化结果表明,该不确定性优化方法具有较高的有效性和精确性。与确定性优化结果的对比表明,不确定性优化具有更好的鲁棒性。

基于区间方法的汽车乘员约束系统的不确定性优化

针对约束系统中一些参数因受制造和测量等因素影响而产生的不确定性,在用区间来描述不确定性的基础上,建立了汽车约束系统的不确定性优化模型,并应用基于序列线性规划的非线性区间数优化方法进行求解。将该方法用于某微型客车驾驶员侧约束系统的优化,与传统的确定性优化方法相比,该方法不仅能提升约束系统的防护性能,而且可提高其可靠性。

一类不确定优化问题的鲁棒对偶性刻画

通过引入一类目标函数和约束条件均带有不确定信息的优化问题,借助鲁棒型次微分约束品性,刻画了该不确定优化问题与其不确定对偶问题之间的Mond-Weir型鲁棒对偶性,即原问题的鲁棒对应与其对偶问题的最优对应之间的对偶性.

考虑公差的扭转动力吸振器不确定性优化设计

建立了带扭转动力吸振器的动力传动系统模型,考虑了动力传动系统与后桥的耦合作用,推导了带扭转动力吸振器的动力传动系统振动动力学方程;对扭转动力吸振器的影响进行研究,分析了加入扭转动力吸振器后动力传动系统自由振动和强迫振动性能的变化及其原因;将区间不确定性优化模型引入动力传动系统振动分析中,保证了不同制造条件和使用工况下扭转动力吸振器均能最大程度发挥其作用,且允许扭转动力吸振器参数存在宽松的设计公差。

汽车乘员约束系统多目标不确定性优化

计及乘员约束系统不确定性参数对乘员安全性的影响,在非线性区间数规划(NINP)和局部加密近似模型相结合的基础上提出一种乘员约束系统多目标不确定性优化方法。根据实车前碰撞试验结果对乘员约束系统的数值模型进行校正,并利用区间序关系将乘员约束系统不确定性优化问题转换为确定性优化问题;采用隔代映射遗传算法(IP-GA)和微型多目标遗传算法(μMOGA)来求解满足乘员约束系统防护性能的非支配解集。结果表明:该方法能获得考虑不确定性影响的乘员约束系统最佳匹配参数,从而确保汽车乘员的安全性,在汽车安全领域具有广泛的工程应用前景。

不确定条件下露天煤矿车辆优化调度的研究

针对不确定条件下露天煤矿车辆优化调度的研究较少的现状,首先讨论了露天煤矿车辆调度的优化目标函数和约束条件,建立了随机期望值目标规划模型.在对该模型进行求解的过程中,针对粒子群优化算法容易陷于局部优化值的缺点,引入了混沌理论,提出一种自适应混沌粒子群优化算法.将该算法用于一露天煤矿的车辆调度中,与传统粒子群算法相比,该算法能够有效提高全局收敛性.

绿色设计中产品模块划分的不确定优化及GA求解

研究了绿色设计中包含不确定因素的产品模块划分问题,给出了模块划分的原则和主要步骤,论述了产品基本元件之间功能相关性、机构相关性的确定方法和模块划分的绿色度计算方法;以模块内部聚合度最大、模块之间耦合度最小和模块划分绿色度最高为目标函数,建立了产品绿色模块划分的不确定优化模型,采用"去模糊化"方法将其转化为确定性规划,然后采用遗传算法进行求解。还给出了该遗传算法的结构,应用实例说明所提出方法的可行性。

区间不确定多目标优化算法在薄板冲压成形中的应用研究

提出一种薄板冲压成形不确定多目标优化方法,该方法将冲压成形中的摩擦因数作为不确定参数,采用区间描述,以厚度不均最小和起皱最小为目标函数,以压边力和拉深筋阻力作为设计变量。基于非线性区间数值规划将不确定多目标优化问题转换为确定的多目标优化问题。采用Kriging近似模型提高优化效率,基于多目标遗传算法和序列二次规划算法的混合优化算法取得Pareto解集。应用算例说明了该算法的有效性。

