基于近似模型的两级集成系统协同优化方法

在两级集成系统协同优化(BLISCO)方法的基础上提出了一种基于近似模型的BLISCO方法,该方法在继承了BLISCO方法优点的同时,具有能够减少设计优化过程中仿真分析和计算次数、平滑设计空间数值噪声、加快收敛速度等优点。通过两个算例,针对子系统存在耦合和不存在耦合两种情况对所提出方法进行了测试,分析结果表明,采用基于近似模型的BLISCO方法可以快速、准确地获得最优解,且综合性能优于原BLICO方法和相关文献所提出的方法。

直驱式电液执行器系统协同优化研究

直驱式电液执行器是一种机、电、液一体化的动力装置,需要运用多学科的专业知识和丰富的设计经验并通过多次反复的综合分析和优化才能得到良好的设计方案。传统的优化设计只是针对单一学科进行串行优化,因此,基于Isight优化设计平台,构建了直驱式电液执行器协同优化基本框架,对系统进行优化分析。优化结果表明,在系统响应速度提高的同时,有效地减小了系统的装机功率以及动力机构的重量和所占空间体积,达到了设计优化的目的。

智能钻井多目标协同优化系统研究与应用

在深井超深井钻探过程中,井眼中高强度、高研磨性地层导致的钻头早期磨损、井下钻具振动剧烈、井眼清洁不足等,严重制约了深井超深井的安全快速钻进。针对上述问题,文章提出了一种智能钻井多目标协同优化系统,可以实时跟踪、优化钻井参数,提高钻井性能。同时基于机械钻速和机械比能,定义了钻井性能综合评价指标;结合地应力、钻具振动、摩阻扭矩、井眼清洁和破岩能效等地质、物理模型,提出了包含探索、学习和应用三种模式的钻井参数实时优化流程,训练了融合支持向量回归模型和随机森林回归模型的钻井参数实时优化算法。该系统在深地川科1井进行了现场应用,提速比达到了41.5%,为深井超深井钻井优化提速提供了一种新的技术手段。

大型油气网络系统最优化理论方法研究及“AI+”展望

油气田中承担油气集输的各类地面站场、管道、井筒等形成庞大的遍及地上地下的油气网络系统,油气田生产建设的最优设计问题本质上可以归结为大型油气网络的条件极值优化问题。从油气网络系统最优化设计的角度,梳理油气田生产建设决策优化理论方法研究进展,在优化模型构建和求解方法方面分析大型油气网络系统的优化难点,总结油气集输网络、注水网络、配套地面工程网络系统,以及地面地下一体化超大型油气网络系统最优化理论方法。大型油气网络系统优化能够在多网络属性优化决策模型建立、高效高维优化算法开发、多生产网络系统协同优化、地面地下一体化优化等方面进行创新,可以在"人工智能+油气网络系统优化"的前沿研究领域进行攻关突破。

基于V/V牵引变压器的同相供电系统电能质量混合补偿研究

为了综合补偿V/V同相牵引供电系统中的谐波、无功和负序等电能质量问题,提出了一种基于磁控静止无功补偿器(MSVC)和综合电能质量补偿器(HPQC)的电能质量混合补偿方法。通过协同控制MSVC和HPQC使得HPQC的直流电压最小,从而达到完全补偿无功、负序条件下,HPQC有源容量最小。再利用无源滤波器和HPQC有源滤波共同滤除系统中的谐波,实现对系统的负序、无功和谐波的综合补偿。另外还分析了混合补偿系统的负序、无功和谐波电流的实时检测方法,提出了HPQC和MSVC的协同控制策略,使得整个系统响应速度满足补偿要求。与传统有源补偿设备相比,降低了有源部分的补偿容量和直流电压,降低了补偿成本。仿真和实验结果验证了本文提出的混合补偿方法的有效性和可行性。

BLISCO方法在载人潜水器设计中的应用

结合两级集成系统综合方法(Bi-Level Integrated System Synthesis)和协同优化(Collaborative Optimization)方法的主要特点,提出了一种新的多学科设计优化方法—两级集成系统协同优化方法(Bi-Level Integrated Sys-tem Collaborative Optimization,BLISCO)。它的关键思想是将设计变量分为系统级设计变量和子系统设计变量,并在保留协同优化方法协同机制的同时,用子系统耦合输出响应的加权和代替一致性约束作为子系统优化的目标函数。通过电子封装优化设计问题验证了BLISCO的收敛性、准确性以及鲁棒性。最后,文中将BLISCO方法应用于载人潜水器的多学科设计优化,大大提升了载人潜水器的总体综合性能。

浅议全域空间综合规划体系构建

针对我国空间规划种类繁多、依据欠佳、要素紊乱、内容冲突而导致建设成本增加及环境恶化的状况，提出了综合系统协同优化的规划理念；强调了先查评、后限界、再规划工作步骤；大尺度最佳目标确定；规划内容、法规、行管三犬系统配套体系构建；多规内容整合原则与顺序；多科学相融数字平台建设；空间规划与大数据战略融合等重点。初设了规划体系和规划内容运行系统基本框架。

集成BLISCO和iPMA的多学科可靠性设计优化

为解决传统的基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)由于存在优化过程多层嵌套、多学科分析和可靠性分析反复迭代而导致的低效率问题,提出集成两级集成系统协同优化(BLISCO)策略和改进功能测度法(iPMA)的多学科可靠性设计优化方法。首先,基于序列化思想将多学科可靠性设计优化解耦,避免了每次多学科设计优化(MDO)对完整可靠性分析模型的反复调用与迭代。其次,采用高效的更适合复杂工程组织形式的BLISCO策略进行确定性多学科设计优化,摒弃了协同优化的一致性约束和两级集成系统综合法的复杂分析和近似建模问题,提高了计算效率。然后,基于角度更新策略对功能测度法(PMA)进行改进,采用更新角度替代极限状态函数值进行可靠性分析与判别,减少了多学科可靠性分析次数。最后,结合某机型起落架的缓冲器设计实例对所提方法进行验证,结果表明该方法的计算效率较其他方法分别提高了30.93%和19.97%,验证了方法的有效性,且具有工程实用价值。