基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

“非正规”内容管理系统给企业网站优化带来的弊端

目前许多企业网站是用“内容管理系统”开发的,简称为CMS,是英文Content Management System的缩写。企业网站需要优化,已经成为众多企业主的共识。优化由两个方面组成：技术优化和人文优化。技术优化指的是代码、目录结构和针对搜索引擎的优化等。技术方面的优化工作会给用户带来方便,给网站带来更大的效益,其优化的模式和内容比较固定。人文优化指的是交互性优化、易用性优化等针对用户使用方面的优化工作,这一部分是网站用户可见的。     

飞行器概念设计中的多学科优化模型（英文）

多学科优化技术的发展有效地提高了飞机的设计水平,同时提高了设计人员对非常规布局飞机的设计能力。以一种双后掠飞翼布局飞机为研究对象,建立新的优化模型对其进行气动、结构优化。优化过程分为系统级优化和学科级优化。在系统级优化中,航程定义为飞机全局性能指标。在学科级优化模型中,把升阻比和展向气动载荷分布的综合气动性能作气动学科优化目标,结构重量作为结构优化目标。优化结果表明,优化模型可以高效地运行,优化方案更接近最优解。     

基于两级优化-进化算法的结构优化设计研究

针对结构优化设计问题的特点，提出了两级优化－进化算法的优化策略。以一个12层框架结构的优化设计为例，测试了该优化策略的效率，与单独采用进化算法相比，该优化策略在保证优化结果精度的前提下能大幅度提高优化的效率，是一种较好的工程优化方法，虽然以多层框架结构为优化对象，但提出的优化策略完全适用于其它类型结构的优化问题。     

基于SORA的多学科协同优化可靠性优化方法

针对多学科可靠性优化问题计算过程具有复杂性的特点,从简化计算复杂性的角度,研究协同优化可靠性优化方法.鉴于序列优化与可靠性评估(SORA)方法采用可靠性分析与优化过程相分离的方式,提出了基于SORA的协同优化可靠性优化方法.该方法将具有三层嵌套循环的协同优化可靠性优化问题,转变为顺序地执行确定性协同优化和可靠性分析过程.因而,该可靠性优化模型维持了协同优化的两级优化结构,降低了计算复杂性.最后,利用工程算例对该方法的有效性进行了验证.     

优化教学 激活课堂

本文通过七个方面,即融洽师生关系、优化备课、优化导入、优化提问、优化练习、优化小结、优化教学手段,来谈谈语文课中如何优化教学,激活课堂。     

有限元平面三角形网格的优化

本文对有限元平面三角形网格优化的基础上，系统地提出了“结构优化”的概念，并对以往的网格光顺算法做了改进，提出了一种将结构优化和位置优化相结合的网格优化方法，弥补了以往的优化方法中对结构优化的忽视，使网格优化更加完善。     

飞行器概念设计中多学科优化模型的研究

多学科优化技术的发展有效地提高了飞机的设计水平,同时提高了设计人员对非常规布局飞机的设计能力。以一种双后掠飞翼布局飞机为研究对象,建立新的优化模型对其进行气动、结构优化。优化过程分为系统级优化和学科级优化。在系统级优化中,航程定义为飞机全局性能指标。在学科级优化模型中,把升阻比和展向气动载荷分布的综合气动性能作气动学科优化目标,结构重量作为结构优化目标。优化结果表明,优化模型可以高效的运行,优化方案更接近最优解。     

基于果蝇优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的无功优化。首先将该算法运用到无功优化问题中,并对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明,该算法对于求解复杂无功优化问题具有可行性和有效性,同时运用PSO优化算法对IEEE30节点进行了优化,对比结果表明果蝇优化算法具有更好的优化能力。     

广义逆适应渐进结构优化方法

介绍了传统渐进优化方法及逆适应渐进优化方法的基本理论和优劣点,阐述了刚度约束的广义逆适应渐进优化方法的原理．提出了用拓扑优化和尺寸优化的综合来判断拓扑优化优劣的概念,即：用逆适应渐进优化方法以及广义逆适应渐进优化方法产生最优拓扑,在最优拓扑的基础上,运用满应力;住则方法进行尺寸优化,用尺寸优化的结果来判定拓扑的优劣并示例显示了广义逆适应渐进优化方法得到的拓扑比原有方法更优。