基于变复杂度近似模型的汽车安全性和轻量化优化

针对汽车安全性优化过程中考虑冲压效应的计算复杂性特点,采用最优拉丁方实验设计,利用较少样本点数据在传统模型和高精度模型间建立一个差值补偿响应面模型,再通过传统模型和差值补偿响应面模型构造新的实验样本点,在此基础上建立Kriging响应面模型,应用多目标粒子群优化算法对此响应面模型进行优化求解,进行了整车正面碰撞和轻量化多目标优化设计。结果表明,该方法能够在保证响应面精度的前提下,快速收敛于优化解。

基于响应面的变复杂度气动分析模型

结合变复杂度和响应面近似建模方法,采用CFD和工程估算气动分析方法,构建了基于响应面校准的变复杂度气动分析模型。以冲压发动机导弹为例,采用拉丁超方取样技术,选取6个CFD计算状态,建立了差值和比值校准响应面,并比较校准后的气动性能与CFD分析。结果显示,基于差值校准响应面的变复杂度方法具有较好的逼近能力和计算效率,适合于飞行器多学科设计优化过程的气动分析。

基于代理模型的变复杂度方法在板料成形优化中的应用

板料成形优化中存在一些缺陷问题,如一步法与优化算法相结合时精度低、增量法与优化算法直接结合时效率低以及通过传统构造代理模型的方法构造高精度的代理模型时需要大量增量法模拟结果。为了充分发挥一步法和增量法各自的优点,提出采用变复杂度方法通过较少次数的试验样本点数据先在一步法和增量法间建立一个差值补偿响应面模型。通过一步法和差值补偿响应面模型构造新的试验样本点,在新构样本点和原有用增量法计算的样本点数据基础上建立移动最小二乘法代理模型,建立的移动最小二乘法代理模型精度和效率都较高。利用粒子群优化算法对移动最小二乘法代理模型进行优化求解。将该方法应用到了汽车某内板的成形性优化中,优化的结果显著地提高了板料的成形性。算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。

RBF近似模型在汽车碰撞变复杂度建模中的应用

针对汽车正面碰撞过程中考虑到车身后部部件结构几乎不发生明显变形的特点,采用最优拉丁超立方试验设计,利用较少的样本点数据在简化模型和高精度模型中建立一个差值补偿近似模型,在此模型和简化模型基础上构造新的样本点数据,利用RBF近似模型建立新的近似模型。利用该方法对以汽车前部7个主要吸能部件的板厚作为设计变量,以整车质量和整车碰撞加速度峰值aB作为优化目标函数的汽车100%正面碰撞的多目标优化问题进行仿真研究,结果表明该方法在保证模型精度的同时能够快速地得到优化值。

基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型

为解决飞行器多学科不确定性设计与优化过程中多次调用计算复杂的高精度学科分析模型带来的计算复杂性问题，结合变复杂度建模思想和Kriging近似函数，建立了基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型。该近似模型的构造基于较少的高精度模型取样点和较多的低精度模型取样点，在满足近似精度的要求下可大大减小高精度模型近似模型构造的计算成本。数学算例和某飞行器气动力变复杂度近似模型算例证明了该方法的有效性。

基于变复杂度方法的船舶型线优化

介绍变复杂度方法的基本原理,给出变复杂度的优化框架;以克里索集装箱船(KCS)船舶兴波阻力为目标,采用变复杂度方法对KCS艏部型线进行优化,得到兴波阻力下降的船型,并对优化结果进行对比分析。结果显示,变复杂度方法的计算结果具有一定可靠性,可显著提升船型优化效率,具有一定的工程实用价值。

基于CFD收敛提前终止和变复杂度模型的两级气动优化方法

高效的气动优化设计方法对于提升小型无人飞行器翼型的气动性能具有重要的价值。针对CFD分析成本较大的问题,提出了基于CFD收敛提前终止和变复杂度模型的两级气动优化方法。在第一级优化中,分别将CFD收敛提前终止和CFD完全收敛的数据作为低、高精度样本建立变复杂度模型。采用多岛遗传算法基于变复杂度模型进行全局优化。第二级优化中,以第一级全局最优解为初值,采用Hooke-Jeeves算法直接基于CFD完全收敛分析进行优化,从而得到局部更精确的解。采用该方法对小型无人飞行器的翼型进行了气动优化设计,并与基于单一精度Kriging代理模型的EGO方法进行了对比。结果表明,文中所提的两级气动优化方法所需的优化耗时更少。

