基于SIMP和GA变形柔性机翼后缘的拓扑优化

柔性机构的拓扑优化主要分为连续体优化和离散体优化,连续体优化的全局性优化形状比较好,但是优化出来的形状有不规则,表面不光滑等缺点。而离散体结构拓扑优化可以解决加工的缺点,但初始形状对结构的拓扑形状影响很大,笔者将两者的优化方法结合起来,以机翼后缘为例,通过SIMP法优化出的拓扑形状,采用遗传算法(GA)进行机翼的二次优化,得到了质量更轻,更易加工且变形效果好的优化解。

基于双维序路由策略的低能耗NoC网络分配

在片上网络(NoC)的网络分配与任务映射相配合的路径分配中,单维序路由策略会限制可行解空间。为此,提出一种基于双维序路由策略的网络分配方法。在路径分配步骤中采用双维序路由法,设计以带宽、延时和无死锁为约束条件、以降低动态及静态能耗为优化目标的遗传算法。实验结果表明,该方法可以扩大任务映射的可行解空间,求解最小所需带宽比单维序法平均减少6.3%,且在各种带宽场合时均能求得更低能耗解。

基于多岛遗传算法的连续体结构拓扑优化

为了能够更好的在优化域中寻找全局最优解,将多岛遗传算法(MIGA)应用到连续体结构拓扑优化中,以二进制编码映射离散化后优化域中的单元,采用有限单元法进行适应度的求解,并将结构中连通域的个数作为约束条件加入到适应度计算中,对典型算例进行了优化设计。

油气集输系统障碍拓扑布局优化设计方法

针对油气集输系统障碍拓扑布局优化问题,以管线长度最短为目标函数,以节点隶属关系唯一性,节点处理能力和几何位置等为约束条件,建立了二级混合规划数学模型。根据模型的结构特点,将优化设计问题分为布局层和分配层,并采用混合遗传模拟退火算法进行求解。采用实数对染色体进行编码,采用了自由交叉和优势交叉相结合、精细变异和强烈变异交替使用的方式进行遗传操作,并实施了基于Metropolis判别准则的复制策略和最优保存策略,有效地提高了算法的优化性能。实例计算表明,所建立模型准确,优化算法有效。

基于遗传算法的网格结构优化方法

为了加快遗传算法的进化过程,提出了基于遗传算法和满应力准则进行网格结构优化的杂交算法.杂交算法能大幅度地减少单纯采用遗传算法进行网格结构优化的解空间,其结果表明杂交算法能明显地加快遗传算法的收敛进程.

徐深气田新增产能管网障碍拓扑优化

为降低徐深气田新建产能管网系统投资,考虑集气支线的连接方式和障碍对整体建设费用的影响,将集气支线连接方式作为优化变量之一,采用R函数法和分层求凸包法,推导并建立任意障碍多边形的数学表达式和可行布局约束条件,以管网建设费用最小为目标,建立拓扑布局优化数学模型。根据数学模型的结构层次,构建改进的混合遗传算法求解策略,设计几何位置实数编码和拓扑关系整数编码的多参数级联编码方式,调整选择复制遗传算子的操作方式,建立考虑集气支线气量均匀性的自适应种群进化的适应度函数;结合K—中心聚类法、叉积法、贪心算法和Prim算法给出初始种群的建立方法,验证模型和算法的有效性。结果表明:集气支线的连接方式和障碍是管网布局优化的重要影响因素,基于合理初值的多参数级联编码遗传算法比常规遗传算法的寻优效果和速度更好。

基于分段遗传算法的桁架拓扑优化设计

在飞机、汽车等结构优化设计中,为使桁架结构具备足够的强度、刚度和可靠性,并同时实现结构轻量化和过程高效率的目标,将遗传算法的运行过程分为"粗搜"和"精搜"两个阶段,对交叉概率(Pc)和变异概率(Pm)进行自适应设置,同时在桁架拓扑建模中引入罚函数去约束化。桁架结构的拓扑算例验证表明:该优化设计方法的迭代次数远小于简单遗传算法,证明方案实用可行。

面向测试优化的片上网络映射算法

针对复杂片上系统(So C)芯片的片上网络(No C)映射方案未考虑测试需求的问题,提出了一种面向测试优化的No C映射算法,兼顾了可测性的提升和映射开销的最小化。该映射方案首先依据特定的测试结构,使用划分算法进行片上系统所有IP核的测试分组,其优化目标为测试时间最短;之后,再基于分组内IP核之间的通信量,应用遗传算法实现No C映射,其优化目标是在测试优化的基础上实现映射开销最小。通过多个ITC’02测试基准电路进行的实验结果表明:应用该方案后,测试时间平均减少12.67%;与随机任务映射相比,映射代价平均减少24.5%。

