基于非对称模糊优化模型的多学科协同满意优化

协同优化(CO)作为一种多学科设计优化(MDO)方法,包括两级优化:系统级和若干个学科级.然而工程设计实践中往往存在很多不确定因素,而且互相冲突的多个优化目标的存在,进一步增加了CO建模的求解复杂性.采用模糊截集水平法为各个学科设计了非对称CO模型,扩展了学科分析模块,使学科级能独立获取本学科最优的截集水平,以构造相应决策空间.利用满意度原理设计了学科级优化的目标函数,并将其作为一致性方程的组成部分传递到系统级.系统级在满足一致性约束的同时,最大化综合满意度方程,使所有学科同时获得最满意的优化解.电子封装问题的多学科协同满意优化实例表明该方法是行之有效的.     

模块化产品族的共享模块筛选方法

针对在模块化平台中筛选共享变量的问题,受协同优化算法使用一致性约束函数对各子优化问题进行一致性统筹的启发,提出一种基于一致性约束的优化算法.在系统级优化中使用非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ对该多目标优化问题进行求解后得到Pareto解集,利用模糊聚类算法对解集中的每组解进行综合性能的评价并选优,根据最终筛选出的最优解即可实现共享变量的筛选.相比以往常用的基于经验或灵敏度的方法,该方法更严格地在子学科优化中以车身性能为目标函数,在系统级优化中进行共享度的优化,并且可根据系统级优化结果筛选出局部共享变量.以SUV、两厢掀背车和三厢轿车为算例,使用该方法有效地筛选出3款车型的全局共享变量、局部共享变量和非共享变量,对该方法的可行性和有效性进行了验证.     

一种改进的快速收敛多学科设计协同优化方法

为解决协同优化(CO)方法计算量过大、收敛速度较慢的问题,提出了一种面向复杂工程系统多学科设计优化的改进的快速收敛协同优化方法(IFCCO).首先,将系统优化的全部设计变量分为全局设计变量和局部设计变量两个部分,在系统级添加各子学科内与全局设计变量相关的约束条件,使得系统级优化只控制全局设计变量,而学科级则只控制局部设计变量,从而消去辅助设计变量;然后,基于学科状态方程,在系统级和学科级同时构建耦合变量的一致性约束条件,保证更严格的耦合变量一致性求解,并赋予各子学科完全的自治权.通过两个典型的MDO算例检验了IFCCO方法的计算特性,结果表明:该方法在严格保证耦合变量一致的前提下,计算量大大减少,收敛速度得到很大提高.     

基于遗传算法的协同优化方法

针对协同优化的系统级优化可行域可能不存在的问题,采用遗传算法,并借鉴逐步增强约束强度的思想,提出了基于遗传算法的协同优化算法.该算法利用各子学科返回的优化值,计算种群中个体的不可行度,根据不可行度和阈值来判定该个体是否为可行解.提出利用循环迭代次数调整阈值的方法,保证了系统级优化向一致性等式约束不满足度减小的方向进行,达到了有效增强子学科间一致性的目的.最后,利用减速器典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法的优化性能良好.     

基于渐近松弛的协同优化方法

针对协同优化方法受起始点影响较大、稳定性不足和收敛难度大的问题，定义了耦合一致度来衡量各学科变量间的一致性要求，并提出了基于渐近松弛的协同优化方法（CO-AR）.该方法的计算过程分为2个阶段：① 根据设定的耦合一致度，确定系统级松弛因子，并计算得到近似全局优化解;② 以第1阶段的优化解作为起始点，并选取符合一致性精度要求的松弛因子进行协同优化，求得最终优化解.减速器标准算例结果表明，所提方法能够大大降低对起始点的敏感程度，有效改善协同优化方法的收敛性和稳定性.
     

多学科协同优化方法的分析与改进

深入分析了标准协同优化、动态松弛协同优化和两阶段协同优化方法的几何特性,进而比较了各自的优化特性.针对协同优化对初始点敏感的问题,通过增加总体一致性约束的方法,提出了基于先验约束法的SGO方法.针对设计变量数量级相差较大的协同优化问题,为了提高学科间的一致性,给出了基于加权方法的学科间一致性约束表示式.最后,通过悬臂梁...     

