基于物理规划的多学科多目标设计优化

针对复杂产品多学科多目标设计优化存在的耦合严重、计算效率低、难以获得体现设计者偏好的最优解等问题,提出了基于物理规划和改进的协同优化策略的多学科多目标设计优化方法,阐述了该方法的基本思想并给出了设计优化流程。该方法密切结合实际工程设计经验,将多目标优化问题转换为反映设计者偏好的综合目标优化问题,采用改进的协同优化策略建立多层次的优化模型进行并行优化,得到了反映设计者偏好的最优解。以飞机起落架缓冲器为例,证明了该方法可以较好地求解多目标优化问题的折中非裂解。

一种蜗杆传动多目标优化设计方法

蜗杆传动的传统设计方法主要是设计者借鉴已有的设计实例和经验,首先试选基本参数,再通过校核确定该参数是否满足使用要求。若不满足要求,则重新选择参数进行校核,若满足要求则作为最终的设计方案。由于不同设计者选择的参数一般不同,就会导致同一设计要求出现不同设计方案的现象,且方案一般不是最佳。多目标优化设计方法在排除传统设计方法人为主观因素的基础上,以与蜗杆制造成本和传动性能紧密相关的蜗轮齿冠体积、蜗杆传动中心距、滑动速度等目标为优化对象,建立优化目标函数,确定设计约束条件,利用有关软件优化工具箱寻找最优解进行优化。结果表明,多目标优化设计与常规设计相比,在传动效率小幅提升的前提下,多目标优化设计的蜗轮齿冠体积大幅下降65.42%,传动中心距缩小24.8%,优化设计效果显著,优化后机构综合性能更强。

一种异形支架结构的多目标优化设计方法

以航空发动机润滑油箱在机匣上安装时所采用的成附件安装结构支架为典型代表,具有复杂结构形式的异形支架,要求具有相对较高的刚度和较轻的质量,为此,建立了综合正交试验方法、有限元分析方法和神经网络拟合方法相结合的一种结构动力学特性的优化设计方法,对于具有复杂结构形式的支架结构具有较高的优化设计效率。应用正交试验方法,在支架样件模型的设计变量的可行域内合理地选择零件的解集,使该解集能充分反映优化的目标变量与设计变量之间的关系;使用有限元参数化仿真方法,对选择出的样件模型进行参数化仿真计算,得到解集中每个样件模型对应的优化的目标变量值;基于神经网络拟合方法,基于参数化仿真得到的数据,构建出设计变量与优化目标变量之间的数学模型,并使用多目标优化算法NSGA-Ⅱ进行迭代求解,得到最终优化设计结果;优化样件与初始样件的固有频率相对变化率与仿真计算值基本一致,可以验证支架结构多目标优化设计方法的准确性和有效性。

基于混合和谐搜索算法的自压滴灌田间管网多目标优化设计

为了综合考虑管网投资和水压分布,合理进行管网布置和管径选择,以满足管网的经济性和可靠性,使自压滴灌管网系统达到投资最低和灌水均匀度最高的目的。以管网投资最低(管网经济性)和节点富余水头均值最小(管网可靠性)为目标,建立了自压滴灌“梳子”形和“丰字”形田间管网系统的多目标优化数学模型,提出了混合和谐搜索算法求解多目标优化模型的方法和步骤。以新疆某自压滴灌工程为例,采用该方法对其田间管网系统进行优化,优化方案的管网总投资为47.63万元,与原设计方案相比降低了9.86%;管网节点富余水头均值为8.87 m,与原设计方案相比降低了28.37%。该优化设计方法得到的优化结果,不仅节省投资明显,而且节点富余水头均值显著减小,说明管网系统的压力偏差小,灌水的均匀度显著提高。优化结果表明,混合和谐搜索算法收敛速度快,计算精度高,在自压滴灌管网的多目标优化设计中具有很好的应用价值。

