梯形Halbach交替极无铁心永磁同步直线电机特性分析与优化设计

针对无铁心永磁同步直线电机(PMLSM)存在推力波动问题以及磁极结构对永磁体利用率的影响,从结构方面着手,提出一种梯形Halbach交替极磁极结构的无铁心永磁同步直线电机,对Halbach阵列进行优化设计。首先通过有限元法对比在Halbach交替极、双层Halbach磁极与梯形Halbach交替极3种磁极结构中PMLSM的电磁性能,分别对气隙磁场谐波成分、空载反电动势、电磁推力以及推力体积比进行计算与对比。其次,采用等效磁化强度法定性分析磁极结构对电机出力性能的影响,并引入Kriging模型,结合多目标优化算法对关键参数进行优化以提高电机平均推力和推力体积比,降低推力波动,得到3个优化目标的Pareto前沿。最后,通过仿真分析验证设计方法的有效性以及电机性能的改善。结果表明:梯形Halbach交替极磁极结构永磁体利用率更高,具有实用价值;梯形Halbach交替极PMLSM能够有效抑制推力波动并保持在7%左右,适用于高精确度加工设备。

变速条件下流体动压效应稳健性分析

以油膜作为中间介质,对于高速旋转机械传动系统的可靠性、稳定性的提升有显著优势。而高速轴承-转子系统在加工制造和运行过程中,不可避免地存在影响系统承载性能的不确定性因素,影响油膜形状,导致承载性能发生变化,实际工作性能偏离设计目标。以高速动压油膜为研究对象,为掌握几何参数和转速对油膜承载性能波动的影响,进行稳健优化和分析,提取油膜性能稳健优化结果的特征区域。针对传动系统的不同需求,采用计算流体力学方法求解不同转速下的动压滑动轴承油膜压力场,进而求解其主要性能指标:承载力和摩擦功耗。建立研究目标的Kriging近似模型,并在样本点临近区域选择稳健目标计算的子空间,计算目标均值和方差。利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解不同目标组合的Pareto最优解集。结合自组织映射图(SOM)方法进行相关性分析,提取设计目标与几何参数、转速之间的相关性特征,分析最优特征区域中偏心率对目标稳健性的影响,最终确定稳健性好的特征区域,并选择个别结果进行仿真计算验证。结果表明:所提出的最优性分析方法能够清晰展现出稳健最优性区域在设计空间中的分布情况,便于降低几何参数和转速的波动对油膜性能的影响;所提方法能提升优化设计结果的可实现性,有效促进理论设计与工程实际的衔接。

基于混合博弈的综合能源多园区运行策略研究

为了解决多园区综合能源系统联合调度运行后出现的复杂利益关系和隐私保护问题,提出一种基于博弈论的多园区分布式协调优化策略。由综合能源供应商作为上层领导者制定能源价格,引导下层园区运营商优化园区运行,构成主从博弈关系;下层园区以非合作博弈方式各自追求园区运行成本最小,并应用Kriging元模型结合粒子群算法,实现双层博弈模型的求解。通过算例对比分析,证明了所提多园区分布式协调优化策略可降低各园区的运行成本,并且综合能源供应商制定的能源定价策略也为自身带来了收益。

基于Kriging插值代理模型的轴流式止回阀多目标优化

基于Kriging插值代理模型,对轴流式止回阀的各项性能进行综合优化,具体的优化目标为:降低正向流阻;减小阀芯振动;提升止回性能。通过试验设计方案找到影响轴流式止回阀正向流阻的主要结构参数因素,并以其作为优化对象,通过Kriging插值法拟合主要结构参数对应的性能样本点,在保证拟合精度的情况下,使用NSGA-II遗传算法同时对3个主要结构参数进行多目标优化,得到了三目标Pareto前沿,经过权衡不同因素对性能指标的影响大小,最终得到了综合性能最优的结构参数为:阀瓣丰满度系数α_(1)=2.199,阀芯长度L=386.322 mm,阀芯半径R=113.997 mm。其对应的止回阀性能为:正向出口流量Q=161.839 kg/s,正向出口流速v=3.30235 m/s,止回阀进口压力p=97632.2287 Pa。相比优化之前,阀门正向流阻减小了1.2%,阀芯振动降低了0.24%,止回性能提升了2.3%。

