基于NSGA-Ⅱ遗传算法的Myring流线型量水槽体型优化设计

Myring流线型在水下航行器领域应用较为广泛,而量水槽在渠道中的受阻状态与潜水器潜行时受到的阻力情况具有一定的相似之处,因此本文借鉴潜水器的结构特点进行量水槽体型设计,探究量水槽受阻最小的较优线型。基于FLOW-3D软件,采用最优拉丁超立方设计方法,以流线型的收缩段长度和锐度因子、扩散段长度和离去角为变量设计了40组数值模拟方案,得到对应的水头损失百分比和上游佛汝德数。以数值模拟变量为输入、结果为输出,训练RBF神经网络,结合NSGA-Ⅱ遗传算法获得Patero前沿解,通过TOPSIS评价法筛选出最优解并得出其线形参数:优化模型收缩段长度为45.9 cm、收缩段锐度因子为0.74、扩散段长度为49.2 cm、扩散段离去角为14.63°,并通过等比例缩放得到6组收缩比,在9组流量下进行模型试验分析水力性能。结果表明,优化后线型过流较顺畅,水力性能较优,预测结果和模拟结果误差不超过5%;不同工况下上游佛汝德数均小于0.5,满足测流规范要求,收缩比为0.58~0.66时各项水力性能均较优;基于临界流测流和量纲分析原理得到的测流公式精度较高,平均相对误差为2.09%。本研究证明了将流线型运用于量水槽领域研究以及通过神经网络和遗传算法寻优的可行性,优化后Myring流线型量水槽具有良好的性能和测流精度,在灌区渠道中具有较好的运用前景。

基于NSGA-Ⅱ算法的绿色基础设施多目标空间优化

【目的】绿色基础设施(green infrastructure,GI)是提供多种生态系统服务、保护区域生态系统安全和稳定的重要载体,而GI所能供给的各项生态系统服务之间的权衡关系导致GI的规划决策难以同时最大化多项服务供给。旨在以多项生态系统服务供给协同增益为目标构建一个辅助GI规划决策的多目标空间优化模型。【方法】基于NSGA-Ⅱ算法,以InVEST模型构建目标函数,在Python开发了协同生境质量服务、作物生产服务、雨洪削减服务3项主导生态系统服务的GI布局优化模型,并在安徽省芜湖市中心城区进行了应用。【结果】优化模型共获取50个末代帕累托最优GI布局,据此遴选出不同服务偏好下的GI布局方案,各方案相应服务供给能力得到显著提升:生境质量目标偏好方案的全局平均生境质量指数从现状方案的0.2988提升至0.3115;雨洪削减服务目标偏好方案的径流滞蓄量从70189.34 mm/a提升至71673.20 mm/a;作物生产目标偏好方案将作物生产总价值量从464169.51万元提升至464582.90万元;折衷方案的雨洪削减服务供给能力和生境质量服务供给能力优于现状方案,其径流滞蓄量和生境质量指数分别达到71658.67 mm/a和0.2993,而在作物生产服务供给能力上并没有实现对现状方案的提升。根据优化结果分析了GI供给的各项服务间的权衡与协同关系,归纳了在各种服务偏好下和协同多项服务时的GI空间布局特征。【结论】多目标优化算法为辅助协同多项生态系统服务的GI布局决策、探索生态系统服务间权衡与协同关系、明确不同服务目标导向下的GI空间规划策略提供了重要参考,为国土空间规划视角下采用模型算法辅助生态空间及GI规划的实践提供了有力工具。

基于GNSGA-Ⅱ算法的线圈优化设计

在电动汽车无线充电技术中,充电线圈的性能直接影响系统的整体传输性能。在分析常用线圈形状的基础上,引入拉梅曲线方程,设计了一种新型超圆角方形线圈;对耦合电路进行理论分析,得到优化目标传输效率和功率密度与待优化参数之间的关系;利用改进的多目标优化算法(GNSGA-Ⅱ)进行线圈的参数优化,得到一组最优的参数解用于工程设计。该方法相比于传统有限元仿真计算法,具有节省时间的优点,优化设计结果表明该方法具有有效性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的考虑人机系数生产线平衡多目标优化研究

