基于MOPSO的加工中心关键移动部件多目标质量匹配优化

加工中心移动部件质量对整机动态特性、加工精度及能量损耗等至关重要。提出以加工中心移动部件为研究对象,探究其质量与整机动态特性间的联系,并基于多目标粒子群优化算法(multi-objective parti-cle swarm optimization,MOPSO)获得移动部件质量的最优配置。首先,建立加工中心参数化三维模型;其次,结合试验设计和最小二乘法,建立床身质量m_(1),立柱质量m_(2)及工作台质量m_(3)与整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)间的高精度响应面模型;接着,基于Matlab平台编写多目标粒子群优化算法,以整机前三阶固有频率f_(1)、f_(2)、f_(3)作为优化目标,获得各移动部件质量最佳Pareto解;最后,以优化后移动件质量为依据,对其进行二次设计,为整机方案设计提供指导。结果表明:经质量匹配优化后,在整机移动部件总质量降低了20.34%的前提下,整机第一阶固有频率提高了45.58%,第二阶固有频率提高了21.43%,最大响应振幅降低了69.91%。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

计及多目标约束的成品卷烟销售订单配送调度优化

针对制造业供应链中的跨地域多运输中心大数据订单物流调度问题,对涉及多约束条件和多目标的异构运输车辆调度问题展开研究。根据烟草制造工业的实际运输任务需求,考虑制造订单安排、车辆准运证限制、运输车辆物理限制、运输时间窗、排产出库时间等实际约束,搭建了以包括车辆等待卷烟出库的最短运输时间,最低运输费用及最高车辆利用率为优化目标的成品烟物流车辆跨地域调度优化模型。设计了基于差分进化的混合多元宇宙算法(DE-MVO)用以解决该模型。最后基于某烟草工业企业的实际生产订单数据进行实验,将所设计的算法分别与粒子群(PSO)算法、差分进化(DE)算法、鲸鱼优化(WOA)算法、遗传优化(GA)算法、乌鸦搜索(CSA)算法、天鹰座优化器(AO)、多元宇宙(MVO)等前沿算法进行横向对比,对比结果表明所设计的算法在全局搜索能力、寻优精度等方面更优于其他算法,进一步表明所建立的模型在求解制造业供应链运输车辆调度问题中具有可行性。

轴向柱塞泵配流副椭圆开口偏置类抛物线微织构多目标优化

为了提高轴向柱塞泵配流副承载性能、抗摩擦磨性能及容积效率,以某型斜盘式轴向柱塞泵配流盘为原型开展研究。首先,依据正交实验理论采用CFD方法研究椭圆开口偏置抛物线微织构(Elliptic opening offset parabola micro texture, EOOPT)形状参数对轴向柱塞泵配流副承载压强、摩擦因数的影响规律,并联合运用神经网络和遗传算法对EOOPT的形状参数进行优化设计。其次,运用响应面分析方法研究EOOPT分布参数对配流副承载压强、摩擦因数和泄漏量的影响规律,并对形状参数进行优化设计。最后对最优特征参数EOOPT织构化的柱塞泵配流副和未织构的相关性能进行对比分析,结果表明,前者的承载压强较后者提高11.23%,摩擦因数和泄漏量分别减低16.67%和2.96%。

光伏幕墙辅助双源热泵系统在不同地区的多目标优化配置

为克服单一可再生能源应用的局限性,提出一种光伏幕墙辅助双源热泵系统。利用TRNSYS建立仿真模型,以系统能耗和生命周期成本为目标函数,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),对不同地区系统配置规模进行多目标优化设计,并利用加权和法确定均衡解。结果表明:哈尔滨、长春、沈阳3个地区优化后的系统运行能耗比优化前分别增加5.9%、5.0%和3.9%,生命周期成本降低13.6%、17.1%和12.9%;与单目标优化相比,多目标优化在兼顾性能的前提下能明显降低生命周期成本,具有明显的优势。

