地下水污染源反演的Hooke-Jeeves吸引扩散粒子群混合算法

根据污染物质量浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,该问题可转化为决策变量为污染源位置和强度的最优化问题进行求解。基于Hooke-Jeeves粒子群混合算法,引入吸引扩散粒子群(ARPSO)算法的粒子群发散算子,保证混合算法的种群多样性,并提出HJ-ARPSO混合算法,再结合地下水污染物迁移模型MT3DMS反演地下水污染源的位置和强度信息。在已知污染源位置和未知污染源位置两种情形下,分别利用HJ-ARPSO算法、HJ-PSO算法和GA算法进行地下水污染源反演。在两种情形下,HJ-ARPSO算法均具有较高的寻优成功率(分别对应为100%和90%);与之相比,未引入粒子群发散算子的HJ-PSO算法在未知污染源位置情形下其寻优成功率迅速降为60%;GA算法寻优效率则最低。算例结果表明,HJ-ARPSO算法是一种有效的地下水污染源反演优化算法。

基于Isight的增程式电动汽车定点控制策略优化

基于专家经验和工程经验制定的传统规则能量管理策略并不能适应当前增程式汽车复杂的行驶工况,为了更加精确地控制增程式汽车,使其获得更好的燃油经济性,考虑到增程器中发动机定点控制策略的发动机工作点切换规则影响,采用Cruise建立整车模型、Isight对其参数进行优化的方式探究发动机工作点切换规则对油耗的影响,比较其百公里油耗。研究结果表明,优化后NEDC工况、WLTC工况、混合工况的百公里燃油消耗量分别降低了3.51%、7.3%、8.5%,为增程式汽车定点控制策略优化提供了一种新方法,并验证了其可行性。

基于多岛遗传算法的大流量离心泵水力性能优化研究

离心泵的效率和汽蚀性能是关系到离心泵能效和稳定性的关键指标,本文以Isight多学科优化平台为基础,将参数化建模、网格划分、数值计算、优化分析等水力设计流程有机结合,构建了离心泵自动优化设计平台。以效率指标和汽蚀余量为目标函数,采用多岛遗传算法对比转速为202m, m^(3)/s的大流量离心泵进行了多目标性能优化。结果表明:多岛遗传算法能够有效提升大流量离心泵水力性能,其主要表现为离心泵设计效率提高0.4%,小流量工况效率整体提高2%~3%,设计工况汽蚀余量降低3m。

基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)是新近提出的一种基于群智能的优化方法,它比其他基于种群的智能算法更优异,但蜂群的搜索更新公式在算法的局部寻优能力上存在缺陷。因此本文致力于将擅长局部寻优的搜索机制引入人工蜂群算法,提出了一种基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法(IHABC)。IHABC算法改进了采蜜蜂和跟随蜂的搜索公式,期望保留全局搜索能力的同时能更大限度地增加算法的局部寻优能力;采用质量中上的个体优化Hooke-Jeeves搜索法的初始基点以确保局部寻优的有效性;改进Hooke-Jeeves方法的探索移动的步长公式。为了检测新算法的性能,将其与人工蜂群算法、Hooke-Jeeves人工蜂群算法(HABC)进行比较分析,30个基准函数上的数值实验结果表明,IHABC算法在求解无约束优化问题时得到的近似解有更高的精度。

基于Isight的铝合金薄壁零件铣削参数优化

铝合金薄壁零件在铣削加工中容易产生变形,而铣削力是影响变形量的主要因素之一,选取某6061铝合金薄壁零件作为研究对象,提出了基于Isight平台的铣削参数优化方法,通过Isight平台中的DOE模块结合ABAQUS有限分析,以主轴转速、铣削深度、铣削宽度三个铣削参数作为因子,开展最优拉丁超立方试验设计方法设计样本点,将样本点数据做为搭建近似模型的输入数据,以铣削力为优化目标,采用了Approximation模块中Kriging近似模型方法,并结合多岛遗传算法对铣削参数与铣削力的Kriging模型进行寻优,研究发现,克里格近似模型准确的拟合出了铣削参数与铣削力的关系,铣削力减小了39.36%,使得主要尺寸由优化前的109.13 mm和58.16 mm减小到了109.04 mm和58.03 mm,优化结果显著,验证了基于Isight解决铣削参数优化问题是可行的。