基于两级遗传算法的特定应用片上网络拓扑优化

大规模片上系统面临着性能、同步、能耗等方面的通信问题,片上网络为复杂的片上系统通信问题提供了一种有效的解决方案。由于网络拓扑优化是一种NP难问题,针对片上系统主要面向特定应用的特点,提出一种基于两级遗传算法来求解特定应用片上网络的拓扑优化问题近似解。实验结果表明,相对于现有的三级遗传,两级遗传算法在最小能耗上平均有1.1%的改进,而且仿真运行时间大大减少,平均减少97%。

含弯管和阀室的集气系统新增产能拓扑优化

为了降低气田新增产能管网建设投资,针对辐射-枝状组合式管网的结构特点,考虑集气站与集气干线连接方式对系统建设投资的影响,以极小化新增产能管网建设投资为目标函数,以管线串接转向角与集气支线输量等限制为约束条件,建立了新增产能拓扑布局优化数学模型。根据模型的特点,将模型提成为几何位置优化和拓扑连接关系确定两个子问题,应用改进的混合遗传算法进行求解。设计了自适应种群进化的适应度函数,结合Metropolis准则、精英策略和轮盘赌选择算子对选择复制操作进行优化,引入多目标优化技术调整Prim算法的操作方式。算例验证结果表明,该模型和算法正确,可以有效地降低管网建设投资和弯管用量,改进的混合遗传算法在寻优能力和求解效率上较基本遗传算法均有一定提高。

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。

基于遗传算法的网格结构的拓扑优化

遗传算法是一种新兴的基于遗传进化机理的寻优技术。它与常规算法的不同之处在于不受初始值影响、从多个初始点开始寻优,并采用交叉、变异和移民算子避免过早地收敛到局部最优解,可获得全局最优解。该算法小必求导计算,编程简单、快捷,尤其适用于具有离散变量的结构优化设计本文利用遗传算法对在应力、位移约束下的网格结构进行拓扑优化,利用对称性对杆件进行分组,使优化后的结构模型仍然保持对称,具有工程应用价值,并达到降低造价的目的。计算实例表明了该算法的有效件。

航路网络关键节点优化与“三区”避让设计方法

针对提高空中交通航路网络运行效率的问题,本文提出了航路网络关键节点优化与"三区"避让设计相结合的网络设计方法。首先,给出了航路网络关键节点优化与"三区"避让设计的模型,并利用遗传算法对航路网络设计问题进行了求解;应用分析表明:优化设计后的航路网络相比现行航路网络,在运行成本、非直线系数、连接度、可达性等性能指标上均有大幅改善,从而证明该方法的正确性。

一种基于遗传算法的通信网拓扑优化方法

研究通信网可靠性问题,以对等结构的通信网为研究对象,从拓扑结构角度出发,构建了通信网可靠性优化模型,提出了基于改进的遗传算法来求解该模型。针对基于自然连通度的目标函数,设计了变量编码,改进了选择操作,定义了交叉操作和变异操作。实验表明,随着迭代次数的增加,自然连通度值呈上升趋势,网络拓扑结构由“分散外围”至“较密核心-外围”。仿真分析优化后通信网的结构属性,验证了通信网拓扑优化模型,并采用遗传算法求解了模型的有效性和可行性。网络拓扑结构优化后,改变了网络度分布,其中度小节点数增加,而度大节点数减少。在随机攻击与蓄意攻击下,经过算法优化后的通信网可靠性都有提升。

人工神经网络混合剪枝算法

目前人工神经网络(ANN)应用中所遇到的挑战之一就是如何针对特定问题确定相应网络。基于进化算法和局部搜索算法两类策略的特点和不足,文中提出了混合剪枝算法HAP(HybridAlgorithmofPruning)。算法首先联合进化算法代表之一遗传算法(GA)和反向传播算法BP的不同优势完成ANN网络结构和权重进化的初步阶段;然后应用多权重剪枝策略(MW-OBS)进一步简化、确定网络结构。结合案例与以往的混合策略算法进行对比研究,结果表明HAP在寻优能力、简化网络结构、保证稳定性等方面均有明显优势,更加适合大规模ANN的优化问题。