在现代制造加工生产线中,生产设备是制造业生产的重要组成部分。设备的充分利用对于生产需求的匹配度产生直接影响。文章参考“人机系数”的概念,构建了考虑生产线平衡率、平滑指数和人机系数的多目标优化函数问题,采用了改进的自适应NSGA-Ⅱ算法来求解该模型。研究结果表明,在满足客户节拍要求的前提下,调整人机系数可以提高生产线平衡率,降低平滑指数以及生产成本;通过数值算例验证了相比于传统NSGA-Ⅱ算法,改进的自适应NSGA-Ⅱ算法能寻找出质量较高、覆盖更广的近似Pareto解集,为决策者提供选择。证明了本研究方法的有效性和实用性,该研究为现代制造加工生产线提供了一种有效的优化方法,并为其他类似行业提供了借鉴。

基于NSGA-Ⅱ算法的制造资源组合优化

为解决定制产品制造过程中的资源组合优化问题,建立基于制造需求的制造资源组合优化模型,将制造资源的组合优化描述为多目标优化问题,提出了机械加工总时间、机械加工总成本、机械加工总能耗3个优化目标,建立数学模型并采用NSGA-Ⅱ遗传算法进行求解。计算结果表明,多目标优化算法结果相较于传统的单个决策原则下的方案实现了时间、成本、能耗3者的最佳平衡,并且结合MOPSO算法结果进行对比分析,得出NSGA-Ⅱ算法在目标函数上的分布性和优化效果更好。

基于NSGA-Ⅱ算法的若尔盖高原高寒湿地生态修复格局优化

随着全球气候变暖和人类活动增强,高寒湿地面临着面积萎缩、动植物生境恶化、生态系统结构和功能退化等环境问题。以若尔盖高原高寒湿地为研究对象,基于生态系统稳态转化理论,使用湿地景观演变函数和第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)分析1980—2015年7期湿地动态变化,计算多情景多目标函数值,选择适宜目标并基于社会经济生态可持续性发展、湿地生态系统稳态平衡原则,制订湿地修复优化策略。结果表明,可持续发展区、过度关注区与过度扰动区呈围绕发展,分别占湿地总面积的45.25%、17.27%与37.48%;基于NSGA-Ⅱ算法评价无偏好(等权最优)、经济效益最大化、生态效益最大化、空间紧凑度最大化、修复适宜性最大化5个目标下的湿地修复策略,无偏好策略函数值在经济效益、生态效益与湿地修复适宜性方面分别提升41.45%、9.18%和1.65%;基于社会经济可持续性发展的需求,构建保护优先、自然恢复、近自然恢复和适度修复4类若尔盖高原湿地生态修复空间优化格局。

基于多目标优化算法NSGA-Ⅱ的软件多样化组合方法

软件多样化因能有效提升系统弹性、增加恶意二进制分析的成本而被广泛应用于软件开发等场景中。而如何对现有软件多样化技术进行组合部署,以在获得更高安全增益的同时保持较低的性能开销,是当前软件多样化研究的核心问题之一。针对现有软件多样化组合方法中搜索算法效率低、搜索空间小、安全性评估指标不全面、难以综合考量软件多样化对各类攻击的影响等问题,提出了一种基于多目标优化算法的软件多样化组合方法,将软件多样化组合问题构建为综合考量TLSH相似度、gadget质量分数和CPU时钟周期数指标的多目标优化模型,并设计了包括染色体编码、自适应交叉和变异算子,以及针对组合方案的有效性验证算法等在内的NSGA-Ⅱ求解算法。最后,在GNU核心工具组数据集上进行实验,结果表明,该组合方法可有效生成高安全增益、低性能开销的软件多样化组合方案。

