斜拉桥合理成桥状态确定的序列二次规划法

本文首先介绍斜拉桥合理成桥状态的概念和现有的斜拉桥索力优化方法。然后基于序列二次规划(SQP)算法,提出了一种用于确定斜拉桥成桥合理状态的实用方法-序列二次规划法。该方法通过建立斜拉桥索力优化的非线性规划模型,以斜拉桥主梁和索塔的弯曲应变能为目标函数,以各斜拉索的索力为设计变量,结构的应力和索力为约束条件,并计入大跨度斜拉桥各种几何非线性因素的影响,采用强次可行序列二次规划法进行优化求解,确定斜拉桥成桥合理状态的索力。运用该方法和空间非线性有限元分析程序分析了某斜拉桥的合理成桥状态,计算结果表明该方法简单、有效。

用序列二次规划法设计ICF靶区光路

运用序列二次规划法设计了靶区光路。由ＩＣＦ柱面靶间接驱动实验对多路激光束排布的要求，建立靶区数学模型，用本文设计结果构筑光路排布线框实体。该三维线框以特征线代表６０路激光驱动光束实体。

斜拉桥索力优化的强次可行序列二次规划法

提出了一种斜拉桥索力优化的实用方法-强次可行序列二次规划法．该方法通过建立斜拉桥索力优化的非线性规划模型,以主梁和索塔的弯曲应变能为目标函数,斜拉索的索力为设计变量,结构应力和索力为约束条件,计入大跨度斜拉桥各种几何非线性因素的影响,采用强次可行序列二次规划算法进行优化求解,确定斜拉桥成桥合理状态的索力．运用该方法对某斜拉桥进行索力优化,结果表明该方法简单、有效．

基于序列二次规划法的分布式电源优化配置研究

针对分布式电源配置对配电网的影响,提出一种带二阶项配网潮流约束的方法解决分布式电源优化配置问题,以实现分布式电源价值的最大化。从降损角度出发建立优化配置的数学模型,并用序列二次规划求解优化问题。在充分发挥序列二次规划法收敛性好的基础上,提高计算精度,并适用于各种复杂的配电网络。以IEEE 33节点系统为例,验证所提方法在分布式电源优化配置问题求解中具有很强的全局搜索能力,可以有效、准确地实现分布式电源的最优配置,计算过程简单可靠,具有实用价值。

经济调度问题的混合蚁群算法及序列二次规划法解

为了获得整体近似最优解,提出采用蚁群算法,搜索发电机可运行状态的最优组合,并对蚁群算法的数学模型进行分析,以参数的形式给出具有普遍意义的收敛性定理。在此求解过程中,以每只人工蚂蚁来表示符合限制条件的某个可运转状态的发电机组合并以序列二次规划法来求解传统的经济调度问题。以三部机组的数值模拟,验证该方法正确有效。

钢索索力和抗弯刚度识别的序列二次规划法

提出了由多阶频率考虑端部转动约束识别索力、抗弯刚度的序列二次规划法。序列二次规划法识别索力和抗弯刚度过程采用频率平方的倒数作为权数,并采用多个序列二次规划法进行迭代保证收敛于精确值。3个算例表明序列二次规划法可以同时精确的识别出钢索索力和抗弯刚度。序列二次规划法用于求解钢索索力和抗弯刚度的识别这一有约束的最优化问题,具有整体收敛性且同时保持局部超一次收敛性。

基于影响矩阵法及序列二次规划法的斜拉桥自动调索

为了研究结构单元和设计变量较多、设计工况复杂的斜拉桥索力优化问题,以某双塔三跨斜拉桥为例,基于既有的影响矩阵理论,以主梁和桥塔的弯曲应变能来建立目标函数,通过序列二次规划法实现索力的自动搜索优化计算,并同常规算法进行比较分析。计算结果表明:该方法应用于复杂斜拉桥索力优化,优化后的索力与设计索力能良好的吻合,成桥状态主梁弯矩分布更加均匀,主塔可以充分发挥其轴向承压能力,结构变形远小于规范限制,为斜拉桥的索力优化提供了一种新的高效解决思路。

