基于响应面-遗传算法的印制电路板参数识别

印制电路板装配件(Printed Circuit Board Assembly,PCBA)在航空航天设备中有广泛应用,分析和优化航空设备中电子设备振动可靠性的必要前提是建立准确的PCBA有限元模型。针对PCBA有限元模型物理参数难以通过实验获取的问题,本文以某机载电子设备PCBA为案例,首先通过最小分辨率V(Minimum Run with Resolution V,MRRV)的中心复合设计(Central Composite Design,CCD)建立多因素模型响应面函数样本点;然后根据最小二乘法确定响应面函数系数并完成响应面精度检验,构建响应值与模态试验结果误差的多目标函数;再采用快速分类的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行多目标参数识别,将识别后的参数代入ABAQUS有限元模型进行仿真分析,最后与模态试验和随机振动试验结果进行对比。结果表明:模态频率平均误差减少到2.70%,随机振动响应平均误差为5.83%,验证了此方法对机载振动环境下PCBA模型参数识别的有效性。

基于响应面法与遗传算法的梁式桥有限元模型更新

为了使自主开发的智能健康监测平台产生的海量监测数据利益最大化,在平台中添加结构分析模块,扩大平台的应用范围。针对有限元模型分析的准确性与可靠性,提出一种将响应面法和遗传算法相结合的有限元模型更新方法。首先,根据设计资料建立结构理论有限元模型并确定结构更新参数;其次,采用中心复合试验设计方法获取样本点并计算结构响应;接着,基于逐步回归分析进行显著性检验并利用最小二乘法拟合得到更新参数与特征响应之间的响应面函数关系;最后,联合结构静动力响应构造目标函数,利用遗传算法对其进行迭代优化求解,并将最优解代入理论有限元模型中,从而实现结构有限元模型更新。以简支梁为例,选择以弹性模量和截面惯性矩为更新参数,以频率和位移为结构响应,结合动静载试验结果,对其进行有限元模型更新,验证所提方法的有效性。结果表明:模型更新后的有限元模型计算分析结果与实测值的相对误差大幅度降低,且计算值更加接近于实测值。基于响应面法与遗传算法的有限元模型更新方法可以为智能健康监测平台提供更加准确的有限元模型,对损伤识别和预警评估等模块提供了便利。

基于径向基响应面和遗传算法优化的大跨悬索桥有限元模型修正

为建立贴合桥梁实际状况的有限元模型,提出了一种精确预测、分析大跨度悬索桥结构行为的有限元模型修正方法。通过高斯径向基函数构建响应面模型,将结构动力特征作为特征量构建目标函数,并引入遗传算法进行优化求解,对某大跨悬索桥的有限元模型利用数值仿真数据和安全监测系统实测数据进行了修正。结果表明:采用高斯径向基函数建立响应面模型进行有限元模型修正,可有效提高有限元模型计算精度。同时,遗传算法的引入大幅提高了计算效率。基于数值仿真数据修正后,桥梁有限元模型计算误差均小于3%。基于安全监测系统实测动力特征修正后,最大计算误差由20.4%下降至10%以内,最大误差减少54.0%以上。可见该方法具有较高的精度和较强的工程适用性,可对大跨悬索桥有限元模型进行有效修正。

基于响应面模型与自适应遗传算法的中空型行波超声电机柔性转子结构优化

中空型行波超声电机柔性转子由于结构复杂,因此存在设计空间较小、转子与定子接触界面接触不均匀、转子变形后内应力较大等问题。该文首先利用有限元方法建立转子尺寸参数化有限元模型;然后用拉丁超立方(LatinHypercube)随机抽样法,在设计空间内建立响应面模型;最后,利用自适应遗传优化算法(self-adaptive genetic algorithm,SAGA)基于响应面模型得到设计空间内的全局最优解。为了验证优化结果的合理性,设计了定子外径为ф70 mm,陶瓷片内外径尺寸分别为ф55 mm和ф70 mm的超声电机配合该文设计的转子进行磨合实验。实验证明,经过优化设计得到的转子与定子之间接触更均匀,转子变形后内应力减小,转子变形空间更大。

