基于迭代均值组合近似模型和序贯优化与可靠性评估法的船舶结构优化设计

针对传统可靠性优化方法不能同时保证大型船舶结构计算效率与精度的问题,在船舶结构优化设计中考虑设计变量的不确定性,通过迭代均值组合(ER)近似模型和粒子群算法(PSO)提高序贯优化与可靠性评估(SORA)法的计算效率和精度,建立了改进的可靠性优化设计流程并解决了多用途船舱段的可靠性优化问题.其中:SORA法将可靠性分析与优化过程解耦,并提高了可靠性优化效率;PSO保证了SORA法优化所获全局最优解的计算效率;ER近似模型能够以最少的采样点建立满足精度要求的近似模型,并代替最有可能的失效点(MPP)和优化过程中耗时的有限元计算.多用途船舱段的可靠性优化结果表明:可靠性优化相较于确定性优化更有实际意义;改进的可靠性优化设计流程在保证计算精度的同时能够显著降低计算成本.     

可靠性多学科优化在重型车车架设计中的应用研究

文章选取车架生产中主要不确定量热轧钢板厚度为随机设计变量,基于Hammersly采样法对40t重型车主要承载构件车架进行静态强度、刚度和动态振动特性的多学科可靠性计算分析;结合多学科和可靠性优化理论,采用基于自适应面的SORA(sequential optimization and reliability assessment)可靠性单层循环优化方法对该车架进行基于可靠性的多学科优化设计,使得可靠度由原设计方案的50%左右提高到95%、车架质量减少2.3%。     

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.     

基于区间不确定性的多学科可靠性设计

针对随机可靠性设计和多学科设计直接结合中存在的随机可靠性无法解决不确定性信息量较少及直接结合的嵌套结构计算效率较低的问题,采用区间描述有限信息的不确定性,以非概率可靠性指标衡量多学科系统的可靠性,建立了基于区间不确定性的多学科可靠性设计模型.同时,为了提高计算效率,采用性能测量法来减少可靠性分析的计算量,并引入序列优化与可靠性评估方法将三层嵌套的多学科可靠性设计结构解耦为顺序执行的确定性多学科设计优化和多学科可靠性分析过程,降低了计算复杂性.通过一个算例验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,相比多学科可行法,单学科可行法的计算效率较高.     

基于元过程的多代理过程可靠性优化方法研究

为解决多代理过程可靠性难以优化的问题,提出了一种代理网络可靠性的闭环优化方法,其特点是引入了基于连通概率的可靠性计算方法.首先,通过目标输入启动可靠性闭环优化,将目标输入与系统可靠性参数经变换后进行处理,以作为新的给定值来控制多代理系统的网络调整.调整完成后,由可靠性计算获得新的系统数据,该数据再经变换、反馈后形成闭环控制系统.最终使得给定目标参数输入下的代理网络具有最佳可靠性.仿真结果显示,当活动代理数为100时,优化效果最为明显.     

面向混合不确定性的可靠性设计优化方法研究

针对可靠性设计优化过程中,模型受到不确定性参数的影响而使计算可靠度困难的问题,提出一种面向设计变量和参数同时存在不确定性情况下的可靠性指标计算方法.基于克里金响应面进行估值,计算数据分布特征,拟合数据分布的概率密度函数,形成混合不确定性的统一量化表达形式,根据可靠性理论的应力强度干涉模型,使用联合概率积分法计算得到设计点的可靠度.在此基础上构建基于克里金响应面的可靠性设计优化流程,实现设计变量和参数同时存在不确定性时的可靠性设计优化.通过典型算例进行分析,计算结果表明:与只含有设计变量不确定性的情况相比,该方法可有效应对参数不确定性造成的影响.     

基于协同的多指标决策网构建及效能计算

针对编队电子战中的作战方案生成和优化问题,提出了基于分阶段有向协同决策网、以协同决策效能为最大目标的网络优化方法.讨论了协同决策网的构成,定义了效能可行点的概念,给出了效能可行点的计算判定方法.通过定理证明,在子方案效能最大基础上,构成协同决策网最大效能通路的充分必要条件是该通路包含了协同网中所有效能可行点,协同网的阶段划分降低了网络计算量.考虑到效能因子的复杂性,将协同效能计算扩展到了多指标的情况,利用该方法有效地解决了作战子方案之间的协同问题,将该方法成功地应用于舰艇编队电子对抗反导方案优选及协同效能计算中.     

基于成本与时效的铁路空车调配优化模型研究

针对既有的铁路空车调配问题研究缺乏可靠性,且模型多数使用货主满意度的情况,本文提出了一种考虑时效性的空车调配多目标优化方法。通过分析铁路空车调配过程,基于成本与时效性,定义了空车调配过程的可靠性,建立了运输企业成本最小和运输效益最大的多目标优化模型,并计算得到整个过程的可靠性值。最后,应用LINGO编程软件进行了实例计算,与既有研究方法比较的结果表明,该方法的实用性良好。     

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.
     