多胞体汽车后防撞吸能器耗能机制研究与结构优化设计

为有效提升后防撞系统耐撞性能以满足碰撞冲击载荷作用下的车辆被动安全需求,研发了6种正多边形镶嵌的多胞体薄壁吸能器。基于简化超折叠单元理论分析了截面参数和肋板连接方式对薄壁吸能器的能量耗散途径与影响机制;采用ABAQUS数值仿真探究了各种吸能器吸能特性,同时揭示了正八边形截面、肋板对边连接的薄壁吸能器吸能特性优异;依托拉丁超立方试验方法和基于Kriging代理模型的NSGA-II遗传算法进行多目标优化,确定了吸能器内薄壁管截面尺寸、管壁和肋板厚度分别为18.073 mm、1.669 mm、1.924 mm。结果分析表明,参数优化后的正八边形多胞体吸能器压溃吸能过程平稳可靠,能够为后防撞系统吸能器的结构设计提供参考。

拓扑与MOGA算法下的梁柱材刀架轻量化设计

为了提高梁柱材钻铣刨加工中心的综合性能,本文以其中具有X,Y方向插补运动的刀架为研究对象,进行轻量化设计。对刀架的质量进行两次优化:第一次使用拓扑算法优化,以最大刚度为目标函数,应力、变形为约束,质量为响应约束,建立拓扑优化模型进行优化;第二次使用MOGA算法在拓扑优化的基础上进行优化,建立拓扑优化刀架的重构模型,验证力学性能与低阶固有频率,选择优化设计变量,设计CCD(Central composite design)试验获得初始样本点,选取5个验证点与Kriging模型的预测值进行拟合,根据Kriging模型建立局部灵敏度较高设计变量的响应面模型,获得设计变量对应力、变形、质量直观的影响程度,利用MOGA算法建立优化模型,寻找最优解。试验结果表明:在满足强度的条件下,经过两次质量优化设计,刀架质量减小了14.48%。

基于Kriging的多阶段加点策略及离心叶轮汽蚀优化

为了实现燃油离心泵汽蚀特性智能优化设计,提出一种基于Kriging的多阶段主动学习加点策略。重点是建立3个阶段的加点策略,并明确各阶段加点策略的切换判据。基于一维函数、多维函数等测试函数,与单加点策略对比以验证多阶段主动学习加点策略的有效性。进而,以某型燃油离心泵为例,完成所提出加点策略在其汽蚀特性的优化应用。测试函数算例结果表明:多阶段主动学习加点策略达到相同精度所需时间稍长于单MSE策略,优于单EI策略与单CV策略;但相比单MSE策略,全局最优解局部精度更高。离心泵汽蚀特性优化结果表明:优化泵进口处压力损失降低且进口处回流、旋涡等局部流动减弱,蜗壳内压力梯度增大且其出口处旋涡流动减弱;优化泵的汽蚀系数提高30.83%,汽蚀余量下降9.14%,汽蚀比转数下降7.17%,泵内气体含量下降17.27%,所提出的方法有效地提高了离心泵的抗汽蚀性能。

应用时空复合趋势面Kriging方法插值地表沉降

通过布设监测点可反映地表沉降变化趋势,确保施工和运营期间安全,但沉降监测点数量有限,且易受施工作业、天气等因素干扰导致数据缺失或污染,因此需对监测区域数据进行插值处理。针对采用传统地统计插值方法估计地铁地表沉降趋势精度较低的问题,提出了一种基于时空复合趋势面的Kriging插值方法。以乌鲁木齐地铁3号线2017年6月24日—9月3日共15期地铁地表沉降观测值为实验数据,分别采用两种方法对沉降监测点缺失数据进行插补。结果表明,相较于传统方法,基于时空复合趋势面的Kriging插值方法的拟合精度更高,RMSE可降低约35%。