采用序列二次规划法进行空间网架结构优化设计中的关键问题

采用序列二次规划法对空间网架结构优化设计时,起控制作用的约束条件是应力约束,在对应力约束函数进行序列二次归格化时必须进行应力灵敏度分析。同时设计变量运动极限的选取将直接影响到迭代过程的平稳度、迭代次数以及遮代计算结果的精确度。既此提出了应力灵敏度和设计变量运动极限的计算方法及理论依据。

基于辅助问题和序列二次规划法的电网分区并行最优潮流算法

针对传统集中式潮流计算存在的问题,建立基于电网分区的分解协调模型.采用构造辅助问题(AP)的方法进行分布式并行计算,将大型互联电网最优潮流问题分解为多个子网的并行潮流优化问题,在每个子网中,采用序列二次规划法求解子系统的的优化问题.基于地域的系统分解与协调符合电网市场的发展方向.仿真结果表明。

序列二次规划法在抽油机优化设计中的应用研究

为了寻求更优更高效的游梁式抽油机的优化设计方法,以游梁式抽油机CYJ3-1.5-6.5HB为例,以曲柄扭矩因数为目标函数,用序列二次规划法和遗传算法分别进行优化设计,通过对比分析得出采用序列二次规划法的优化结果比遗传算法的优化结果更优,过程更高效的结论。

基于序列二次规划法的配电网负荷优化管理

本文针对配电网中负荷控制与管理系统中的负荷优化管理问题，提出了一种非线性优化方法解决配电网中负荷的优化管理问题，以实现最大限度供电的同时达到经济效益最大化。该方法根据负荷节点的网损灵敏度大小来确定配电网节点进行优化处理，从降低网损角度出发建立以配电网网损最小化为目标函数的数学模型。利用序列二次规划求解数学规划问题得到配电网切除负荷的容量。以IEEE33节点系统为例，对所提方法的有效性进行了验证。结果表明这种方法可以有效、准确地实现配电网负荷的优化管理，且方法的概念清楚、计算过程简单可靠，具有较强的实用价值。

应用粒子群-序列二次规划算法的结构可靠性优化

针对粒子群算法在寻优过程中局部搜索能力较差、后期收敛慢的缺点,提出使用序列二次规划法来改进粒子群算法的局部搜索性能。该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该算法可以快速获取全局最优解。应用于经典测试函数,可得到较高精度的最优解,验证了算法的有效性。对实际齿轮减速器进行结构可靠性优化设计,建立了结构可靠度约束下最小体积的优化模型,并用该混合算法方法进行优化计算,仿真计算结果表明:该方法解决结构可靠性优化问题是合理有效的。

基于序列二次规划算法的定位器坐标快速标定方法

针对飞机数字化装配系统中可移动数控定位器坐标标架的标定问题,提出一种基于序列二次规划(SQP)优化算法的快速标定方法.在定位器上预设标记点,以设备处于零点位置时标记点在设备坐标系下的位置为理论位置,标记设备坐标标架.采用奇异值分解法求解标记点实测与理论坐标偏差的最小二乘模型,进行零位标定.针对定位器移位复位操作所致标记点偏移的情况,利用SQP优化算法计算定位器坐标标架.对零位标定及快速标定实例结果进行对比分析,结果表明,快速标定可减少激光跟踪仪的测量次数,有效避免转站误差,在提高标定效率的同时确保定位器定位精度高达0.05mm,满足了大型飞机数字化装配中定位系统的高精度要求.

基于N-S方程和序列二次规划的翼型优化设计

实际工程中的翼型设计通常是对某一性能良好的基本翼型进行局部改进以满足特定的工程要求。文中将 N- S方程流场分析程序和序列二次规划结合起来 ,发展了一种实用的翼型优化设计方法 ,用以提高基本翼型在多个设计点、在多种约束条件下的气动性能。由 N- S方程计算得到的升力、阻力等气动参数构成目标函数 ,数值优化程序对其进行最优化。超临界翼型的设计算例表明 ,文中发展的翼型优化方法设计质量高 ,所需机时少 ,易于实施 ,有较大的工程应用价值。