基于多岛遗传算法与响应面法的横向磁通感应加热装置参数优化设计

对金属带材进行横向磁通感应加热(TFIH)时,通常会存在加热温度分布不均匀以及加热温度偏离目标值两个问题。该文研究了加热器结构参数与电源参数对45号钢带材回火热处理温度的影响,并对两种参数分别进行优化,使带材在加热器出口处的平均温度达到目标值600℃,同时获得均匀的温度分布。采用Morris法对加热器结构参数进行全局灵敏度分析,选取显著影响相对不均匀度的参数并建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型。使用多岛遗传算法(MIGA)对筛选的结构参数进行优化,初步获得均匀的温度分布。最后以降低温度分布的相对不均匀度和达到理想平均温度为目标,在优化后的加热器结构基础上使用响应面法(RSM)优化电源参数,实现多目标优化设计。仿真验证结果表明,45号钢带材在加热器出口处的平均温度为600.06℃、相对不均匀度为2.36%,满足45号钢回火热处理的要求。

二次响应面回归模型用遗传算法探索最优试验条件

目的 探讨多因素、多水平试验中最优试验条件的确定方法。方法 以二次响应面回归模型为目标函数 ,用遗传算法搜索最优试验条件。结果 在试验范围内 ,遗传算法确定的最优试验条件精度较高 ,且可预测响应变量的水平 ;若根据实际的可行性 ,外延因素的搜索范围 ,为研究提供新的试验方向。结论 模型与遗传算法结合 ,为多因素、多水平试验中最优试验条件确定提供了精度高 ,信息量大的新方法。

基于响应面模型和遗传算法的注塑工艺多目标优化

结合Taguchi试验设计,利用注射成型计算机辅助工程(CAE)模拟软件Moldflow对不同工艺参数下的注射成型进行模拟分析,对成型塑件体积收缩率、翘曲变形及缩痕指数3个目标进行综合评判;建立综合评分与工艺参数关系的代理模型——响应面模型,然后结合遗传算法进行全局多目标优化寻优,获得最优工艺组合,并进行模拟验证。结果表明,建立的响应面模型是可靠的,利用响应面模型进行注塑工艺多目标优化是一种有效的方法。

基于响应面模型与多岛遗传算法的高低齿迷宫密封多参数优化

以泄漏量最小为优化目标开展高低齿迷宫密封的多参数优化设计研究,建立高低齿迷宫密封几何参数化模型与二阶响应面模型,并应用多岛遗传算法进行寻优计算。结果表明:高低齿迷宫密封二阶响应面模型的R^2为0.96271,可有效降低优化计算量;由多岛遗传算法获得了一组最优结构参数,与CFD计算结果相符,所得泄漏量误差约为6.8%;密封齿数、凸台高度和凸台的位置对高低齿迷宫密封泄漏特性影响较大,且存在最佳值,是高低齿迷宫密封设计与改造的关键几何参数。

基于响应面模型与遗传算法的袋式除尘器脉冲喷吹系统优化

针对脉冲喷吹袋式除尘器清灰不力及局部过度清灰的问题,将计算流体力学方法、响应面法与遗传算法相结合,提出一种提高距滤袋底部1 m处的侧壁压力峰值、约束滤袋侧壁全局最大压力峰值以优化脉冲喷吹系统清灰性能的方法。首先基于计算流体力学(CFD)方法构建三维、可压缩、瞬态的袋式除尘器脉冲喷吹系统数值模拟模型,并与实验结果对比,验证了数值模拟结果的可靠性;然后利用拉丁超立方试验设计方法构建优化目标及约束条件的二阶响应面近似模型;基于响应面近似模型构建脉冲喷吹系统优化模型,利用遗传算法对脉冲喷吹系统设计变量进行优化,获取全局最优解。该方法大大减少了脉冲喷吹系统优化设计的工作量,提升了计算效率,同时有效提高滤袋底部的侧壁压力峰值并约束滤袋全局最大压力峰值,从而提升脉冲喷吹系统的清灰性能,避免局部过度清灰。