基于区间不确定性的前悬架多目标可靠性优化

为减小悬架定位参数在车轮跳动过程中的变化量,以改善整车的操纵稳定性,减小轮胎的磨损,提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性多目标优化方法。首先,在Adams/Car中建立某车轿麦弗逊式前悬架模型,并运用Adams/Insight进行悬架设计硬点参数的灵敏度分析。然后,利用基于薄板样条插值的高维模型描述技术构建了设计变量和不确定变量与目标函数之间的近似模型。最后,针对该近似模型运用双层嵌套的改进非支配排序遗传算法和隔代遗传算法进行多目标不确定性优化与可靠性优化,得到Pareto最优解集。结果表明,优化后悬架主要定位参数在车轮跳动过程中的变化量有不同程度的减小,说明整车的操纵稳定性有所改善。

绿色产品模块划分的不确定优化及求解

针对绿色模块划分中出现定性变量参数等问题,研究了绿色设计中包含不确定性因素的产品模块划分,给出绿色模块划分的方法,以模块内部最大聚合度量、模块之间最小耦合度量和模块划分最高绿色度量为目标函数,建立了产品绿色模块划分的不确定优化模型,继而转化为确定性优化模型。基于离散二进制粒子群算法提出一种十三进制离散粒子群解决方法,以MJ-50型号数控机床为例,验证了其结构模块构造的合理有效性,实验证明所提出的方法可行,有一定实用价值。

基于Copula函数及确定优化的结构可靠度评估

为避免由于节点间距选择不当引起的结构可靠性评估误差,提出了一种基于Copula函数和确定性优化的结构可靠度评估方法。该方法在已有的可靠度评估方法的基础上,引入确定性优化求解焦元区间上的极值点,再由证据理论判定方法求得可靠度区间。计算结果表明:该方法对于极限状态函数为线性、非线性和隐函数均具有满意的计算结果,且计算效率较高。

基于区间法的发动机曲轴不确定性优化研究

该文基于非线性区间数规划方法和区间分析方法,针对某型发动机曲轴的不确定性优化问题进行了研究。载荷中的不确定参数采用区间描述,极限工况下的最大等效应力作为目标函数且通过有限元方法求解。非线性区间数规划方法用以处理不确定目标函数,区间分析方法用以快速求解目标函数在每一个设计矢量下的区间,隔代映射遗传算法作为优化求解器。应用算例说明了该文算法的有效性。

固体火箭发动机装药不确定性优化设计

介绍了不确定性优化设计思想和方法,考虑装药优化设计过程中推进剂性能参数不确定性,开展了固体火箭发动机装药不确定性优化设计研究。采用Powell方法和并行遗传算法组成的混合优化方法,提高了优化问题求解的效率和质量;采用Taylor级数一阶展开近似计算性能参数的均值和均方差,通过可靠性指数计算满足约束条件成功的概率。与确定性优化设计结果相比,不确定性优化设计结果更可靠、更稳健,为固体火箭发动机总体方案设计提供了更好的方法和手段。

数控机床主轴绿色配置设计的不确定优化模型建立与求解

以MJ-50型数控车床主轴的模块化绿色配置设计为例,将技术性能最优、经济成本低、环境影响最小、能耗最少设为目标函数,建立包含模糊数与区间数的不确定组合优化模型;按三角模糊数和区间数的运算法则将其转换为确定型模型,并采用权重系数法把该多目标优化问题转化为单目标优化问题;采用离散二进制粒子群优化算法进行模型求解,获取最优解。实验证明该方法可行。

一种求解不确定作业车间调度问题的随机仿真优化方法

针对以工件提前/拖期惩罚成本期望值最小化为目标函数、且工序加工时间不确定条件下的作业车间调度问题,将宽度-深度(BD)仿真量全局优化分配机制嵌入至进化序优化(ESOO)算法框架的粗糙仿真评估阶段。宽度仿真量分配用以调整样本数量,并利用进化算法进行调度解的样本取样和迭代优化;而深度仿真量分配则是利用最优计算量分配技术,依据当前种群中个体的均值和方差进行仿真量的自适应分配。最后通过标准调度测试算例验证了ESOO-BD随机仿真优化方法的可行性和有效性。