自适应材料插值在柔顺常力机构非线性拓扑优化中的应用

为解决柔顺常力机构的非线性拓扑优化中存在的数值不稳定问题,对非线性拓扑优化的材料插值方法进行了研究。首先,根据常力机构的工作特点以及输出特性,分别构建了其非线性拓扑优化的设计域以及优化模型;然后,对数值不稳定问题产生的原因展开了讨论,从控制应变以避免数值不稳定问题的角度出发,提出了一种新的材料插值模型,模型中引入了参数α,对低密度单元抗变形能力进行了统一调节,并根据最大等效应变给出了一种参数α的自适应调整策略;最后,基于提出的材料插值模型,推导了常力机构优化模型的目标函数敏度表达式,对不同常力区间的常力机构进行了优化,分别对优化结果以及优化效率进行了讨论;并搭建了实验平台,对优化得到的常力机构的实际输出性能进行了验证。实验结果显示:该方法优化得到的常力机构在特定的常力区间内,最大输出力误差为2.3%。研究结果表明:自适应材料插值方法有效地避免了数值不稳定问题,稳定性得到了提升,且优化效率相比于附加超弹材料方法得到了提升。

制冷站双目标权重自适应非线性预测控制

针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5%;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43%.

基于非线性规划的多波束测线优化设计

为获取不同地形情况下的测线布设优化方案,文章对多波束探测技术展开了研究,首先应用几何关系得到了多波束测深的覆盖宽度模型和重叠率模型;其次通过建立海底坡面参数方程与多波束探测面所在平面参数方程,得到了不定测线方向覆盖宽度模型;最后综合已有模型及边角关系,针对矩形海域建立了测线总长度的优化模型。

柔顺机构几何非线性多目标拓扑优化设计

给出一种柔顺机构几何非线性多目标拓扑优化设计的新方法。首先,建立增量形式平衡方程,采用Total-La-grange描述方法和Newton-Raphson载荷增量求解技术获得几何非线性的结构响应。其次,建立适合求解几何非线性的多目标拓扑优化数学模型,目标函数以平均柔度最小和几何增益最大来满足机构的刚度和柔度需求,提出用标准化方法建立多目标函数,利用决定函数得到最优妥协解。目标函数敏度分析采用伴随求解技术,拓扑优化采用固体各向同性材料插值方法,并用移动近似算法进行迭代求解。最后,通过算例说明以上方法的正确性和有效性。研究结果表明,运用该柔顺机构几何非线性多目标拓扑优化方法能够在刚度和柔度之间找到最优妥协解,不但提高机构柔度,而且提高机构刚度,同时也说明对柔顺机构进行几何非线性拓扑优化的必要性。

多目标非线性水资源优化配置模型的混合遗传算法

针对某市水资源优化配置模型的多目标、非线性特点,提出大系统总体优化的遗传算法求解方法。遗传算法构造中,对连续变量离散化采用浮点数级联编码;依据精确不可微罚函数法,构建个体适应度评价函数;将模拟退火算法与遗传算法相结合,探讨了基于模拟退火的混合遗传算法在水资源优化配置中的实际应用。实例表明,混合遗传算法是解决水资源优化配置多目标、非线性问题的有效途径。

油田开发规划非线性多目标优化模型研究

为了编制油田的效益规划,实现对利润、产量、成本、投资多个目标的合理决策,根据油田开发的实际情况,将油田的构成细分为9个部分,建立了利润、产量、成本和投资的非线性多目标优化模型,将利润、产量、成本、投资4种油田开发指标分成不同的优先级进行优化。采用ARMAX模型预测模型参数,用多项式拟合描述产量与工作量之间的非线性关系,在对多目标设置不同优先级的基础上,应用基于遗传算法的逐层非线性多目标算法,较快地得到最优解,对油田效益规划的编制具有重要意义。

低雷诺数翼型多目标优化设计研究

为消除低雷诺数下对称翼型小迎角范围内的气动力非线性现象,基于高斯过程回归模型及NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法并耦合RANS的数值方法建立了低雷诺数翼型优化设计程序,以多个状态下小迎角范围内的平均巡航因子为目标函数开展翼型优化设计。结果表明:优化翼型具有明显的几何凸起,有效改变了分离泡的位置和类型,进而显著改善翼型气动特性,Re=4×104时小迎角范围内的升力系数非线性现象基本消失。进一步分析发现优化翼型的凸起增强了壁面的对流影响和来流抵抗逆压梯度的能力,进而改善了翼型的气动特性。

热挤压工艺多元非线性回归与多目标优化技术研究

通过DEFORM软件模拟热挤压成形,获得了挤压力、损伤值与摩擦因子、挤压速度、挤压比之间的关系。运用多元非线性回归技术建立了挤压力、损伤值的单目标优化数学模型,通过加权和法构造了多目标优化的评价函数,用改进的遗传算法计算了目标函数的优化解。铅黄铜棒热挤压成形工艺参数多目标优化仿真结果验证了该方法的有效性。

非线性规划多目标优化物流成本随机模型的研究

就整个物流链成本进行综合分析,试图建立一种效益与成本、服务质量均衡的多目标优化的物流成本模型,为物流企业实现优化管理提供决策手段.