寒冷地区模块化钢框架结构多目标优化设计方法

针对寒冷地区模块化钢框架结构节能性与经济性之间的矛盾问题,对模块化钢框架结构能耗和成本两个设计目标进行同步优化研究。根据模块化钢框架结构的特点进行参数化设计研究,提出在不同建筑尺寸下模块化钢框架结构的BIM模型自动建模方法;在Energyplus建筑能耗分析软件计算数据的基础上,采用多种机器学习算法进行建筑能耗预测,建立一种高效精确的建筑能耗预测模型;联立建筑能耗预测模型和建筑成本计算公式,在满足结构承载力的约束条件下,基于NSGA-Ⅱ算法进行模块化钢框架结构能耗和成本的多目标优化设计,生成帕累托最优解集。多目标优化设计方法解决了模块化钢框架结构“能耗+成本”的多目标一体化设计难题,推动了模块化钢框架结构的智能化升级,实现了模块化钢框架结构设计的快速高效化。

基于田口-灰色关联法的驱动桥壳多目标优化设计

针对传统方法对驱动桥壳进行结构设计时,产品存在部分性能冗余的问题,本文提出一种结合田口法和灰色关联法的驱动桥壳多目标优化设计方法。以驱动桥壳结构参数为设计变量,桥壳刚度、强度和动态性能为优化目标,采用田口法正交试验设计实验方案,利用有限元法进行驱动桥壳典型工况的仿真分析,在试验数据信噪比分析的基础上结合灰色关联法对驱动桥壳进行多目标优化,得到最优结构参数组合。研究结果表明,优化后驱动桥壳的上述优化目标性能得到提升,验证了联合优化方法的有效性。

基于响应面法的螺栓预紧力压电振动传感器结构多目标优化设计

为优化用于螺栓预紧力监测的压电式振动传感器结构参数,增大输出响应并优化其动态性能,提出以压电片最大等效应变、10 Hz传感器固有频率和传感器最小质量为优化目标,将响应面法(response surface methodology,RSM)与多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)相结合的设计方法。选取质量块厚度、悬臂梁和压电片的长度、宽度和厚度作为设计要素,采用最佳空间填充设计实验方案,构建标准响应面模型,并基于MOGA得到传感器的最佳结构参数组合,最后根据优化结果进行数值模拟验证。结果表明:优化后的悬臂梁和压电片结构尺寸分别为100.0 mm×45.0 mm×0.7 mm、45.0 mm×18.0 mm×0.7 mm,质量块厚度为15.0 mm,传感器结构谐振频率减小为9.49 Hz,输出响应增大了6.39%。该优化设计可用于螺栓预紧力的监测。

云南某城市公共供水管网目标优化设计研究

本文以城市公共供水管网为目标,探讨多目标优化设计方法在供水管网优化设计中的应用以及管网的总成本、可靠性等优化目标。采用多目标优化设计和蒙特卡洛模拟方法,通过构建目标函数和权重分配,生成备选设计方案,并利用理想点法进行综合评价,确定最优解。研究结果表明,基于多目标优化设计的方法能够全面考虑多个目标和约束条件,克服单目标优化的片面性,同时蒙特卡洛模拟方法能够有效克服优化设计的非线性及离散型。

基于GNSGA-Ⅱ算法的线圈优化设计

在电动汽车无线充电技术中,充电线圈的性能直接影响系统的整体传输性能。在分析常用线圈形状的基础上,引入拉梅曲线方程,设计了一种新型超圆角方形线圈;对耦合电路进行理论分析,得到优化目标传输效率和功率密度与待优化参数之间的关系;利用改进的多目标优化算法(GNSGA-Ⅱ)进行线圈的参数优化,得到一组最优的参数解用于工程设计。该方法相比于传统有限元仿真计算法,具有节省时间的优点,优化设计结果表明该方法具有有效性。