基于集合经验模态分解和多目标遗传算法的火-多储系统调频功率双层优化

针对分布于区域电网不同网络节点的多座储能电站参与电网调频功率调度问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和多目标遗传算法(MOGA)的火-多储系统调频功率双层优化策略。该策略包含火-储调频功率优化层和多储能电站调频功率优化层:上层计及火-储调配资源各自优势及剩余调频能力,构建火-储调频功率优化分配模型,完成火-储调频功率的分配;下层引入关于调频成本和荷电状态(SOC)的自适应权重系数,以调频成本最低和SOC均衡为优化目标,完成调频功率在多储能电站之间的分配。仿真结果表明,所提策略可以提升区域电网调频效果并降低调频成本,均衡控制多个储能电站的调频成本和SOC,可以防止经济性较好的储能电站长期处于SOC越限边缘状态,提升储能电站参与调频的积极性和可持续性。

相变墙体应用于办公建筑的多目标优化设计

以寒冷地区某办公建筑为例,基于TRNSYS建立了相变材料应用于建筑南外墙内侧的仿真模型,利用jEPlus+EA平台的NSGA-Ⅱ算法对建筑冷、热负荷进行了多目标优化设计,应用乌托邦点法对帕累托前沿解集进行了均衡决策,并对优化方案的相变时间和节能率进行了分析。结果表明:寒冷地区典型办公建筑合理的相变温度范围为17~25℃;以南外墙内侧采用相变材料的房间为计算基准的年均节能率可达7.2%,建筑冷、热负荷可分别减小7.78%、6.04%;最优解方案对于建筑热负荷的增益更高。

改进多目标蜂群算法优化洗出运动及仿真实验

针对经典洗出算法参数选择不当导致信号缺失,引起失真,影响洗出效果等问题,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,利用该算法对经典洗出算法中的滤波器参数进行优化来改善洗出算法的洗出效果。针对传统蜂群算法初始化和局部优化中存在的问题,引入Circle映射和Pareto局部优化算法;建立人体感知误差模型、加速度差值模型、位移模型,将模型函数作为目标函数,用改进后的多目标人工蜂群算法对经典洗出算法进行参数优化;建立仿真模型对优化后的洗出算法进行仿真验证,应用飞行模拟器运动实验平台进行实验验证。结果表明:经优化后的洗出算法,洗出逼真度得到有效提升,降低了误差峰值,改善了相位延迟,节省了运动空间。

多/单目标优化转换下的作战任务重分配

协同作战任务分配技术是近年来军事领域的研究热点之一,以往的研究一般将任务分配划分为预分配和动态分配2个阶段并独立进行研究,但是这种做法忽略了2个阶段之间的内在联系。针对这一问题,以多目标优化下的任务预分配和单目标优化下的任务动态分配为切入点,提出一种多/单目标优化转换思想。在动态任务分配阶段,通过决策者在预分配阶段的选择获取其主观偏好,基于获取的主观偏好将多目标优化转化为单目标优化后,使用合同网协议完成单目标任务重分配。仿真结果证明了所提出的多/单目标优化转换思想的正确性及其在动态任务分配问题中的适用性。

半地半轨双层立式停车装置框架多目标结构优化

为实现半地半轨双层立式停车装置框架结构的轻量化,利用UG建立停车装置框架三维模型,并导入到ANSYS Workbench中进行静力学和模态分析,获得框架等效应力、总体变形、安全系数云图以及前6阶固有振型与频率,找到框架结构的冗余和薄弱部位,再分别以框架横梁和立柱截面的宽度、长度和厚度为优化变量,质量、应力、变形和安全系数为优化目标,以截面尺寸范围、许用应力和最小安全系数为约束条件,建立优化数学模型。然后在ANSYS Workbench响应面优化模块中进行试验设计,并采用多目标遗传算法对框架横梁和立柱的截面尺寸进行多目标优化,得到其截面尺寸的Pareto最优解集和候选设计点。在此基础上,提出框架整体优化设计方案并完成静力学验证。结果表明,优化后的框架整体总质量由优化前的988.731kg降低到664.645kg,降幅达32.78%,优化效果显著,并且其强度、变形和安全系数均满足安全要求。