基于响应面模型与遗传算法的机床立柱优化

针对机床立柱优化问题,提出了一种将响应面模型与遗传算法相结合的优化设计方法。采用拉丁立方试验的设计方法,在设计空间中抽取样本点并进行数值模拟,建立了立柱最大变形、一阶固有频率及质量的响应面模型。利用遗传算法对响应面模型进行优化,得到了Pareto最优解集。实验结果表明:与原先的设计方案相比,优化后的立柱质量减轻了7.2%,最大变形量和前六阶固有频率有不同程度的改善。该文所提出的方法较适用于机床及类似复杂结构的参数优化设计。

基于响应面模型和NSGA-Ⅱ算法的注塑成型工艺优化

以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数与优化目标之间的响应面近似模型;利用非支配排序遗传算法在响应面模型内自主寻优,获取一组安全箱注塑成型的最优工艺参数;根据数值分析结果设计了注塑模具,按最优工艺参数试模,一次性试模成功。结果表明该方法可快速、有效实现注塑成型工艺优化。

基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺

采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。

响应面结合遗传算法优化鹰嘴豆中抗炎活性成分的提取

以异黄酮提取率为评价指标,考察超声时间、乙醇浓度和料液比对鹰嘴豆异黄酮提取率的影响,在单因素实验基础上,利用响应面结合遗传算法优化鹰嘴豆异黄酮提取工艺,得到最佳提取工艺条件为:提取时间为1.73 h、乙醇浓度为78.64%,料液比1∶24.9 g/mL,鹰嘴豆中异黄酮提取率为0.76 mg/g。以5-脂氧合酶为作用靶点,利用超滤-质谱技术(UF-MS)筛选鹰嘴豆中具有抑制5-脂氧合酶作用的潜在抗炎活性成分。结果表明,利用响应面结合遗传算法可以进一步优化提高鹰嘴豆中活性成分的提取率;鹰嘴豆中具有潜在的抗炎活性成分为大豆苷、大豆苷元、毛蕊异黄酮、后莫紫檀素和鹰嘴豆芽素A,其结合强度分别为40.82%、36.93%、31.65%、28.75%和22.51%。

正交-响应面法在PBM细观参数标定中的应用

数值模拟作为研究岩石力学特性、再现细观裂纹演化的主要途径,已受到大量关注。现有的数值模拟参数标定方法主要为试错法及正交试验法,但二者都未能充分考虑细观参数交互作用的影响,模拟精度欠佳且宏观破坏形态与室内试验存在较大差异。因此,采用正交-响应面法相结合的数值分析方法,首先通过正交试验筛选出具有显著影响的平行黏结模型(PBM)细观参数,其次应用响应面法(RSM)研究其交互作用对模型试样宏观参量的影响规律,最后结合岩石宏观破坏形态提出一套PBM参数标定流程。结果表明:有效模量E*与刚度比k n/k s对弹性模量E影响显著;k n/k s、接触摩擦系数μ、最小颗粒半径R_(min)对泊松比ν影响显著;黏聚力c与法向黏结强度σc及其交互作用对单轴抗压强度UCS影响显著,应用响应面法计算分析得出的细观参数的模拟值与试验值误差绝对值小于7%,且二者应力应变曲线力学特征相似,宏观破坏形态相同,证明所提出的PBM细观参数标定流程具备科学性和可靠性。

基于非支配排序遗传算法的塔机有限元模型修正

为了建立一个能准确反映结构实际状态的有限元模型,提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的有限元模型修正方法.首先建立初始有限元模型,基于二次响应面法,得到有效的响应面替代模型,然后采用NSGA-Ⅱ对该模型进行修正,最终建立了满足工程精度要求的可靠的有限元模型.给出了某型塔机有限元模型修正的工程算例,将修正后的计算结果与实测数据相比较,说明了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法对于有限元模型修正具有理想的效果,修正后的有限元模型能准确反映结构力学特性.

