面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。

插电式混合动力汽车动力系统的成本、油耗和排放多目标参数优化

动力系统部件参数与控制策略参数相互耦合,共同影响整车的动力性能、经济性和排放性能。本文旨在对某一插电式混合动力汽车的动力系统进行成本、油耗和排放多目标参数优化。首先提出使整车动力系统效率最优为目标的瞬时能量管理控制策略,然后以最小化动力系统成本、考虑发动机热状况的油耗和排放为优化目标,采用多目标遗传算法对动力系统部件参数和控制参数进行同时优化,从而获得该优化问题的Pareto最优解集。结果表明:与原始车型相比,除了个别方案NOx略有增加外,Pareto最优解集所对应的燃油经济性和排放性能都有明显提高。同时Pareto解集提供了多组可行的参数优化方案,设计人员可以根据对动力系统成本、燃油经济性和排放的重视程度不同而选择所需的参数组合。

基于MOSCEM-UA的水文模型多目标参数优化研究

水文模型校准经验表明,单一目标函数不足以准确预报观测数据的所有特征。为解决这一问题定义多个目标函数用于度量系统模拟的不同方面,并根据多标准优化确定pareto非支配最优解。提出高效的MOSCEM-UA算法能够解决水文模型的多目标优化问题,MOSCEM是对SCE-UA全局优化算法的一种改进,它使用pareto非劣解概念而不是直接对单目标函数评估,pareto解集将最初的点群发展为一组解决源方案的稳定分布。通过对流域场次洪水的模拟,进行单目标与多目标模拟方案对比,从而选出较优的多目标优化的模型参数。结果表明,采用多目标最优非劣解准则选取最优解使筛选结果更具准确性和可靠性,为水文模型参数优化率定提供了较为综合的方法。

矿用带式输送机多目标参数协同优化控制储能方法

利用超级电容储能是实现矿用带式输送机节能的有效方法,但仅靠负载功率预测控制存在能量利用率低的问题。为此,提出了一种多目标参数协同优化控制策略。在负载功率预测基础上,综合考虑储能单元和电机能量流传递规律,设计了不同运行工况下的功率优化算法,实现了储能单元和电机能量的优化传递,实时求解约束条件下超级电容的目标电流和电机的目标转速,从而实现多目标参数协同优化。研究表明,采用提出的策略能有效提高矿用带式输送机的能量利用率。

基于遗传算法的ZL205A铝合金切削参数多目标优化

为了研究ZL205A铝合金铸件的理论最优切削参数,采用正交试验法分析切削参数对切削力、刀尖温度的影响,并对正交试验结果进行极差分析;以切削参数为优化变量,以最低切削力、最低刀尖温度、最高材料去除率为目标,构建切削参数的多目标优化模型;并基于遗传算法对多目标参数进行优化求解;最后进行切削加工试验验证。结果表明:用正交试验法得到优化后的切削参数使切削速度降低40%,切削力降低12.84%,大幅降低机床主轴功率;用遗传算法得到优化后的切削参数Pareto解集,在切削速度相近的情况下,改变背吃刀量、进给量,在保护机床主轴的前提下,提高了切削效率。

响应面模型与多目标遗传算法相结合的机床立柱参数优化

针对传统方法在复杂机械结构优化设计中的低效性和局限性,提出了一种将响应面模型与多目标遗传算法相结合的优化设计方法.采用拉丁超立方试验的设计方法,在设计空间抽取样本点并进行数值模拟,建立了由7个设计参数所决定的立柱最大变形、首阶固有频率及质量的初始二阶响应面模型.利用多目标遗传算法对响应面模型进行循环逼近优化,得到了Pareto最优解集.仿真结果表明,在质量不变的条件下,优化解可使立柱首阶固有频率增加15.9%,导轨处最大变形减小7.7%,可通过有限次数的数值模拟计算获得设计空间内的近似最优解,因此较适用于机床及类似复杂结构的多目标多参数的优化设计.