基于多峰优化Kriging模型与距离相关系数的高速列车动力学参数多输出灵敏度分析

高速列车动力学参数较多,有多个动力学性能的评价指标。综合考虑这些动力学指标进行参数灵敏度分析,对高速列车动力学参数的恰当匹配具有重要意义。现有的单输出灵敏度分析技术难以准确度量参数对车辆动力学综合性能的影响。为避免这一缺陷,本文引入了一种新的基于距离相关系数的多输出灵敏度分析技术。该方法通过求解单个输入与多个输出变量之间的距离相关系数,实现多输出全局灵敏度分析的目的。为提高灵敏度分析的效率,建立了多个动力学指标与输入参数的Kriging模型;为提高近似模型的精度,引入了一种新颖的多峰优化算法对Kriging模型的超参数进行全局寻优。与传统单目标智能优化算法不同,该优化算法通过引入种群差异指标,将单目标优化问题转化为双目标优化问题,从而增加了子代种群的多样性,避免了传统优化算法易于陷入局部最优解的问题。基于所提方法,以和谐号动车组动车为例,研究了多个动力学指标的多输出全局灵敏度。结果表明:由于增强了种群多样性,所提的超参数优化方法对Kriging模型精度和稳定性提升效果明显;基于距离相关系数的灵敏度分析方法能够更加合理地识别出对车辆动力学综合性能影响较大的参数,排除几乎没有影响的参数。

基于Kriging代理模型的无刷双馈发电机转子优化设计

无刷双馈发电机由于其自身没有电刷、滑环等结构特点,因此被认为是最有希望成为风力发电系统的主流发电机之一。无刷双馈发电机是依靠转子的磁场调制机理实现机电能量转换,其转子的耦合能力是影响电机性能的重要因素。因此本文提出了一种串联笼条辅助磁障转子的新型转子结构,分析了该种转子不同结构参数对电机性能的影响,并提出一种基于Kriging代理模型的多目标差分进化算法的无刷双馈发电机转子优化设计方法。首先建立该种新型转子的参数化模型,通过Kriging代理模型建立优化变量与优化目标之间的响应关系,再利用多目标差分进化算法找到最优的变量组合,最后通过有限元仿真对电机的性能进行分析。

土地利用对住房价格空间分布格局的影响

基于Phython在搜房网中爬取2021年2月广州市住宅小区平均房价数据,利用空间自相关法和Kriging插值方法,探究广州市房价的空间相关性以及土地利用对住宅价格空间格局的影响。结果表明:(1)“高-高”集聚的主要分布在广州市中部、西南部,如天河区、海珠区和越秀区;“低-低”集聚主要位于广州市东北部,如花都区、从化区和增城区;(2)房价分布由以天河区、海珠区和越秀区等老城区为中心呈环状向外围逐渐递减,并呈现西南高东北低趋势,南沙区出现房价次高峰;(3)房价空间分布与建设用地空间形态及扩展模式相似,呈现由城市中心向外逐级辐射扩散,在城市中心内呈现连片集聚特征。此外,城市交通一定程度上促成城市房价空间格局,发达的交通道路网周边房价往往出现小热点。本研究将为优化土地利用、改善城市住房用地规划及房地产市场管理提供依据。

宿州市城西水源地地下水监测网优化

为提高宿州市城西水源地地下水监测精度,消除“天窗”地质条件下潜水对浅层地下水水质的负面影响及城市工业发展可能对地下水产生的污染,使用ArcGIS软件在半变差函数和拉格朗日算法的基础上,采用Kriging方法对监测网进行评价优化。研究结果表明,通过剔除3个冗余站点,新增6个监测站点,监测网的Kriging误差方差由0.06~2.80变为0.41~0.68,优化后的监测网能有效监测研究区的地下水水质和水位的变化,整体监测精度显著提高。