基于多目标优化的跨介质航行体水面滑跳初始运动参数设计

基于耦合欧拉-拉格朗日方法,开展了初始运动参数对带滑板跨介质航行体近水面滑跳过程的影响规律研究。采用参数回归方法分别建立最大浸深、最大过载和俯仰角变化3个变量随航行体初始速度、入水角、滑板倾角变化的关系式,得到了跨介质航行体稳定滑跳的参数包络,在入水角2°~5°、滑板倾角10°~25°、速度60~80 m/s范围之间,且在范围内各参数之间会相互制约。在此基础上,基于多目标优化算法获得了最适宜航行体稳定滑跳的初始参数为入水速度60.1 m/s、滑板倾角18.8°、入水角2°,在此参数范围内,跨介质航行体的水面滑跳过程可以在不超过航行体过载要求的条件下获得相对最小的入水浸深和俯仰角变化。

考虑韧性提升的输电网灾前预防检修多目标多阶段优化

极端气象灾害易使输电网发生大面积故障。输电网设备的健康程度影响着输电网抵御极端气象灾害物理层面的能力。为进一步提升输电网抗灾能力,减轻经济损失,从输电网韧性提升的角度出发,对输电网灾前预防检修策略进行研究。首先提出将灾害风险抵御力作为输电网灾时韧性评价指标,同时针对极端灾害的时空特性,采用场景分析法来计算韧性指标。根据输电网灾前预防检修的韧性提升、检修风险、经济性的要求,提出输电网灾前预防检修多目标多阶段优化模型,并采用NSGA-II算法与数学规划求解器结合的方法求解。采用IEEE RTS-79算例对优化模型的有效性进行了仿真验证。算例结果表明,文章所提优化模型能得出Pareto前沿以及最优折衷解,并以此得到最优灾前预防检修计划,在提升灾时韧性的同时控制灾前预防检修的风险与费用,从而帮助电网运行人员做出科学决策,具有较好的应用价值。

基于Kriging插值代理模型的轴流式止回阀多目标优化

基于Kriging插值代理模型,对轴流式止回阀的各项性能进行综合优化,具体的优化目标为:降低正向流阻;减小阀芯振动;提升止回性能。通过试验设计方案找到影响轴流式止回阀正向流阻的主要结构参数因素,并以其作为优化对象,通过Kriging插值法拟合主要结构参数对应的性能样本点,在保证拟合精度的情况下,使用NSGA-II遗传算法同时对3个主要结构参数进行多目标优化,得到了三目标Pareto前沿,经过权衡不同因素对性能指标的影响大小,最终得到了综合性能最优的结构参数为:阀瓣丰满度系数α_(1)=2.199,阀芯长度L=386.322 mm,阀芯半径R=113.997 mm。其对应的止回阀性能为:正向出口流量Q=161.839 kg/s,正向出口流速v=3.30235 m/s,止回阀进口压力p=97632.2287 Pa。相比优化之前,阀门正向流阻减小了1.2%,阀芯振动降低了0.24%,止回性能提升了2.3%。

基于多目标遗传算法的斜盘式轴向柱塞泵低脉动结构优化设计

由于轴向柱塞泵的非对称结构特性,其输出压力和输出流量存在脉动特性,对液压系统的输出稳定性和可靠性造成影响,因此提出了一种基于多目标遗传算法的斜盘式轴向柱塞泵低脉动结构优化设计方法。首先,通过CFD(computational fluid dynamics,计算流体动力学)仿真分析方法,对轴向柱塞泵上/下死点位的压力-流量脉动的产生机理进行了分析;其次,对阻尼槽结构参数对轴向柱塞泵输出压力-流量脉动的影响规律进行了分析,构建了阻尼槽结构的多目标优化模型;最后,求解了低脉动阻尼槽结构。优化后的结构参数:阻尼槽半径为2.21 mm,阻尼槽长度为10.32 mm,阻尼槽错配角为16.54°。优化后压力脉动率为0.59%,相比于优化前的0.75%降低了0.16%,脉动幅值为0.25 MPa;优化后流量脉动率为12.02%,相比于优化前的5.61%降低了43.59%。研究结果为轴向柱塞泵低脉动结构的优化设计提供了有效的理论支持和实践指导。

