复杂机械产品性能意图优化研究

为解决专用装备制造业中复杂机械产品多设计参数、多设计约束、多设计目标的设计优化问题,采用一种基于Pareto最优解的多目标广义差分进化(GDE)算法.GDE算法在普通差分进化算法的基础上改进了约束条件的处理方法,利用差分进化算法模拟生物种群进化,以群体中的所有个体为对象,采用随机化技术对一个被编码的参数空间进行高效搜索,通过反复迭代搜索到多目标优化问题的近似Pareto最优解集.以高速工业平缝机勾线机构的设计为例,通过对求得的Pareto最优解集的分析,得到了高速工业平缝机勾线机构的设计特性,为设计人员今后进行高速工业平缝机勾线机构性能设计优化提供了充分的依据.

基于T-ψ有限元法的多目标函数变压器优化设计

随着电网容量和电压等级的不断提高,用户对电力变压器优化设计提出了更高的要求,该文基于矢量电位-标量磁位(T-ψ)有限元法(FEM)对变压器拓扑结构进行多目标函数优化设计,旨在提高变压器性能、降低制造成本。变压器设计涉及多参量多目标函数,故采用改进型广义差分进化算法(GED3)实现快速全局寻优。由于每个优选案例都需要采用有限元法对变压器性能参数进行验证,花费时间较长。为了减少变压器仿真验证所需时间,故在保证精度的前提下,寻优过程中采用较粗网格,待最优案例确定后,采用密网格与有限元法相结合对变压器各项性能参数加以对比验证分析。挑选最优案例与未优化变压器各项参数进行对比,优化后的变压器铜损降低4.5%,铁损增加0.81%,但总损耗降低3.62%,制造成本降低3.89%。且在采用粗细网格下,无载损耗误差为0.825%,为工程应用中可接受范围,验证了该文方法的正确性,且该方法可应用于其他电工装备优化设计中。