一种多目标优化的非线性预测控制算法的研究

针对非线性预测控制中目标函数求解的问题,提出了一种改进的多目标粒子群优化的非线性预测控制策略(MOPSO-NPC)。首先,针对基于单目标优化的非线性预测控制算法(SOPSO-NPC)不足之处,将多目标粒子群优化的思想融入了非线性预测算法中。其次,将参考点和区域引导方式结合在一起,提出了一种基于偏好信息的混合动态引导策略。最后,利用g-dominance进行全局最优粒子的选取,提高了搜索的效果。该算法被应用在结晶器控制系统中,仿真结果证明了提出算法的可行性。

产品全生命周期设计非线性多目标优化方法

为实现产品全生命周期设计全系统、全过程、全性能优化的目的,提出在对生命周期内各环节影响因素分析的基础上,将设计从面向某一特定阶段或特定性能指标的平面式局部规划扩展到立体式整体规划.对立体式生命周期设计的涵义进行了阐释.基于详尽的需求分析和系统分析,以及对影响产品竞争力因素的综合评估,建立了产品立体式生命周期设计非线性多目标优化模型,给出了优化问题求解的方法,并以算例对所给出的模型和求解方法进行了说明.

解非线性方程组的多目标优化进化算法

如何有效地求解复杂非线性方程组是进化计算领域一个新的研究问题。将非线性方程组等价地转化成多目标优化问题,同时设计了求解的多目标优化进化算法。为了提高算法的搜索能力及避免算法陷入局部最优,采用了自适应Levy变异进化算子和均匀杂交算子。计算机仿真表明该算法对非线性方程组的求解是有效的。

基于星载气象雷达的非线性调频信号优化设计

随着天气观测、研究和规划的进展,气象雷达技术的开发工作取得了重大进展。脉冲压缩使新一代低成本、紧凑型星载天气雷达系统成为可能。为了抑制脉压带来的距离旁瓣,目标探测雷达通常采用基于幅度调制和失配滤波的方法,但由于其存在主瓣扩展和功率损失等缺点,不适用于气象观测。非线性调频(NLFM)信号可以调整其功率谱密度,在明显不降低信噪比的情况下提供较低的旁瓣输出。本文设计了一种新的波形优化框架。该框架通过多目标粒子群优化算法(MOPOS)构造了一种针对气象粒子目标的非线性调频(NLFM)脉冲压缩波形,实现了极低的距离旁瓣电平和较高的多普勒容限,可以显著地缓解非常有限的卫星峰值功率的限制和卫星平台运动导致的多普勒对系统影响。仿真实验结果表明:改进的非线性调频波形具有良好的性能。

变形监测网非线性多目标规划的三级优化设计

本文针对监测网三级设计问题和优化设计模型中绝大多数函数关系都是非线性这一特点，提出了一种解决监测网三级设计分层次多目标非线性化设计的新方法。

基于非线性选择方法的多目标优化遗传算法

针对排序选择法中广泛采用的线性选择方法的缺陷,提出了一种非线性选择方法。这种选择方法既充分体现了非劣解集对劣解集的优先选择权,又考虑到了非劣解集和劣解集中个体的平等性。理论分析和仿真计算表明,这种新的排序选择法不仅能得到分布广泛的Pareto最优解,而且进化速度极快,一般只需30-50代。

基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化改进算法

为了提高多目标鲸鱼优化算法的全局优化性能,提出了一种基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化算法IWOA-APD。首先,针对基本多目标鲸鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题,采用角度惩罚距离作为解优劣评价指标。其次,给出了一种基于迭代进度和优化因子的收敛因子指数形式非线性递减策略,该策略可以通过调整优化因子进一步提升优化性能。除此之外,给出了基于融合距离与拥挤度距离的精英集维护机制,从而改善精英集的多样性维护效果。最后,为了验证该算法的有效性,基于五种标准测试函数及一种城市轨道列车速度曲线优化实际算例,在MATLAB2016b GUI平台下采用所提出的IWOA-APD与IWOA、MOWOA、dMOPSO进行对比仿真。仿真结果表明,所提出的IWOA-APD寻到了更理想的优化结果。由此说明,相比于一些性能品质良好的优化算法,IWOA-APD还具有更快的计算速度和更高的全局收敛精度。

多目标优化问题拟近似有效解非线性标量化的一个注记

主要研究多目标优化问题拟近似(弱)有效解.在没有任何凸性假设下,通过非线性标量化方法给出了多目标优化问题拟近似(弱)有效解的充分条件.主要结果修正了已有文献中的错误,并通过例子对其错误进行了说明.

基于多目标非线性优化的汽油调和配比问题研究

基于多目标非线性优化方法研究汽油调和配比问题,结合实际从提高经济效益和产品合格率为出发点,以成本最小、产值最大、辛烷值过剩最小为目标函数,以资源、调和配比、调和能力等为约束条件,建立汽油调和配比优化的多目标规划模型.并且以按照国Ⅴ标准的要求进行生产活动的炼油企业为实例,验证了我们建立的模型以及求解方法的有效性、可行性.

多目标优化问题近似解的非线性标量化刻画

本文主要研究非线性标量化问题近似解与多目标优化问题近似解的关系.利用两种范数建立非线性标量化问题,得到了多目标优化问题近似有效解和近似真有效解的非线性标量化结果,并给出例子对主要结果进行了说明.

锂电池非线性退化模型和多目标储能优化

针对锂电池储能退化行为的描述和建模存在的缺陷,提出基于市场收益的锂电池多目标储能优化方法。该方法同时考虑电流大小和充放电状态对锂电池退化性能的影响,将非线性退化行为转化为嵌入式整数线性编码(MILP),实现锂电池能量调度策略的最优化和收益最大化。提出的分段拟合函数和两阶时间分解技术,允许在有限的计算时间内处理更多的锂电池充放电数据,并实现储能最优策略。实验结果表明,所提出的多目标优化策略和非线性退化模型,能够准确地描述锂电池的非线性退化行为。