基于响应面和ASA的抑爆球注塑质量多目标优化

建立了抑爆球一模八腔仿真分析的有限元模型,基于注塑试验对模型进行验证,采用仿真分析可知,最大锁模力和隔片收缩率对成型质量的影响较大,但两者呈负相关,将其作为优化目标,以5种注塑参数作为影响因素,应用最优拉丁超立方抽样法和不同阶响应面模型建立两者的数学关系。通过计算复相关系数可知,四阶响应面模型的精度最高,并且将其作为代理模型。利用自适应模拟退火算法(ASA)对代理模型进行自主寻优,得到满足注塑质量要求的最优工艺参数组合,使提高抑爆球的生产效率显著提高。优化后最大锁模力为535.53 k N,与优化前相比,降低了12.15%;优化后隔片收缩率为4.449%,与优化前相比,降低了20.04%,这表明,提出的优化方法效果显著。

基于响应面代理模型的包装机吸尘口结构优化

基于FLUENT建立包装机吸尘口结构的有限元模型,得到吸附角与平均出口压力的关系,应用最优拉丁超立方抽样的方法进行试验设计,结合五阶响应面模型建立代理模型,利用自适应模拟退火算法(ASA)在代理模型内自主寻优,解决在平均出口负压-70Pa下求解最大吸附面积的吸尘结构设计的实际工程问题。

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。

考虑里程焦虑和用户异质性的电池电动汽车交通网络设计模型

纯电动汽车(BEV)清洁、节能的特点是实现交通行业零排放最终目标的更好选择。然而,电动汽车续航里程短、充电时间长和充电设施不足严重阻碍了BEV的普及。随着电动汽车产业的不断发展,BEV的交通网络最优规划成为一个极其重要的话题。本文立足于经典的网络均衡(UE)理论,考虑BEV充电时间,驾驶员里程焦虑和用户异质性,建立了交通网络设计模型,并在既定的投资上限下优化车道扩展方案(即网络中扩展车道的数量和位置)和充电站选址方案。为了求解模型,我们设计了一种局部最优算法并在其中嵌入了列生成避免路径枚举。通过算例分析证明了模型的有效性。最后对不同的政府投资规模进行敏感性分析。结果表明,该模型的建立对城市电动汽车网络设计具有借鉴意义,为驾驶者出行路线的选择和政府交通规划管理提供了参考。

基于Isight的塔架门框结构的优化设计

在多学科优化集成软件Isight环境中,综合应用Pro/E参数化建模功能、Abaqus有限元分析功能,建立一种面向塔架门框的CAD/CAE集成优化设计的框架。首先建立门框的参数化几何模型,其次建立有限元分析模型并提交求解。应用试验设计DOE(Design of Experiments)中的最优LHD(Latin Hypercube Design)算法分析门框几何参数因子与应力间的交互效应、相关性。采用模拟退火ASA(Adaptive Simulated Annealing)全局优化算法开展门框的静强度优化设计,以整段塔架的重量最轻为目标,得到满足门框强度设计的最优解。为塔架门框的强度优化设计提供一种科学的设计方法。

基于耐撞性能的保险杠轻量化研究

汽车保险杠结构的耐撞性与轻量化之间的矛盾是设计保险杠结构主要考虑的问题。针对某型轿车保险杠系统,通过对原钢制保险杠进行有限元仿真分析,发现该钢制保险杠的性能达不到该车型低速碰撞的要求。因此,为了实现耐撞性和轻量化的目标,将6061铝合金应用到该保险杠系统中,并将碰撞力和质量作为约束条件建立最大吸能的优化模型,以保险杠外侧板厚度、中间板厚度、内侧板厚度以及吸能盒上下板壁厚作为设计变量进行最优拉丁超立方设计,利用LS-DYNA有限元分析软件得到不同变量情况下的信息,采用二阶响应面法拟合出近似函数,结合响应面模型和具有模拟退火过程的ASA算法对5个板件厚度进行优化,在整车碰撞中比较优化后的保险杠和原钢制保险杠,结果证明该设计方案是切实可行的。

飞行器异形复合材料贮箱设计与优化方法研究

对复杂工况下的飞行器异形复合材料贮箱进行设计是比较困难的。本文通过建立异形复合材料贮箱的有限元模型，应用准网络设计法结合有限元数值仿真，对其层合复合材料进行初步设计；分别采用自适应模拟退火算法（ASA算法）和下山单纯形算法（DS算法）对复合材料铺层进行优化设计，以使结构质量最小化。结果表明，准网络设计法结合有限元数值仿真可以较好地对复合材料铺层进行初步设计，下山单纯形算法可能使结果落入局部最优解，但计算效率较高，自适应模拟退火算法可以得到全局最优解，但是计算效率较低。．

基于物元可拓模型的航空公司运行效率提升研究

由于不正常航班问题造成的巨大经济损失,航班恢复问题越来越受到重视。针对航班恢复问题,基于ASA优化算法,以航空公司恢复成本最小为目标函数,建立起飞航班及降落航班的数学模型,经过优化软件迭代得出最优解,并计算出具体延误时间(成本),为以后机场航班问题研究提供参考。

基于高保真度代理模型的卫星结构优化

为了提高卫星结构优化的设计质量和计算效率,结合径向基函数(RBF)代理模型和自适应模拟退火(ASA)算法提出了一种基于高保真度动态代理模型(HFDSM)的全局优化方法。该方法依据全局优化结果构造了一种搜索空间自适应更新策略,在优化过程中完成搜索空间的更新后,在其内部补充样本点以及重建近代理模型,并以最优解的预测误差和目标函数的下降程度作为优化过程收敛的判定准则,保证了优化的全局收敛性和最优解处的模型精确性。高维测试函数和工字梁算例的优化结果表明,该方法不仅能获得高精度的优化结果,还显著提高了优化求解的效率。最后,采用该方法求解某高维卫星结构优化问题,优化结果中结构基频及动力学响应等约束函数的最大预测误差仅为0.65%,并且相对于直接采用自适应模拟退火算法进行求解,时间成本降低了50%以上,从而验证了该方法在求解卫星结构设计优化问题时具有很高的精确性和计算效率。