考虑不均匀发车间隔的公交网络时刻表优化模型

公交网络时刻表设计就是通过优化各线路车次的发车时间,使不同线路的车辆协同到达换乘站点,以方便乘客换乘.研究了不均匀发车间隔情况下公交网络时刻表设计问题.使用数学不等式描述了乘客的换乘等待时间,构建了以最小化乘客总换乘等待时间为目标的混合整数规划模型,分析了该模型的计算复杂性和可行解的空间结构特征.基于模型特征分析,设计了能缩减求解空间的预处理方法.采用CPLEX优化软件对预处理后的模型进行求解.通过计算不同算例,验证了求解方法和模型的有效性.     

基于可靠性的结构动态拓扑优化方法

实际工程结构设计往往在确定性范畴内进行,所得结构存在较大失效可能性.基于此,提出一种基于可靠性的连续体动态拓扑优化方法,将结构可靠性分析方法嵌套到连续体拓扑优化中.考虑了结构几何尺寸和材料体积的不确定性,并用高斯分布来度量.将结构可靠度作为约束嵌套到连续体拓扑优化中,属于二次嵌套优化问题,但计算效率低下,不适于工程应用.提出一种解耦策略将结构可靠性分析从连续体拓扑优化中解耦出来,使结构可靠性分析与动态拓扑优化为两个独立的优化循环,大大提高了计算效率.建立以结构基频最大为优化目标,满足一定体积约束和可靠度要求的优化问题,利用各向同性材料惩罚模型(SIMP)和移动渐进方法(MMA)求解该优化问题.所提方法可以得到满足不同可靠度要求的一系列最优结构,并用标准算例验证其有效性.     

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.     

基于协同优化方法的汽车正面抗撞性优化设计

将最优拉丁方试验设计方法与响应面方法相结合,建立了汽车正面碰撞过程中3组加速度指标的代理模型.使用协同优化方法对该3组加速度指标进行了协同寻优.优化结果表明,优化后3组指标均有不同程度的改善,提高了汽车正面抗撞性,表明使用协同优化方法、结合近似技术和有限元技术是求解汽车抗撞性多目标设计优化问题的一种有效方法,该方法能够有效地避免传统优化方法在求解高度非线性问题时面临的困难.     

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.     

一种基于外罚函数法的结构可靠性分析方法

针对含不确定性可靠性设计优化问题,提出了一种基于外罚函数法的结构可靠性分析方法.该方法通过惩罚因子,构建增广可靠性优化设计目标函数,将可靠性优化问题转化为一系列无约束优化问题,然后利用惩罚因子逐步迭代求解可靠性指标.数值算例和工程算例表明该方法对于具有一定非线性程度的功能函数具有良好的收敛性以及较高的计算效率.     

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.     

基于通用生成函数的结构可靠性优化

为提高传统可靠性分析算法求解工程问题的计算效率,将可靠性优化中的双循环法与通用生成函数相结合,建立优化的数学模型进行可靠性分析,并通过k-means聚类和同类项合并缩减计算成本,提高效率.计算结果表明:当优化模型的极限功能函数为线性方程或非线性方程时,通用生成函数的误差分别为6.1%和10%,与一次二阶矩法和二次二阶矩法相比,其在精确度上的优势随着极限功能函数的非线性程度增加而更突出,计算效率明显高于蒙特卡罗法.在随机变量增加且不服从正态分布的工程实例中,基于通用生成函数的可靠性优化方法也比传统的可靠性优化方法精度高、效率快、普适性强.     

基于刀具可靠性的切削过程优化研究

在对刀具进行可靠性筛选试验的基础上，对切削过程优化进行理论研究，建立了切削过程优化分析新模型，并利用该模型进行实例计算与试验，验证了理论分析结论，表明：刀具经可靠性筛选试验后，产品成本降低，切削过程的稳定性增强。     

基于NSGAⅡ的生产线缓存与设备布局协同优化

为解决因布局过程忽略或粗略设置缓冲区占地面积而造成的生产拥挤或空间浪费问题,针对缓存配置与设备布局问题展开协同优化.基于连续时间Markov随机过程原理建立排队网节点状态模型,求解生产线设备平均利用率.以设备利用率、物料搬运距离和占地面积为优化目标,建立缓存配置与设备布局协同优化模型.通过改进的NSGA-Ⅱ算法对该模型进行优化.最终,通过某柴油机缸体生产线实例验证了本文提出方法的有效性.     

WSN中具有引导距离和位置意识的GEAR路由优化协议

针对无线传感器网络能量消耗大和网络生存时间短的问题,提出了一种具有引导距离和位置意识的GEAR路由优化协议(GLGEAR).该协议在选择下一跳节点时,引入了引导距离这个概念,改进了估计代价计算公式,使选路更加优化,从而减少数据传输时的能量消耗;为了找到离目标区域更近的邻居节点,设计了新的节点选择方法,降低了计算的复杂性,缩短了路径的建立时间.同时,该协议给出了路由空洞和数据传输失败时的解决策略,使GLGEAR协议具有更好的可靠性.仿真结果表明,该协议在网络生存时间,路径生成能量消耗,数据传输成功率等方面的性能表现优于TO-GEAR等协议.