基于NSGA-Ⅱ的水文模型参数多目标优化研究

为了对水文模型中难以直接测算的参数进行调试和优化,将带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)应用于水文模型(HYMOD)参数多目标优化计算中,得到最优解Pareto集合。通过多目标距离函数法从Pareto集中求出一组协调集。采用非支配解集覆盖度和非支配解的空间分布两个性能度量指标,对NSGA-Ⅱ算法与多目标粒子群算法(MOPSO)的优化结果进行比较分析。结果表明,NSGA-Ⅱ优化得到的非支配集比MOPSO算法得到的支配比例高;但前者的非支配解的空间分布较MOPSO算法相对均匀。

基于能耗效率的SiCp/Al复合材料切削参数多目标优化

为了提高加工质量,降低切削过程中的能源消耗,开展SiCp/Al复合材料切削加工参数的多目标优化研究。首先,确立以刀尖圆弧半径、切削深度、进给量、切削速度和刀具主偏角为输入参数,以最小表面粗糙度和最大功率系数为优化目标的优化方案。然后,通过仪器采集表面粗糙度、切削力和功率的实验数据,基于加权灰色关联和最小二乘拟合方法进行多目标优化,建立多目标预测模型。最后,利用主效应分析法来确定加工参数对功率系数、表面粗糙度和多目标模型的影响。研究结果表明:多目标预测模型能够获得最优参数组合,优化后可显著提高加工质量和功率系数。

Smith预估模型参数仿真分析及多目标优化

由于对象的非线性和不确定性,Smith预估补偿器在应用中不可避免地要受到模型失配的限制。通过仿真研究,详细分析了Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出了一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配改善了控制系统的性能。只要选取适当的PI控制器参数,使得控制系统标称化参数K?在合适范围内,就可以依据工业控制指标对Smith预估器的多个参数同时进行优化,进而达到改善控制系统性能的目的。仿真分析表明,该方案具有良好的鲁棒性能,可以有效克服系统的非线性,控制效果明显好于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统。

过热汽温系统的Smith预估器参数多目标优化控制

文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.

挤压切削加工工艺参数的多目标优化

高速重载制动盘表面需要具有高抗疲劳性能和接触强度,且摩擦接触时提供较大的摩擦力。为实现以上性能,提出采用挤压切削工艺对制动盘表面进行加工的方法,以获得高质量的接触表面。基于挤压切削原理,建立挤压切削力学模型。以制动盘常用材料Q345B作为试验材料,考虑切削速度、切削深度、刀具前角、刀具后角、刃口圆弧半径5个因素,以表面粗糙度、残余应力、显微硬度为评价指标进行正交试验。采用信噪比法和灰色关联度法进行多目标参数优化,获得了制动性能好、使用寿命长的制动盘表面。

耦合降水预报和多目标参数优化的洪水预报方法

为了提高洪水预报的精度和预见期,本文提出了一种耦合数值天气预报和多目标参数优化的洪水预报方法。利用基于ε网格的带精英策略的非支配排序遗传算法(ε-NSGAⅡ)对分布式水文–土壤–植被模型(DHSVM)进行了自动率定,并将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的24小时累积降水预报信息进行等权重加权集合平均,驱动DHSVM模型进行洪水预报。结果表明对于整体流量过程线而言,预见期在8天以内较为可靠,其预报值与实测值的相对平均误差(RME)在20%范围之内。相对于传统的确定性洪水预报,引入集合数值天气预报后能够延长洪水预报的预见期,为发展洪水预报方法提供一种有效途径。

基于GT-Power DoE的柴油机进气系统多目标多参数优化

为进一步提升某船用柴油机的动力性、经济性和运行的可靠性,对柴油机的进气系统开展了多目标多参数的优化设计。基于柴油机工作过程及冷却系统耦合仿真模型,采用DoE中D-optimal抽样方法,以普通最小二乘法建立起多个变量因子的响应面模型,并采用多目标优化方法进行非归一化求解,得到额定工况下进气系统结构参数及运行参数的优化解集和最优解。仿真结果表明:优化后整机的输出功率及扭矩分别提升了3.8 kW和14.3 N·m;涡前排温、峰值缸压以及燃油消耗率分别降低了40℃,2.5 bar和2.1 g/(kW·h)。