基于遗传算法与近似模型的全局气动优化方法

开发了基于精英保留策略与小生境技术的求解有约束优化问题的改进遗传算法,并用一多峰值有约束函数对其寻优能力进行了测试。为了降低气动优化设计时间,提出了集成实验设计、三维粘性流场求解程序、二次多项式近似模型、改进遗传算法的具有全局寻优能力的三维气动优化设计体系。采用该方法对NASA Rotor37动叶片叶型进行了以绝热效率最大为目标的优化设计,优化后叶片绝热效率提高1.1%。该结果表明了本优化设计体系省时、高效的特点。

基于响应面的刚构-连续组合梁桥有限元模型静动力修正

提出一种联合运用静动力测试数据、基于响应面的桥梁结构有限元模型静动力修正方法,并利用一刚构-连续组合梁桥———靖远黄河大桥的现场测试数据对其有限元模型进行了修正。其中,试验设计分别采用中心复合设计和D-最优设计,2种试验设计方法得到的有限元模型修正结果对比表明,不同的试验设计方法对修正精度的影响较小,但对修正后参数的取值有较大影响。联合运用静动力测试数据进行有限元模型修正,修正后的计算频率与实测频率更加吻合,偏差在3%以内,修正后结构计算挠度和实测挠度偏差基本在7%以内,而仅利用动力测试数据修正结构的计算挠度和实测挠度偏差基本在15%以上。上述结果表明,联合运用静动力测试数据修正后的有限元模型能更准确地模拟实际桥梁结构的力学性能。

基于响应面法的钢铝压印-粘接复合接头强度预测

为建立工艺参数及其交互作用对接头强度影响的预测模型,采用响应面法对DP590热轧双相钢和AA5052铝合金板材开展了压印-粘接复合连接工艺试验研究。以胶层厚度、冲压力和凹模深度为影响因素,接头失效载荷和能量吸收值为响应值,建立了钢铝压印-粘接复合接头强度预测的回归模型。结果表明,模型预测结果与试验结果误差小于10%,该模型拟合程度较高,可用于钢铝压印-粘接复合接头强度预测。方差分析表明,单因素对失效载荷和能量吸收值的影响从大到小的顺序一致,均为凹模深度>胶层厚度>冲压力,冲压力与凹模深度的交互作用对失效载荷影响最大,胶层厚度与凹模深度的交互作用对能量吸收值影响最大。通过分析模型预测结果可得,在一定范围内,增加凹模深度可以提高失效载荷和能量吸收值,在实际应用中,增加凹模深度、增加冲压力和加入粘结剂均可以提高接头强度。

基于遗传算法的卧式加工中心阶梯轨式立柱的多目标优化

立柱是影响机床整机刚度的薄弱环节,其性能直接影响卧式加工中心的加工精度,因此文章提出了一种卧式加工中心阶梯轨式立柱的多目标优化设计方法。首先,基于Ansys对整机进行仿真发现立柱是影响整机静动态性能最薄弱的环节,并当主轴箱处于立柱最上沿处时立柱的刚度最差;其次,选择立柱跨距、立柱高度差、丝杠面宽度、上导轨面宽度作为设计变量;再次,以立柱导轨面X向和Z向变形范围、一阶固有频率以及质量作为评价指标,利用多目标遗传算法寻求最优解,基于此通过灵敏度分析对设计变量圆整并进行仿真验证;最后,结果表明,优化后的立柱导轨面Z向最大变形减小了7.37%,Z向变形范围减小了11.57%,X向变形范围减小了2.41%,一阶固有频率提高了1.4%。

基于自适应响应面法的工程代理模型研究

代理建模,是用于减轻解决具有复杂工程设计问题的有效方法,可广泛使用于机械、航空、航天等各种工程制造领域。本文提出了一种新型工程代理模型:自适应响应面法,通过样本及响应值构建第一次简略的模型;对构建简略模型进行回归分析快速判别模型的阶数;基于所求解的阶数结合遗传算法筛选并更新第二次模型的基函数,以达成以最低计算量的获取最高精度的模型。