基于GRG算法和Isight的行星齿轮减速器优化设计

通过分析2K-H型行星齿轮减速器的物理模型,在Excel中建立了以太阳轮和行星轮重量最小为目标的优化设计模型,并利用广义简约梯度算法,在Isight环境下通过Optimization组件完成了对行星齿轮减速器的仿真优化。优化结果表明该方法经济可靠,取得了较好的优化效果。

基于MIGA算法的完全对称翼型优化设计方法研究

提出了一种利用6控制点5阶Bezier多项式对完全对称翼型进行表达的参数化设计方法,并通过6个无量纲的横纵坐标控制系数和翼型最大相对厚度控制翼型型线。采用Fortran语言编写翼型参数化设计程序代码,并与ICEM网格划分和Fluent流场仿真一起集成到Isight自动优化平台,利用多岛遗传算法对相应的目标函数进行求解,实现了完全对称翼型的优化设计。以相对厚度为16%的椭圆翼型为参考,取4°、8°和12°为设计攻角,在Re=2.5×10^(6)的条件下,设计得到一款翼型A。与参考翼型对比结果显示,优化翼型A的型线接近菱形,其载荷在x/c∈(0.04,0.3)的区域减小,而在x/c∈(0.3,0.96)的区域增加,沿弦线方向载荷分布更加均衡。此外,在设计攻角下,优化翼型A的升阻比分别增加了28.56%和17.64%,在非设计攻角下,其气动性能也得到显著提升,印证了构建的优化设计方法的可靠性,为其他复杂可逆翼型的优化设计奠定了良好的理论基础。

基于iSIGHT平台的并行子空间算法研究

概述了并行子空间算法的两种计算框架。即基于学科级优化的并行子空间算法和基于试验设计的并行子空间算法,在对比两种算法框架特点的基础上,分析了基于试验设计法的并行子空间算法的工程实用性,最后结合算例在iSIGHT软件中完成了集成优化分析。

基于组合优化算法的某新型火炮举升臂连接件优化设计

针对某新型火炮发射系统中的举升臂连接件失效问题,利用多学科优化软件和有限元分析软件平台,基于组合优化算法完成了结构的优化设计。基于最优拉丁超立方设计方法,以连接件的最大应力为目标函数,对连接件的结构参数进行灵敏度分析,将对最大应力影响权重较大的结构参数作为设计变量,采用多岛遗传算法与梯度优化算法形成组合优化算法,使用Isight多学科优化软件集成有限元分析软件ABAQUS进行优化计算。优化后的最大应力得到显著降低,为解决连接件断裂问题提出了优化设计方案。与仅使用多岛遗传算法相比,组合优化算法的迭代次数降低了73.6%。该算法可对装备设计中的关键部件强度优化,提高结构安全可靠性,提供可借鉴的优化设计方法。

求解非线性方程组的混合粒子群算法

结合Hooke-Jeeves和粒子群的优点,提出了一种混合粒子群算法,用于求解非线性方程组,以克服Hooke-Jeeves算法对初始值敏感和粒子群容易陷入局部极值而导致解的精度不够的缺陷。该算法充分发挥了粒子群强大的全局搜索能力和Hooke-Jeeves的局部精细搜索能力,数值实验结果表明:能够以满意的精度求出对未知数具有敏感性的非线性方程组的解,具有良好的鲁棒性和较快的收敛速度和较高的搜索精度。

油田开发多目标产量分配模型及其应用算法研究

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系,研究并建立了油田开发规划的多目标产量分配优化模型。该模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量、成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题。针对非线性多目标规划问题,采用改进的Hooke Jeeves算法求解,并将该模型及算法应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。

采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好.