基于分期设权理想点法的水文模型参数多目标优化

针对水文模型参数多目标优化问题中计算复杂且多目标之间存在相互矛盾的问题,提出了基于分期设权理想点法的水文模型参数多目标优化方法.以ABCD水文模型为月径流预报模型,构建径流总水量误差、平均相对误差、高水流量纳什效率系数和低水流量纳什效率系数4种目标函数,采用分期设权理想点法将多目标函数转化为单目标,并采用粒子群优化算法求解目标函数.以泾河流域月径流为例,设置全时期(A)、丰水期(B)、枯水期(C)、分期模拟-组合(D)4种模拟方案,分析不同方案下模型模拟效果,结果表明:在全时期模拟方案中,相较于单目标优化方案A1~A4,多目标优化方案A5能有效地表征多个水文过程特征,协调目标函数间的互斥关系,模拟效果更优;在分期模拟方案中,目标权重为0.75时的子方案B3、C3既能合理体现目标函数表征的水文特征,又能兼顾其他目标函数,模拟效果相对最佳;丰、平、枯水期分期模拟-组合方案D对高水流量与低水流量过程模拟效果较全时期多目标优化方案的模拟效果更优,评价指标决定系数R2、效率系数Ens均达到0.8以上,平均绝对百分误差APE小于1%,说明分期模拟-组合方案D能有效提高模型模拟精度.

参数多目标优化问题敏感分析

对于参数向量优化问题minK{f(ω,x)x∈G(ω)},其中f:W×X→Y是从赋范空间W和X的积到另一个赋范空间Y的Hadamard可微的单值映射,G:W→X是一个集值映射,K?Y是一个尖闭凸锥。应用集值映射的余切上图导数进行了灵敏度分析。

反冲洗用喷射器流场模拟及结构优化

为提高反冲洗喷射器的工作性能,采用工作流场模拟分析和试验验证相结合的方法,在此基础上,通过改变喷射器结构尺寸及工作参数,分析其对性能的影响,包括灵敏度的影响,最后利用Workbench中多目标优化得到最佳的工作点。

基于仿真的数控铣削加工参数优化研究

针对数控铣削加工参数优化问题,通过加工仿真,计算每一走刀步的切削深度和切削宽度并划分区间。在每一个由组合划分区间内所有刀步构成的一个加工特征组合段上建立了多目标优化模型,模型采用遗传算法对每一加工特征组合段的加工参数进行优化,自动修改NC程序中的加工参数并反映优化结果。应用实例证明,提出的多目标优化模型和优化求解算法正确、有效。

基于Isight平台NSGA-Ⅱ方法的3-PRS并联机构多目标优化

把Isight软件运用到3-PRS并联机构的多目标参数优化中,分析并建立3-PRS并联机构的工作空间、灵巧度、刚度和承载能力的指标。采用蒙特卡洛方法对多目标指标函数进行编程求解,以Isight软件为平台,集成Matlab软件,构建多目标优化基本流程,用Isight软件中封装的NSGA-Ⅱ方法对3-PRS并联机构的五个目标函数进行优化。得到分布性良好的Pareto解集及Pareto前沿,目标指标得以分析,并得出参数与目标之间变化规律。可根据优化信息,在Pareto解集中选取适合实际工况的最优解,最后给出优化算例。

办公椅联动机构的参数优化设计研究

针对办公椅座背联动过程中的"搓背"现象的分析,得到了实现办公椅"零搓背"的条件。在ADAMS/View中对办公椅联动机构进行了参数化建模,以实现联动过程中的"零搓背"性能,以人与靠背接触的背靠点和腰靠点分别与座板上坐点建立了连线,以连线长度在联动过程中为给定标准值为目标,并将诸多变量对目标函数的影响程度进行了分析,确定了主要设计变量。使用规格化加权法进行了优化和验证。优化结果表明:办公椅靠背在联动过程中的实现了零搓背,提高了办公椅联动过程中的舒适性。

基于特征组合段理论研究数控铣削加工参数优化——以洗衣机金属波轮零件为例

针对洗衣机波轮零件数控铣削参数优化问题,利用数控加工仿真软件,计算出每次走刀的切削深度、切削宽度并划分成不同区间,将处于相同区间的数控铣削走刀次数构成加工特征组合段,在每个加工特征组合段上构建多目标优化模型,模型用遗传算法对每个数控铣削加工特征组合段进行参数优化,并用优化参数和经验参数通过NC程序验证其铣削时间和成本,结果降低了成本,也说明基于加工特征组合段建立多目标函数模型和优化算法的可行性。