基于信赖域序列二次规划算法的含DG配电网优化控制

针对含分布式电源(distributed generation,DG)配电网运行中的DG优化控制问题,建立了包括最大化DG出力、最小化系统网损和电压偏差3个目标的数学模型,提出一种信赖域序列二次规划(trust region sequential quadratic programming,TRSQP)算法来求解DG的最优化有功和无功出力。该算法在信赖域的指引下依照一定的规则,通过形成一系列信赖域内二次规划子问题(QP)来逐步求解原问题。通过灵敏度分析方法减小了二次规划子问题的规模并采用有效集法求解。以修改过的IEEE 33节点为例,对最优化DG出力问题进行了仿真,结果表明提出的最优化DG出力模型和求解算法能够保持网络运行在安全经济的状态;以33、69、292、588、1180节点配电系统为例,将文中算法与逐次线性规划法(sequential linear programming method,SLPM)和原对偶内点法(primal-dual interior-point method,PDIPM)进行了比较,结果表明所提算法具有较快的计算速度和良好的鲁棒性,适合在线应用。

基于改进遗传算法和序列二次规划的再入轨迹优化

提出结合改进遗传算法和序列二次规划法的可重复使用运载器再入轨迹优化方法,发挥了遗传算法(GA)对初值不敏感和全局收敛性强以及序列二次规划(SQP)法收敛速度快和精度高等优点,弥补了遗传算法优化结果的随机抖动、序列二次规划法对初始值敏感、收敛半径小和容易陷入局部极值等不足.将改进的遗传模拟退火罚函数法用于全局搜索设计空间,序列二次规划法用于局部优化,直接配点法用于将最优控制问题离散为非线性规划问题.算例结果表明,在没有初始估计的情况下,能够得到高精度的全局最优解,证明了该算法的正确性和有效性,验证了该算法具有初值不敏感和鲁棒性好的优点.

基于全局序列二次规划算法的无功优化

为提高无功优化计算的收敛性和精确性,采用全局序列二次规划(SQP)算法来计算无功优化潮流.在优化的循环迭代过程中,电压相角和支路潮流并未当作常数看待,而是通过每次迭代后系统状态下的潮流计算重新获得的.对IEEE30节点系统进行无功优化仿真,结果表明全局SQP算法具有良好的收敛性和精确性.

结构优化的内点序列二次规划方法

本文给出一种对偶内点二次规划算法。通过利用代理约束的思想，构造了约束为单纯形的对偶问题，并通过Ｋａｒｍａｒｋａｒ的投影尺度变换来求解，同时以无约束极小点来判断所参与运算的约束，提高了算法的效率。目的在于提高序列二次规划的求解效率，并使之用于结构优化问题。利用这种方法计算了例题，结果表明方法可行。

基于改进序列二次规划的非线性控制分配

针对多操纵面飞机舵面偏转角与力矩系数之间的非线性问题,提出一种改进粒子群算法(particleswarm optimization,PSO)和序列二次规划算法(sequential quadratic programming,SQP)相结合的方法来解决非线性控制分配问题。以飞翼模型为对象,对模型舵效进行分析,在舵效非线性的情况下,采用拟合函数的方法来表示舵效的非线性;对粒子群算法进行改进,采用拟牛顿法及线搜索方法对序列二次规划方法进行改进,并对改进后算法的拟合效果进行比较;在线性舵效与非线性舵效下进行仿真对比,验证了算法的有效性。仿真结果表明:该算法能提高粒子群算法的全局搜索能力,保证分配的准确性。

基于信赖域二次规划的非线性模型预测控制优化算法

针对非线性预测控制如何在有限时域内有效的求解非凸非线性规划这一关键问题,本文采用序列二次规划方法,将非线性规划转化为一系列二次子规划求解.首先根据非线性规划联立方法将系统状态和控制量同时作为优化变量,得到以控制量步长为优化变量,只包含不等式约束的子二次规划问题,并用它取代原SQP子规划,减小了子问题的规模;随后采用基于信赖域二次规划的方法求解子规划问题,保证每次迭代的可行性;同时采用一种能够保持SQP问题Hessian矩阵稀疏结构的更新方法,也在一定程度上降低了算法的复杂程度.最后的仿真结果表明了该方法的有效性.