基于协同优化的动态模块化设计方法研究

为了解决模块化设计缺乏过程支持、模块系统缺乏闭环流程优化的研究现状,基于系统论和协同学的观点提出动态模块化设计的方法及其技术框架.结合设计过程模型和多事务处理代理系统模型,构建了支持协同和优化分析的过程调度和冲突消解机制,实现了模块化分析所得规范体系在组合设计过程中的应用及产品结构的改进和优化.通过基于此框架模型的原型系统的开发及在某系列型号发动机设计过程的应用,验证了该方法对解决现有问题的有效性.     

基于PSO和模糊理论的蜗杆传动多目标优化设计方法

针对传统设计方法无法获得最佳蜗杆传动方案的问题,建立了蜗杆传动多目标优化设计模型;提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和模糊理论的多目标优化问题求解策略,并进行了算例验证.算例结果表明:蜗杆传动多目标优化设计模型综合考虑了制造成本、体积、传动效率及润滑性能等因素,更符合工程实际情况;PSO与模糊理论相结合的多目标优化求解算法收敛速度快,可以获得多目标优化问题的全局最优解;基于PSO算法和模糊理论的蜗杆传动多目标优化设计方法比传统设计方法更合理、更高效.     

炼油厂智能优化生产调度系统研究

针对炼油厂智能优化生产调度问题 ,提出了包含基于规则的归纳性知识、基于实例的样本性知识和基于数学规划的优化过程知识的 RBR-CBR混合智能优化模型 .通过这三种不同知识的有机结合 ,该模型可用于对复杂的生产过程进行描述 .该模型已用于石油工业生产调度问题     

基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法

针对存在认知不确定性的结构优化问题,提出了一种基于近似移动矢量的证据理论可靠性设计优化方法,可有效提升计算效率.该方法通过等面积法将证据变量转换成概率变量,构建等效的概率可靠性设计优化模型,并使用序列优化与可靠性分析方法求解获得近似设计点;开展基于证据理论的可靠性分析求解约束的可信度,构建近似移动矢量和确定性优化模型,求解获得新的设计点;重复概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程,直到收敛得到最优设计点.本文方法能够将嵌套的证据理论可靠性设计优化问题转换为近似等效的概率可靠性设计优化与证据理论可靠性分析组成的序列迭代过程进行求解,能够有效降低证据理论可靠性设计优化的计算成本.通过算例验证了所提方法的有效性.     

高斯过程建模方法在工业过程中的应用

面对日益复杂的工业过程,传统传感器无法得到有效应用,重要变量无法准确建模,重要过程无法得到有效优化和诊断,高斯过程模型的提出和应用为工业过程建模、优化和控制提供了一个广阔的思路,并可兼顾描述不确定信息.文中针对工业过程的复杂特性,不仅综述了高斯过程的基本方法以及存在的主要问题,而且归纳了其基本建模、优化、控制及故障诊断的应用和研究成果.最后,结合国际上发展及作者的实践经验总结并展望了高斯过程模型在工业过程中的应用前景和发展趋势.     

经济性能评估的炼焦生产过程优化运行方法

针对炼焦生产过程中缺少性能评估环节而难以确保过程优化运行的问题,提出了一种基于经济性能评估的炼焦生产过程优化运行方法.该方法在炼焦生产过程经济效益指标和焦炭质量过程性能指标对协调优化级进行性能评估的基础上,结合模型置信度,建立专家规则,及时修正经济指标预测模型;基于焦炭产量、炼焦能耗等经济指标,以焦炭质量和工艺条件为约束,对炼焦生产过程进行协调优化,使得炼焦生产达到良好的运行状态.仿真结果表明,所提方法能显著地提高焦炭产量、降低能耗.     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

基于近似模型和数值模拟的连杆热锻成形工艺设计优化

提出了基于近似模型和数值模拟的设计优化方法.在利用有限元分析连杆热锻成形过程的基础上,以降低锻件成形过程中变形损伤为目标,以飞边槽形状参数为设计变量,采用响应面法近似模型建立了设计变量与目标函数的初始近似模型.在设计优化过程中,用近似模型代替实际的数值模拟程序,计算锻件内部的损伤值,对连杆热锻成形工艺参数进行了优化计算,取得了较为理想的效果.     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

以透气性为中心的链篦机过程智能优化控制

针对球团烧结链篦机过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种基于球团烧结透气性软测量模型的专家控制方法,以提高球团烧结过程自动化控制水平,最终实现了球团烧结生产过程链篦机子系统的优化管理,优化控制和优化运行.