基于子结构方法的离散结构协同优化

针对复杂离散结构优化存在设计变量多、寻优困难等问题,提出一种基于子结构方法的分解协调策略,并采用基于子结构分解协同优化框架求解。将大规模结构分解为多个不重叠的、规模较小的子结构,每个子结构对应一个学科。将原优化问题的设计变量、优化目标以及约束分配至各个学科。每一轮系统迭代中,系统层仅进行一次完整结构的有限元分析,学科层执行子结构优化和有限元分析。耦合状态变量由系统层输入,在学科层作为定值。系统层进行整体结构分析后更新耦合状态变量值,以协调学科之间耦合状态变量的差异。该方法将复杂的整体结构优化问题分解为多个并行、独立的子结构优化问题。算例表明:相比于整体结构优化,该协同优化方法显著降低了整体结构分析次数,能够更加稳定地找到更优解。     

基于MAS的分布式协同设计任务冲突处理研究

任务分解与冲突控制是网络分布式环境下进行产品并行设计的关键．通过收集产品各领域的指标约束与关系约束来构建基于约束网络的产品参数协调模型，采用区间描述设计变量的不确定性信息，并将区间算法与基因算法相结合实现了一致性模型求解框架，使用该方法能够检测潜在冲突，得到与给定产品指标相对应的设计变量可靠解空间，进而辅助设计人员决策。同时采用Agent技术对协同设计中多群体多层次的设计任务和设计进程进行管理和控制，建立了以项目和任务为中心的协同设计Agent模型，研究了模型共享、协同设计agent、并发控制机制等关键技术，构建了一个基于多Agent的分布式实时协同设计原型系统应用实例说明了其有效性。     

含储能装置的园区综合能源系统三级协同规划设计方法

研究综合能源系统的配置和优化策略对于保障区域用能平衡、降低系统投资成本、提高运行的经济性具有重要的意义和价值.提出了含储能装置的园区型综合能源系统的三级协同规划方法,首先将综合能源系统的设计过程划分为设备选型、容量配置与运行优化三个阶段;然后根据各阶段之间的递进和耦合关系,采用系统级的建模方法,对各类设备的选型与运行约束进行总结和提炼,并引入储能装置约束,从而形成了结构简洁、约束紧凑的综合能源系统规划模型.针对该模型中的非线性函数项,引入了辅助变量和约束,将其等价转化为易于求解的混合整数线性规划问题.最后,分三种情形对某园区待建综合能源系统进行优化配置.算例测试结果验证了所提模型和方法的有效性.     

包容式节点桁架多目标分层优化设计

针对包容式节点桁架优化设计变量多、优化问题规模大,采用单层混合优化策略计算量大且不易收敛的问题,提出基于子空间和耦合约束的分层协同优化策略,将设计空间分为三个子空间,分别是整体层、截面层和曲面形状优化层,上一层优化结果为下一层提供输入量,下一层为上一层提供耦合约束;对设计变量进行灵敏度分析,确定各个优化层的目标函数和约束条件.结果表明,该优化方法能够较好地处理具有层次关系的工程优化问题.     

桁架材料和结构组合多目标优化设计

同时为桁架的每个杆件确定最为合适的材料和结构尺寸属于桁架材料和结构组合优化问题．提出一种桁架材料和结构组合多目标优化的方法．为材料分配唯一的标识编码，把杆件所用材料直接作为设计变量，并且和杆件截面积一起构成设计变量空间．考虑结构重量、成本和节点位移3个目标以及应力约束，建立了桁架材料和结构组合优化问题的数学模型．应用多目标遗传算法进行求解．算例结果表明，采用多目标遗传算法可以为桁架设计参数的确定提供多种选择方案，决策者可以根据目标的重要程度确定最后设计方案．算例分析结果验证了该方法的有效性．     

长悬臂桁架受横向集中力的拓扑优化

用解析方法推导拓扑优化最小重量长悬臂桁架.桁架在应力约束下,自由端受横向集中力作用,桁架宽度为常数,它的节长、结点坐标、腹杆和弦杆的角度,以及所有杆的横截面尺寸均为设计变量.分析结果表明,拓扑优化桁架中的各节腹杆的位置和横截面面积相同,中间结点位于每节1/4位置.当结构长度趋于无限长时,腹杆趋于30°,60°,相对45°桁架的体积差别不大,与类桁架连续体的体积差别也很小.     