EBSM电子束扫描多极靴偏转线圈的多目标优化设计

针对电子束选区熔化增材制造的电子束偏转线圈偏转角度小、控制精度低等问题,设计了多极靴结构的扫描偏转线圈,选择极靴数量、磁芯类型作为试验变量进行正交仿真试验,并分析线圈内部磁感应强度的分布状态。以较高的中心磁感应强度、较低的磁场变化率作为线圈参数设计的优化目标。通过极差分析,确定两因素分别作用下每个指标的变化规律,并基于MOEA/D算法求解多目标优化问题。结果表明:极靴数量和磁芯类型均对线圈中心磁感应强度有显著影响,同时极靴数量对磁场均匀性具有积极影响;综合考量,十八极靴、无磁芯的线圈结构对于电子束大角度偏转和精确控制有显著优势。

矿物质直驱车铣复合中心立柱优化设计与研究

基于矿物质直驱车铣复合中心的立柱大多为实心结构,存在材料消耗大、整体偏重、制造成本高等问题,以CXK80型矿物质立柱为原型,对其开展动静态性能和热传导分析,把减轻矿物质立柱的质量、提高强度和刚度作为优化目标,运用拓扑优化和基于遗传算法的多目标尺寸优化方法对其进行减重设计。仿真结果显示:矿物质立柱经优化后减重14.2%,导轨镶嵌面温度降低21%,且立柱的前2阶模态均有相应提升。为验证仿真分析的有效性,利用模态锤击的方法进行验证,实验数据和仿真数据基本一致,误差在3%以内,实现了矿物质立柱减重、节省制造成本的目标。

基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法

提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进惯性权重因子、个体学习因子和社会学习因子,同时引入柯西变异策略,提高优化模型求解的效率和精度;构建以结构相关参数为设计变量、性能指标标准差为目标、3σ变量缩减区间为约束的优化模型,综合CMMOPSO算法和灰色关联分析获得多目标稳健优化最优解。算例分析结果表明,所提方法不仅能够以较少的性能函数调用次数获得高精度结构优化模型,而且优化结果与传统方法相比,收敛速度更快、稳健性更好。

基于NSGA-Ⅱ的内外液流通道筒式磁流变制动器优化设计

【目的】针对传统磁流变制动器磁场利用率不高的问题,设计了一种具有内外流道的筒式磁流变制动器。【方法】通过将隔磁环和隔磁盘集成在导磁材料旋转套筒和定子磁缸内,使得磁力线蜿蜒穿过内外液流通道的6段有效阻尼间隙,从而在制动器外形尺寸不变的前提下提高了转矩性能。阐述了内外液流通道筒式磁流变制动器的结构和工作原理,同时建立了制动转矩的数学模型。在电磁场和转矩分析的基础上,通过理论计算和DOE实验正交法预测模型精度,并利用NSGA-Ⅱ算法对内外液流通道筒式磁流变制动器进行多目标优化。【结果】结果表明,当加载电流为2.0 A时,制动器的转矩最大值由36.38 N·m提高到47.35 N·m,相比优化前提升了30.15%;转矩动态可调范围系数由18.28提高到21.31,相比优化前提升了16.58%。【结论】优化后的制动器满足无人配送小车的制动性能需求。

扇型磁极直线游标电机多目标优化设计

针对扇型永磁直线游标(S-PMLV)电机优化目标多并且彼此之间相互制约的特点,运用田口法(TM)实现S-PMLV电机的多目标优化。选取推力、推力波动、铁耗与力能指标等特性作为优化目标,确定对目标影响大的优化参数与参数因子水平的取值范围。建立优化目标和参数影响因子的实验正交矩阵,并利用有限元法(FEM)进行求解,分析优化参数改变对S-PMLV电机性能指标影响的变化趋势与比重,得到最佳优化方案。通过比较优化前后的目标性能,结果表明,优化后S-PMLV电机的综合性能得到提升。

基于Workbench的十字万向节的多目标优化

以煤矿用十字万向节为例,通过ANSYS Workbench有限元软件构建了十字万向节局部响应面模型,通过内置专业优化模块Design Exploration对十字万向节结构尺寸及厚度进行多目标优化设计,并给出设计推荐值。结果表明,优化后的十字万向节在降低设计重量的同时其结构强度也满足规范要求,具有较高的经济性与可行性。