基于层次分析遗传算法的SRC框架梁优化设计

文章将SRC框架梁的工程造价最小和正截面抗弯承载力最大定为优化目标,并对其进行无量纲化处理,使得多目标的优化问题转化为单目标优化问题。采用线性加权法构造评价函数,通过调整加权系数来改变2个优化目标在优化中的重要程度,通过算例给出合理取值,为组合结构的多目标优化问题提供参考。SRC构件中的型钢腹板及翼缘的高度、宽度等对梁的受力状态所做的贡献不同,通过引入层次分析法理论,在遗传算法的编码过程中对各变量进行权重赋值,使得对构件受力影响较大的单元赋予较大的权重,从而更好地发挥各组成部分的作用。

基于Isight的增程式电动汽车控制参数多目标优化

文章以某款增程式电动汽车(range-extended electric vehicle,REEV)为研究对象,设计了整车控制策略,借助整车性能仿真软件CRUISE和多学科设计优化软件Isight搭建了整车性能仿真和优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)对增程器控制参数进行多目标优化。优化结果表明,在满足整车能量需求的前提下,优化后的增程器总发电量减少了7.34%,汽车百公里燃油消耗量降低了8.28%。

基于变异算子的人工鱼群混合算法

把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到带变异算子的人工鱼群算法中,提出一种基于变异算子的人工鱼群混合算法。其中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了人工鱼群混合算法的局部收敛速度,变异算子的引入增加了群体的多样性,避免人工鱼群混合算法陷入局部最优。通过基准函数和实例测试验证,表明了该算法是高效可行的。

多目标遗传算法NSGA-Ⅱ在某双前桥转向机构优化设计中的应用

针对东风某双前桥转向重型汽车在使用中存在的轮胎异常磨损问题,利用ADAMS/View软件建立了样车双前桥转向机构参数化仿真模型,基于选择的设计变量与目标函数,在iSIGHT软件中通过集成ADAMS/View模型,对设计变量进行了DOE分析,并利用改进的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ实现了双前桥转向机构的多目标优化,根据Pareto最优解得到仿真结果表明:优化后各车轮转角误差大大减小,可有效解决车轮异常磨损问题。利用多目标遗传算法和计算机仿真集成技术对转向机构进行优化设计,可为今后汽车系统的设计、开发提供新的有效途径。

基于Isight反求界面传热系数的研究

以试验测得的温度为基础,基于Isight平台,结合数值模拟方法和模拟退火算法的优化方法,计算求解了A356铝合金铸件冷却凝固过程中铸件与金属铸型间的界面传热系数。采用优化软件Isight集成铸造仿真软件ProCAST,成功解决了这两个软件的接口问题,而且在后处理数据的提取方面,采用均匀步长的计算,与整理后均匀时间步长的试验数据能更好的匹配,从而方便计算优化目标。另外,它不仅可以准确计算出随温度或时间变化的传热系数,而且还可以应用该方法优化铸造工艺和模具。

基于iSIGHT的铁道车辆横向稳定性优化设计

提出了一种铁道车辆横向稳定性的优化集成设计方法,其基本原理是采用多体系统动力学分析软件SIMPACK建立铁道车辆动力学模型,采用优化软件iSIGHT,实现与SIMPACK的数据传递与过程集成,运用多岛遗传算法和序列二次规划算法相结合的优化策略,对铁道车辆悬挂参数进行优化设计,提高铁道车辆的临界失稳速度,改善其横向稳定性。实际分析计算表明,该设计方法可显著提高设计效率。

基于ISIGHT的双列圆锥滚子轴承优化设计

在考虑轴承受到径向载荷、轴向载荷和弯矩载荷的复杂受载情况下,建立了双列圆锥滚子轴承的优化设计模型,以轴承整体寿命为优化目标,以每列轴承滚子个数、圆锥滚子平均直径、圆锥滚子有效接触长度和轴承的节圆直径为设计变量,基于ISIGHT设计优化软件对设计模型进行了试验设计(DOE)分析,利用多岛遗传算法对优化设计模型进行了求解。将该模型应用于3MW风电主轴承,得到了试验设计分析下四个设计变量对轴承整体寿命影响的Pareto图和主效应图,参数优化后的风电主轴承整体寿命提高了83.8%。

基于Isight采煤机截割部行星传动优化设计

利用Isight软件中的NSGA—Ⅱ多目标遗传算法针对某采煤机截割部高速级行星传动进行了优化设计。在传动比不变的条件下，以啮合角、变位系数等齿形参数为设计变量，建立以体积、传动效率为目标的数学模型。结果表明，体积与传动效率保持基本不变，齿面接触强度变化≥0．67％．齿根弯曲强度提高了8％-11．1％。