“双碳”目标下国土空间优化的挑战与应对

国土空间优化与调控始终是现代化建设面临的重大理论和实践问题。现有的国土空间规划研究多聚焦于对低碳空间治理思路、框架、工具的整体性把握,尚缺乏明确的碳约束目标及行动指南,亟待将“双碳”目标全面融入国土空间规划的目标体系、决策体系和保障体系,发挥规划在空间治理上的统筹引领作用。首先,国土空间优化光论“地”不谈“天”不行,也不能“就土论土、就地论地”;其次,低碳和“双碳”目标并不完全等同,要避免“双碳”研究中忽视国土,也要在研究国土问题中厘清“双碳”;再次,空间优化是个复杂动态过程,需要高度重视深度不确定性。因此,未来有必要建立国土空间抗解性识别分析范式和方法,开发应对深度不确定性的国土空间协同演化集成模型,构建国土空间多目标优化调控理论体系,并沿着科学认知、信息技术、智能规划、创新制度四个主轴展开深入研究和理论构建。

无伴随运动2PRU-PRUR并联机构高维多目标优化设计

设计了一种无伴随运动的面对称一移动两转动2PRU-PRUR并联机构,应用旋量理论分析了机构自由度和运动特性。将末端执行器输出轴设置为偏置形式,可提高姿态能力。采用球面姿态角(方位角和倾摆角)描述该输出轴姿态,并推导出机构逆向位置符号解。以旋量理论为数学工具,给出局部和全域传递性能指标的定义和计算方法。在机构性能评价和工作空间分析的基础上,建立了机构尺度参数昂贵约束高维多目标优化模型,并采用多目标进化算法求解该问题。同时,为提高高维多目标优化算法在解决此模型时的性能,提出了一种矢量角高维多目标差分进化(Vector-angle-based many-objective Differential Evolution,VaDE)算法,可综合平衡个体的收敛性和分布性。应用VaDE求解机构高维多目标优化问题,得到多组Pareto备选解。研究结果可为机构尺度综合和实际应用提供参考。

提升光储充电站运行效率的多目标优化配置策略

光储充电站的运行效率直接影响到其经济效益及电网侧的电能质量。针对在进行容量配置时对运行效率考虑不足会导致非必要的电能损耗,文中提出一种提升光储充电站运行效率的多目标优化配置策略。通过分析光储充电站变换器与内源线路功率损耗对于运行效率的影响,提出充电站的运行效率评估指标与计算方法,并讨论光储充电站运行效率对其容量配置的影响。建立以充电站经济效益、运行效率、电网侧峰谷供电功率补偿能力最佳为优化目标的多目标容量优化配置策略。针对优化目标特性,提出一种改进二代非支配排序遗传算法得到优化策略求解方法。选取中国西南地区某典型光储充电站运营场景,通过算例验证了优化策略的有效性与优越性。

基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究

针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于代理模型估值不确定度的昂贵多目标优化问题研究

针对代理模型辅助的多目标优化算法中个体不确定度之间相互冲突的问题,本文提出个体每个目标估值不确定的填充准则,同时,为了减少训练模型消耗的计算资源,提出基于非支配排序的样本选择算法。为了验证该算法的可行性,采用DTLZ和WFG测试函数进行测试,得出结果与近些年发表5种具有代表性的同类型算法进行对比,结果说明该算法可以有效的解决昂贵高维高目标优化问题。