汽车前纵梁结构耐撞性分析及多目标优化设计

为提高汽车前纵梁结构的耐撞性和轻量化水平,文章对其进行多目标优化设计。基于动态落锤冲击试验,建立并验证了前纵梁有限元模型的准确性以及建模方法的可靠性。结合试验设计、粒子群优化(PSO)算法改进的支持向量机回归模型(SVR)和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ),以减轻前纵梁质量和增加其比吸能为优化目标,对前纵梁的结构进行确定性优化和可靠性优化。结果表明,优化后的前纵梁结构耐撞性和轻量化水平都有了提升,同时也保证了设计的可靠性。

基于深度置信网络与多目标粒子群算法的通用飞机机翼优化设计

采用主成分分析技术对基于型函数/类函数变换(CST)参数化方法进行改进,以减少机翼的设计变量。建立了机翼的数据库,以数据库中机翼的几何参数和气动参数为训练样本,建立并训练了深度置信网络作为气动优化设计的代理模型。为了提高标准多目标粒子群算法的收敛速度和全局搜索能力,发展了基于α-stable分布函数的改进型多目标粒子群算法。将深度置信网络代理模型嵌入改进的多目标粒子群算法,开展了某通用飞机机翼的多目标气动优化设计。优化结果表明,采用主成分分析技术可大幅减少计算量。对优化所得机翼构型开展数值模拟验证,结果表明,在阻力系数不增加的条件下,优化机翼构型在多个工作状态下的升力系数显著提升。

定位装置连杆的多目标优化设计

定位装置是造型生产线上固定铸件转运车的一种装备,连杆是其主要受力部件。采用多目标遗传算法对连杆结构进行优化设计,以提高其安全性,减轻重量。首先对连杆进行静力分析,得到优化前连杆的应力、变形和安全系数云图;其次确定连杆的设计变量,进行多目标优化分析,计算得到最优的设计变量。优化后的连杆重量减轻16%,安全性能提高32%,验证了对连杆进行多目标优化设计的可行性,为其他零件的优化设计提供一定的参考。

基于遗传算法的非对称翼形翅片印刷电路板式换热器优化设计

为了研究结构参数和入口雷诺数对非对称翼形翅片印刷电路板式换热器(PCHE)性能的影响,首先基于计算流体力学对简化的非对称翼形翅片PCHE进行三维数值模拟,通过拟合计算结果得出了误差分别在10%和13%以内的努塞尔数Nu和摩擦系数f的经验准则式;然后,采用一维分析方法来计算全尺寸PCHE(不对换热器模型进行简化)的体积、换热量和压降等参数;最后,将全尺寸PCHE单位体积的换热量(Q/V)和总压降(Δ_(p))作为目标函数,将翅片横向间距、翅片厚度和入口雷诺数作为设计变量,结合NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化设计。研究结果表明,与翅片横向距离为4.8 mm时相比,当翅片横向距离为3 mm时,换热器的Q/V最大可增加88.7%,Δ_(p)最大可增加178.6%;与翅片厚度为0.6 mm时相比,当翅片厚度为2.4 mm时,换热器的Q/V最大可增加76.5%,Δ_(p)最大可增加93.9%;与本文所研究的其他结构参数的非对称翼形翅片PCHE综合对比,使用NACA8540翼形翅片的PCHE具有最佳的性能。所得结论对于非对称翼形翅片PCHE的应用具有一定指导意义。

开关磁阻电机设计及多目标优化方法

绕组电流的非正弦性以及铁心磁通密度的高饱和性给开关磁阻电机(SRM)设计造成了极大困难,传统设计方法过程繁琐、专业性要求高且难以获得最优方案。本文首先利用传统方法得到了SRM初始设计方案,并通过敏感性分析揭示了各主要几何尺寸对电机性能的影响模式。然后,从收敛速度及全局精度出发,对遗传算法进行了改进。在此基础之上,以效率和转矩波动为目标函数,对初始方案进行了优化,得到了关键尺寸和控制参数的全局最优解。本文的研究对SRM设计及优化具有一定的参考价值。