基于频率控制的多约束风电塔优化方法

提出了基于频率控制的多约束单管型风电塔优化方法.塔架简化成悬臂梁结构,其横截面参数作为设计变量,以最小化材料体积为目标函数,按照将塔架设计成刚-刚或刚-柔或柔-柔不同类型的要求设定塔架的固有频率约束,采用专业软件Bladed计算风荷载,按照风电塔规范考虑强度、稳定性和疲劳等约束,这使得优化结构更符合实际设计.考虑到采用Bladed荷载计算工作量很大,整个优化过程分为几个阶段,在每个阶段的开始,以前一个阶段的优化设计作为初始设计,并重新计算结构荷载,在该阶段内于固定荷载下用移动渐近线法(MMA)求解优化问题改进设计,所需的固有频率、强度及疲劳约束灵敏度采用解析法获得.对一现有塔架进行优化以说明方法的有效性.根据塔架固有频率和风机工作转速之间的关系,发展了高风电塔的分类.在此基础上,结合提出的优化方法,可以帮助设计者判定在指定高度和机型下哪种类型塔架更合适,为塔架概念设计提供有价值的参考.     

对离散变量结构拓扑优化设计几个问题的探讨

探讨了离散变量结构拓扑优化的三个问题，指出离散变量拓扑优化也存在所谓奇异拓扑的现象，指出设计变量的离散程度和位移约束影响最优拓扑，优化设计时不可忽视。     

离散变量桁架的形状优化设计

提出了离散截面变量空间桁架形状优化的一个两级算法．在第一级优化中，固定节点的位置，以杆件面积为设计变量，进行离散变量截面优化；在第二级优化中，以节点坐标为设计变量，同时考虑截面变化；形成一系列优化子问题，按目标函数下降方向用Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ法搜索出各坐标设计变量的最优变动值，从而形成新的节点位置．两级优化交替进行，直到收敛为止．算例表明本方法简单，收敛平稳，优化效果较好．在算例中讨论了不同的节点坐标初值对优化结果的影响及产生原因．     

基于混合离散复合形法的工程优化设计

针对工程中大量存在的设计变量为离散型和连续型的混合离散变量优化设计问题,提出了连续变量及非均匀离散变量的均匀离散化处理方法,并借鉴离散变量的搜索优化法,在连续变量的复合形法基础上,探讨了一种求解有约束非线性混合离散变量的优化设计问题的方法———混合离散复合形法。算例表明,混合离散复合形法可用于工程结构优化设计中,其结果不需圆整,解题可靠性和效率大大提高。     

杆、梁结构离散变量拓扑优化设计

在考虑断面面积和拓扑两类离散变量及其耦合关系的基础上,建立了离散变量拓扑优化设计的数学模型;该模型反映了拓扑优化问题的耦合优化本质,有效地避免了“极限应力”和“奇解”对拓扑优化问题的困扰;为求解上述数学模型,提出了“拟机率-网格搜索法”;用该法对包含两类变量的杆、梁结构进行了拓扑优化设计,收到了较好的效果。     

天线结构的多工况离散变量优化设计

针对天线结构受载及工作状态的复杂性,研究了天线结构的多工况离散变量优化设计问题。首先建立了天线结构在自重、风荷作用下受精度、应力和稳定性约束的多工况优化设计的数学模型;其次根据材料特点,将设计变量取为离散变量,给出了天线结构的多工况离散变量优化设计数学模型。采用离散复合形法,对多工况8 m天线进行了优化计算。结果表明,计算结果与分析结果相吻合,该方法可应用于多工况天线结构优化设计中,且精度较高。     

基于Pareto解的交互式模糊优化及其应用

设计参数内关外联的属性和设计约束的模糊性、相关性和传播性往往导致多目标优化设计中冲突发生和目标间协调性差等现象。针对这些问题,应用模糊数学原理,构造尺度函数,增加附加约束,并基于Pareto解处的冲突矩阵、协同灵敏度分析以及目标重要度阈值的交互选择,建立了基于Pareto解的模糊交互式多目标优化模型。结果表明:提出的模型在兼顾主、客观要求的前提下,可降低目标之间的冲突程度,得到最大的满意度。以实例验证了模型的有效可行性。