考虑热误差的电主轴建模与可靠性全局灵敏度分析

以数控机床电主轴为研究对象,旨在分析其轴向热伸长量对电主轴可靠性的影响.采用Svenska Kullager-Fabriken(SKF)摩擦力矩模型对轴承生热量进行分析,设定对流换热系数为边界散热条件,建立了热分析有限元耦合模型,求解电主轴的温度以及轴向热伸长分布.将有限元模型与实验结果进行对比,验证了建立的有限元模型的准确性.考虑随机因素的影响,建立电主轴热变形可靠性分析模型,并采用Kriging模型进行可靠性求解.对电主轴热误差可靠性全局灵敏度进行分析,结果表明,转速和冷却水流量对可靠度影响较大,轴向力和径向力对可靠度影响较小.

基于Kriging模型的多次尝试差分进化贝叶斯有限元模型修正

标准差分进化自适应Metropolis(differential evolution adaptive Metropolis,DREAM)算法需进行多条马氏链并行计算,存在收敛效率低和计算成本高的问题。为此,提出一种基于Kriging模型的多次尝试差分进化贝叶斯有限元模型修正(multiple-try differential evolution adaptive Metropolis with“ZS”,MT-DREAM(ZS))框架。该框架在DREAM的基础上引入历史向量差分采样、斯诺克更新以及多次尝试Metropolis抽样,并利用Kriging模型代替有限元模型进行随机抽样,实现利用极少数并行链便可快速探索多维修正参数后验分布。利用固结钢板梁模型试验,比较了DREAM和MT-DREAM(ZS)的修正效果。结果表明:MT-DREAM(ZS)可实现马尔科夫链的快速收敛,其收敛效率较DREAM提升了3.42倍,且修正结果精度和稳定性有提升;Kriging模型可大幅度降低计算成本。所提框架为解决多参数不确定模型修正中的收敛效率低和计算成本高等问题提供了一种新思路。

基于Kriging模型与FORM的钢板组合梁桥结构优化设计

考虑材料参数的不确定性以及设计变量多重约束条件的影响,提出了基于可靠性分析的钢板组合梁桥结构优化设计方法。首先,利用拉丁超立方试验设计(Latin hypercube design,LHD)构建试验组合方案,并通过有限元分析获取试验设计组合下的最大挠度响应值。基于获取的训练样本,构建能够表征结构最大挠度值与随机输入之间映射关系的Kriging代理模型。基于建立的代理模型,以钢结构截面积最小化为目标函数,建立符合规范要求与可靠度约束的优化数学模型,并采用一阶可靠性方法(first order reliability method,FORM),实现设计变量优化。通过比较具有相同设计变量上限,但下限分别为初始值的80%和70%两种优化设计方案,评估了两者在相同阈值以及不同阈值下设计变量的优化结果。最后对方案二在阈值为17 mm下的优化结果进行极限状态验算。结果表明:两个优化设计方案在阈值为17 mm下的优化结果更具合理性,并且方案二在同一阈值下具有更高的优化程度。随着阈值增加,优化程度增加,且腹板高度在较大阈值下对结果影响更大,而翼缘宽度在较小阈值下影响更大。

基于响应面法的60MN压剪试验机上横梁优化设计

针对压剪试验机大承载、小变形与轻量化的要求,结合有限元分析运用响应面法对60MN压剪试验机上横梁进行优化设计。首先运用拉丁超立方抽样法生成试验设计样本点,并根据设计结果采用多种拟合方法拟合并对精度校验,发现克里金(Kriging)法能够精确地与拉丁超立法实验设计法生成的实验点匹配,而且拟合的响应面模型高效且精准;然后以上横梁应力、质量、变形为优化目标,运用多目标遗传算法进行优化设计得出最优解,并通过灵敏度分析对优化后的结果进行修正,使其更具有工程应用价值。经校验优化后的结构比原始结构减重11.8%,优化效果显著,节省了生产成本,对压剪试验机的结构优化设计有重要的实际意义,同时也为其它类似结构件的优化分析提供参考。

