基于响应面模型与遗传算法的机床立柱优化

针对机床立柱优化问题,提出了一种将响应面模型与遗传算法相结合的优化设计方法。采用拉丁立方试验的设计方法,在设计空间中抽取样本点并进行数值模拟,建立了立柱最大变形、一阶固有频率及质量的响应面模型。利用遗传算法对响应面模型进行优化,得到了Pareto最优解集。实验结果表明:与原先的设计方案相比,优化后的立柱质量减轻了7.2%,最大变形量和前六阶固有频率有不同程度的改善。该文所提出的方法较适用于机床及类似复杂结构的参数优化设计。     

数控内齿强力珩齿机床身结构的多目标优化

床身是数控内齿强力珩齿机的关键零部件之一,为实现床身质量、一阶固有频率和最大变形量的综合优化,文章提出一种将响应面模型与遗传算法相结合的优化设计方法,对主要设计参数进行中心复合实验设计.在实验设计的基础上,对设计参数进行灵敏度分析并建立响应面模型,利用遗传算法对响应面模型进行优化设计,结合生产工艺确定最佳优化方案.以Y...     

基于响应面法的复合材料舱壁结构优化设计

为减轻船舶结构重量,提高船舶的承运能力,造船企业逐渐考虑采用复合材料结构替代常规的钢制舱壁结构。为得到最佳的舱壁结构设计参数,提出了一种将响应面模型与遗传算法相结合的优化设计方法。采用Box-Behnken设计方法,在设计空间中抽取样本点并进行模拟,建立舱壁最大变形、最大Mises应力及质量的响应面模型。利用遗传算法对响应面模型进行优化,得到Pareto最优解。仿真实验表明:与原先的钢制舱壁方案,优化后的质量减轻了约23%,最大变形基本与钢制舱壁方案一致。研究结果表明所提出的方案适用于工程结构多参数优化设计。     

基于近似模型的重载仿生腿多目标优化

针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题，提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法. 建立有限元模型，分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度 和模态频率等性能，确定仿生腿的优化空间. 对仿生腿静态及动态性能建立参数化模型，定义相应的设计变量，采用优化拉丁超立方方法分别对仿生腿基节、大腿和小腿模块进行试验设计，获取初始样本点，拟合各模块响应面模型、克里格模型和径向基函数神经网络模型，通过误差分析选定精度最高的近似模型，并联合第二代非支配排序遗传算法，以静态刚度、质量和首阶固有频率为目标，约束最大应力，对仿生腿进行优化设计，对优化后的结果进行分析验证. 结果表明，重载仿生腿经所述方法优化后，在满足结构强度的前提下，平地工况最大变形下降9.73％，斜坡工况最大变形下降9.46％，首阶固有频率提升3.45％，仿生腿总体质量下降8.63％.     

基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化设计

以获取动车组水箱最佳结构参数组合为目的,结合双向流固耦合分析,采用拉丁超立方抽样生成试验设计样本点,构建了动车组水箱的响应面近似模型,通过拟合优度验证了该响应面的准确性。最后运用多目标遗传算法寻找水箱结构参数优化设计的Pareto最优解前沿,以此提出优化策略。研究结果表明,基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化方法,有效克服了水箱结构总体性能方案设计时重复性和经验依赖的缺点,可为决策者进行目标权衡提供充分依据,为其他复杂模型的设计优化问题提供设计参考及解决方案。     

SVR响应面与进化多目标优化在结构设计中的应用

针对复杂结构优化设计中常出现的低效率、低精度问题,提出支持向量回归机(SVR)响应面与进化多目标优化算法相耦合的优化系统。基于结构风险最小化推导SVR响应面建立原理,采用具有异点预测值可对比特色的正交旋转组合设计作为样本点选取法,以获得最优试验区。基于NSGA-Ⅱ范式原理建立区间偏好进化优化算法并构建优化系统框架。以45 t门机主梁为研究对象,指定5个几何参数为设计变量,对最大位移、应力进行约束,以轻量化及首阶固有频率为双目标,利用所构建的优化系统进行优化求解。研究结果表明:主梁总质量减少15.9%,首阶固有频率减少9.2%。通过不同响应面模型的效果对比、灵敏度分析及优化方案检验,验证出优化系统的高效可行性。     

基于iSIGHT的机床整机结构方案设计与集成优化

机床整机结构方案设计是机床设计的关键环节.在早期设计阶段,实现整机及基础大件性能优化可显著减少后续详细设计的重复率,提高设计效率.基于多学科优化设计软件i SIGHT,搭建了机床整机结构方案设计及集成优化系统框架,有效集成参数化建模知识、仿真分析知识;综合利用实验设计、响应面拟合及多目标优化算法,形成了以结构件关键设计参数为变量、静动态特性及质量为目标的优化技术流程.以某框中框结构卧式加工中心为例,优化后整机质量下降6.38%,,整机最大变形降低3.24%,,工件-刀具相对变形降低5.68%,,首阶固有频率提高1.15%,.优化结果验证了所提出方法的可行性.     

基于近似模型的机床铣削质量稳健性优化设计

在铣削加工优化设计过程中，设计变量的不确定性通常被忽略，这容易导致优化解违反优化设计约束条件.为此，本文基于近似模型方法，开展铣削参数的多目标稳健性优化设计研究.在该优化设计方法中，采用多项式响应面模型和径向基函数模型近似模拟铣削过程最大铣削力、铣削后工件表面粗糙度两目标函数与铣削线速度、每齿进给量两设计变量之间的隐式关系，采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法结合蒙特卡洛模拟方法对比分析了针对铣削参数的常规确定性优化以及考虑设计变量波动的稳健性优化.结果表明：稳健性优化后的铣削参数有效地降低了铣削加工过程中的铣削力，提高了加工后工件表面质量，同时优化解具有较高的可靠性.     

水下航行器耐压壳体参数化设计优化

为提高水下航行器耐压壳体结构设计效率,研究了基于参数化分析和响应面近似模型的耐压壳体结构优化设计方法.确定某型水下航行器的耐压壳体结构5个尺寸为优化设计变量,应用薄壳理论和CCS规范进行了初步设计并确定了优化变量可行域,采用最优拉丁超立方法(Opt LHD)在可行域空间内确定设计试验样本点,研究了ABAQUS参数化驱动样本点的方法,建立了极限载荷的二阶多项式响应面模型.以极限载荷和壳体质量为优化目标,利用二代非劣排序遗传算法进行耐压壳体的多目标优化求解,得到Pareto最优解集.最终优化结果较初步设计结构极限载荷提高41.68%,壳体质量降低27.26%.参数化方法能够简化优化过程,提高优化效率,为水下航行器结构优化设计提供了借鉴.     

基于响应面法和遗传算法的某SUV前悬优化

为了提高SUV的操纵稳定性,实现越野车型前悬架性能的优化,以某SUV的前悬架为研究对象,以多体动力学为基础,利用ADAMS/Car软件建立了某中大型SUV的前悬架装配动力学模型.采用灵敏度分析选取对前轮定位参数影响大的关键点作为优化变量,基于响应面法建立了3种阶次的响应面模型.在MATLAB中运用遗传算法得到了响应面模型目标函数的最优解,最后对各优化结果进行对比分析.研究结果表明响应面法能较精确地表示前轮定位参数,遗传算法优化可以明显减小前轮同向跳动过程中定位参数的变化量.