一种新的近似优化方法——变复杂度优化

随着仿真技术的发展,基于仿真的优化在工程、军事等领域越来越占据突出的地位。随着高逼真度仿真模型的大量使用,仿真优化计算的时间复杂度成倍增长,使得采用传统的优化技术无法取得令人满意的效率。提出了一种基于近似模型的变复杂度优化方法,它通过标度函数保证优化的收敛性,通过信赖域方法保证优化在有效的范围内进行。数值算例表明这种算法能有效降低对于高复杂度模型的调用次数,达到降低仿真优化计算复杂度的目的。

儿童自闭症谱系障碍的大脑皮层复杂度的结构共变网络的变化模式

目的应用结构磁共振(structural magnetic resonance imaging,sMRI)技术分析儿童自闭症谱系障碍(ASD)大脑皮层的折叠模式及其网络属性,揭示ASD患者和正常人大脑功能结构共变网络的差异。方法本研究获取了32名儿童ASD患者和20名正常人的sMRI数据,首先对sMRI数据进行预处理并计算大脑皮层复杂度,基于大脑皮层复杂度构建结构共变网络,然后基于图论,计算网络属性指标,最后进行统计分析。结果 ASD患者的全脑功能网络拓扑属性与正常对照组相比发生改变,主要表现在ASD患者的网络的聚类系数,全局效率和局部效率显著增加,同时最短路径长度显著减少。并且,与对照组相比,自闭症组的中心节点分布明显不同。结论 ASD患者的大脑网络中心节点发生改变,而全脑功能综合能力及功能分离能力有所增强。

离心式压气机耦合松弛多学科设计优化方法

为提高多学科设计优化的寻优效率,以离心式压气机为对象,开展了耦合松弛多学科设计优化方法的研究。针对松散耦合方法建立的离心式压气机的流-热-固耦合分析模型,为了避免反复迭代导致的分析、优化时间过长,构建了分层次的离心式压气机耦合松弛优化设计系统。在气动优化中采用全局寻优算法探索系统最优气动设计方案;在耦合优化阶段,综合考虑学科间耦合及相互作用,在气动优化的基础上局部寻优校验气动优化结果并得到最终设计方案。这种不同复杂层次模型的优化设计有效缩减了系统优化设计周期。

全工况性能优化在压气机多级环境中的应用

本文建立了轴流式压气机叶片气动优化设计系统,选择NURBS作为二维叶型和三维弯扭联合造型的主要方法,采用组合优化策略,对压气机全工况性能进行优化。优化过程采用了变复杂度模型,结合并行计算,大大减少了优化设计周期。优化后,全工况范围内效率得到了提升,同时流量范围有所增大,设计工况点效率提高0.7%,前三排叶片的喘振裕度比优化前提高了7.9%,扩大了稳定工作范围。

粒子群优化算法在微型无人机设计中的应用

针对一种翼展为550mm的电动力微型无人机的优化设计问题,对粒子群优化算法进行了改进,弥补了原来算法当最优解在设计变量上下限边界时无法找到最优解的缺陷,然后对电动力无人机的电池容量的优化选取进行了探讨,最后对该机进行了研制和试飞。由试飞结果可知,该机的留空时间为68min,与优化计算结果十分相近,证明了优化计算结果的可行性和高精度。

微型飞行器的优化设计研究

介绍了翼展为320mm的电动力微型飞机的一体化优化设计方法,优化设计的目标是飞机的留空时间。为求出全局最优解,选择遗传算法作为优化算子,同时采用了变复杂度的优化计算方法提高设计计算效率,然后进行了优化灵敏度分析,并根据分析结果提出了微型飞机的一般设计准则。

离心压气机叶片三维气动优化设计

本文针对离心压气机叶片的倾和掠的特征,建立三维气动优化设计系统。采用NURBS曲线和曲面分别对离心压气机叶片前缘基迭线和中弧面进行参数化建模,相应控制点作为优化设计变量,以提高不同工况下离心压气机的整级效率为优化目标,同时采用变复杂度模型的优化策略缩短优化设计周期。算例结果表明这种离心压气机叶片三维气动优化设计方法对提高整级效率具有良好效果。