一种基于自适应Kriging集成模型的结构可靠性分析方法

基于Kriging模型的复杂结构可靠性分析结果高度依赖于Kriging模型的拟合精度,在构建Kriging模型的过程中,不同相关函数和回归函数的选择均会影响模型精度。为解决模型的不确定性对可靠性分析结果的影响,同时兼顾计算效率和精度,基于Kriging模型和蒙特卡罗模拟(MCS)方法,提出了一种结合自适应集成策略和主动学习函数的结构可靠度计算方法。该方法考虑Kriging模型的建模不确定性,将多种Kriging模型组合,构建了一种综合考虑样本点贡献和样本点距离的主动学习函数,通过主动学习函数迭代更新集成Kriging模型直至满足收敛条件,最后通过构建的集成Kriging模型和MCS方法进行结构可靠性分析。数值算例和工程算例结果验证了所提方法的有效性,该方法与其他主要方法相比稳健性更好,在保证计算精度的同时,计算效率更高。

基于主动学习Kriging模型的改进一次可靠度方法

结构可靠度分析的一次可靠度方法在每一迭代中均涉及迭代点的函数值及梯度值计算,但后续迭代过程不能充分利用前期迭代过程中迭代点的计算结果,因此计算效率有待于进一步提升。考虑到迭代后期迭代点在局部区域内波动,若以已有迭代结果为基础建立代理模型进行迭代后期迭代点的函数值及梯度值计算将有助于改善一次可靠度方法的计算效率。为此,该文在将一次可靠度方法的迭代过程分为全局搜索阶段与局部搜索阶段的基础上,针对两个阶段分别采用不同的计算策略,即全局搜索阶段沿用已有一次可靠度方法的迭代过程,在局部搜索阶段则基于全局搜索阶段的迭代结果建立Kriging模型,并引入可评估Kriging模型在迭代点处精度的学习函数,实现局部搜索阶段迭代点的高效率计算,从而提出了具有更高计算效率的改进一次可靠度方法。数值算例和工程算例的计算结果表明建议方法在保持精度不变的情况下,可显著提高一次可靠度方法的计算效率。

基于自适应Kriging模型的双螺旋轴可靠性分析

双螺旋轴是高速水稻插秧机的关键部分,其回转槽面在强轴向力作用下容易破坏失效,因此对双螺旋轴进行可靠性分析十分重要.针对传统方法获得其可靠度耗资大、时间长的问题,采用自适应Kriging模型结合Monte Carlo模拟的可靠性分析方法(AK-MCS)对双螺旋轴进行可靠性分析,以减少计算成本、提高计算效率.根据双螺旋轴的工况条件,考虑材料密度、工作载荷、工作温度3个参数对其所受挤压应力的影响,进行可靠性分析.分析结果表明:在许用应力值为613.21 MPa的条件下,计算得出双螺旋轴的可靠度为0.9986.与单一的Monte Carlo模拟法进行对比,本文提出的评估方法在仿真效率上有明显优势,为双螺旋轴可靠性分析提供了一种思路.

考虑动态腐蚀的输流管道时变共振可靠性及灵敏度分析

考虑输流管道受到环境动态腐蚀,壁厚变化引发输流管道固有频率变化,从而可能导致共振。因此,考虑时间变化以及输流管道结构参数、流体参数和外部激励频率的不确定性,采用Galerkin法求解输流管道固有频率,建立时变防共振功能函数,引入基于自适应Kriging模型的时变可靠性算法对时变失效概率进行高效求解,并与MCS法和SL-ALK法对比验证了方法的准确性,采用变量灵敏度指标评估各随机变量对时变失效概率的影响,分析了流体密度和流速对于时变共振失效概率的影响规律。