基于NSGA-Ⅱ算法的阵元间距多目标优化

针对定向扬声器换能器阵列设计的复杂性与不确定性问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的矩形换能器阵元间距多目标优化方法。基于矩形换能器主要结构参数与阵元间距之间的动态性能分析,建立了以方向锐度角、主瓣波束宽度以及旁瓣级为协同优化目标的阵元间距解析函数和约束条件;在此基础上,采用NSGA-Ⅱ算法对所构建的多目标模型进行优化,由此获取矩形换能器阵元间距的最优可选集。仿真结果表明:在满足各项目标协同优化以及约束条件的情况下,所提出的矩形换能器阵元间距设计方法可实现换能器阵列旁瓣级较小且阵列指向性较好的定向扬声器。

改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型

新能源储能系统的分散负荷难以调度,导致整体协调效果较差,为促进新能源并网消纳,构建了改进NSGA-Ⅱ算法的新能源储能系统协调优化模型。设计新能源储能系统拓扑结构,使用NSGA-II算法定义协调目标拥挤度为储能动态调节参数。以新能源储能削减计划偏差最小为目标函数进行参数寻优,并确定转移容量指标和负荷平衡指标。在NSGA-II算法中引入收缩扩张系数,保证分散负荷资源搜索多样性,采用改进NSGA-II算法,由此构建协调优化模型。实验结果表明,该模型协调优化后光伏储能功率为43 MW,风电储能功率为65 MW,储热储能功率为16 MW,有效促进了新能源并网消纳。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的风光互补发电系统储能控制优化

风光互补技术带来了稳定的能源储存,但同时也存在着能量密度低及时间地区分布杂乱等问题。因此,现提出基于改进NSGA-Ⅱ算法的风光互补发电系统储能控制优化方法。基于改进NSGA-Ⅱ算法构建储能模型,保留多种能量存储单元特点,能够高效、可靠地保证风光互补发电系统的供电可靠性;风光互补发电系统的能源转换,可以优化风光互补发电系统的容量。实验结果表明:提出的基于改进NSGA-Ⅱ算法的风光互补发电系统储能控制优化方法的平均储能功率为2.35 MW,方法 1的平均储能功率要远远小于所提出的方法,证明所提出的风光互补发电系统储能控制优化方法具有重要的实际应用价值。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的无线通信网络拓扑重组优化方法

由于目前无线通信环境的复杂性和不确定性,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的无线通信网络拓扑重组优化方法,同时提取无线通信网络节点拓扑结构的传输特征,并建立信息融合模型,基于改进NSGA-Ⅱ算法进行网络拓扑性能优化,对网络节点的群体进行交叉运算,实现无线通信网络节点的分布拓扑重组。该优化方法能量消耗更小,表现出较强的适应性和鲁棒性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究

旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。

基于遗传算法的空箱式挡土墙多目标优化设计

为高效、准确、自动化地实现空箱结构的优化设计,以空箱式挡土墙为研究对象,基于Python语言和ABAQUS软件进行参数化建模,实现了结构建模及有限元计算分析全套流程的自动化。结合某水闸工程中的一座空箱式挡土墙结构,以多个强度和稳定性指标的最优化和混凝土体积的最小化为目标,以规范要求的指标阈值、几何尺寸和体积限制为约束条件,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)进行空箱式挡土墙多目标优化设计。为进一步提高计算效率,基于人工神经网络算法建立了代理模型,实现了与实际有限元模型的高度近似。结果表明,依据所提出的优化设计方法进行空箱式挡土墙多目标优化设计,可以在有效控制强度和稳定性的前提下尽可能地缩减混凝土用量,具有显著的经济效益。

基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的DPF结构参数优化

为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代理模型,并结合第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与结合熵权的优劣解距离排序法(TOPSIS)得到关于目标函数的一组最优解。结果表明:该型号DPF平均压降降低了14.58%,且DPF平均捕集效率保持99%以上。

基于NSGA-Ⅱ的滑油泵叶轮结构优化设计

滑油泵常需要在高空、低压工况下稳定运转,常会出现供油不足、效率降低等问题。为了得到满足设计要求且具有最佳性能的滑油泵,以某直升机用滑油泵叶轮为研究对象,对其结构进行优化设计。选择高空两个典型工况的效率与扬程作为优化目标,利用NSGA-Ⅱ算法对滑油泵叶轮几何参数进行寻优,对优化前后的滑油泵效率、扬程进行对比分析。采用CFD流体仿真及实验方法对优化结果进行对比验证。结果表明:所选优化参数对滑油泵性能有较大影响,优化后的滑油泵叶片位置附近流动更加平稳,高低压区域过渡平缓,能量损失更小,且降低了汽蚀发生的可能性;优化后的滑油泵设计点扬程提高2.6 m,效率提高2.86%。

基于NSGA-Ⅱ的复合材料防撞梁碰撞损伤多目标优化

为在设计时考虑低速碰撞损伤对碳纤维复合材料(CFRP)防撞梁力学性能的影响,发展了改进Hashin失效准则的VUSDFLD子程序来判定低速碰撞时CFRP防撞梁7个方向的损伤程度,采用壳单元模拟了复合材料的力学性能,建立了CFRP防撞梁低速碰撞有限元显式动力学模型。采用该方法对相同实验条件下的复合材料层合板低速冲击剩余强度进行了计算,并将计算结果与实验结果进行了对比,仿真结果与实验结果吻合较好。在此基础上,以复合材料防撞梁铺层厚度和铺层角度为设计变量,将复合材料防撞梁的质量和低速冲击时产生的损伤单元数作为优化目标,建立了CFRP防撞梁低速碰撞损伤动力学多目标优化模型,采用基于Pareto策略改进的NSGA-Ⅱ非支配排序遗传算法对其进行多目标优化求解。优化后,CFRP防撞梁质量由1.02 kg降为0.76 kg,减重率为25%;损伤单元数由30238个降为23206个,损伤降低率为23%。结果表明,所发展基于Hashin失效准则的VUSDFLD子程序和对CFRP防撞梁低速碰撞损伤多目标优化是行之有效的,为复合材料防撞梁结构的优化设计提供了参考。

基于NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹优化

以HSR-JR612型机械臂为研究对象,针对机械臂运动过程中需满足时间消耗少、能量消耗低、平滑冲击小的问题,对其进行多目标轨迹优化研究。机械臂关节空间轨迹采用七次B样条曲线构造,采用具有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),结合对机械臂的关节位移、速度、加速度和加加速度作出限制得到的约束条件,对机械臂轨迹进行优化,得到一组Pareto最优解集合。仿真结果表明,七次B样条曲线构造的机械臂关节空间轨迹速度、加速度和加加速度都连续平滑,保证了机械臂运动性能。在满足约束条件的前提下,NSGA-Ⅱ算法可对机械臂运动轨迹实现有效的多目标优化,获得一组理想的Pareto最优解集,并从中选取一个各项优化目标较为均衡的解作为多目标优化的最终解。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化研究

为了提高云制造服务组合寻优质量,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化方法。首先改进支配强度的概念来快速确定非支配解集中个体的优劣,然后对NSGA-Ⅱ算法应用不同的局部搜索策略,在算法前期加强对优秀个体的搜索以加速收敛,算法后期对稀疏个体融合邻域搜索与模拟退火算法来增加种群的多样性。最后结合企业实际案例,验证了优选模型的有效性和算法的可行性。

基于NSGA-Ⅱ算法的木材干燥能耗多目标优化

通过计算流体力学(CFD),研究了在常规蒸汽干燥中,空气温度、相对湿度、风速及其相互作用对桦木干燥时间和能耗的影响,以期得到干燥时间短、且能耗低的桦木干燥工艺参数。应用最优拉丁超立方(Opt LHD)采样确定了设计空间中的样本点,并进行CFD数值模拟;采用三阶响应面方法构建近似代理模型,分析了干燥条件对干燥时间和能耗的影响;基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)多目标优化的Pareto解集,获得最佳木材干燥条件参数。结果表明:该方法可以有效缩短干燥时间,并降低能耗,可为木材干燥工艺的优化提供参考依据。

基于NSGA-Ⅱ算法的激光熔覆单道成形工艺参数多目标优化

激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明:在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。