含有混合变量的协同优化方法研究

复杂产品是由多个子系统构成,并且是相互耦合而成的。为解决含有混合变量的复杂产品的协同优化建模问题,根据复杂产品的相互耦合特性,应用协同优化方法,在复杂产品的连续性模型的基础上加入变量分析,建立系统与各个子系统的目标函数与约束函数,得到含有混合变量的复杂产品的协同优化模型,包括了概念模型、总体优化模型、学科优化模型、学科分析模型、变量分析模型、系统集成模型。在文章最后,通过一个工程算例来验证模型的有效性。     

改进的Pareto多目标协同优化策略

为了提高标准协同优化的收敛性并扩展其多目标优化能力,将Pareto多目标遗传算法用于协同优化的系统级优化,提出了一种改进的Pareto多目标协同优化策略（enhanced collaborative optimization using Pareto multi-objective genetic algorithm, ECO-PMGA）。为了保证非劣解集的Pareto最优性与均布性,提出了一种考虑拥挤度的非劣解逐级排序方法。ECO-PMGA采用2-范数形式的学科间一致性约束以提高学科级优化的效率。通过两个典型的优化算例对ECO-PMGA的数值稳定性与搜索Pareto非劣解集的能力进行了检验。研究结果表明,ECO-PMGA的收敛性与数值稳定性得以显著提高,而且ECO-PMGA具有良好的Pareto多目标优化能力。因此,ECO-PMGA在复杂耦合系统的多目标优化设计方面具有较高的实用价值。     

复杂产品多学科协同设计优化建模方法

复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成。针对复杂产品多学科协同设计优化的需求,将复杂产品分解成为分布式层次型系统,建立复杂产品多学科协同优化模型,包括了系统级优化模型、子系统优化模型和子系统分析模型。为解决不确定条件下的复杂产品优化建模问题,在确定性条件下建模方法的基础上引进不确定分析,得到系统目标函数与不确定变量之间的对应关系,建立不确定条件下的复杂产品多学科协同优化模型。最后,给出了复杂产品多学科协同优化建模过程。

Abstract：

Complex products are often composed by a number of subsystems which coupled by some complicated way. In order to meet the need of multidisciplinary collaborative design optimization, the multidisciplinary collaborative optimization model of complex products was established based on distributed hierarchical system, including system-level optimization model, optimization model subsystem and subsystem analysis model. To solve the problem under uncertainty, complex products multidisciplinary collaborative design optimization modeling under uncertainty was concluded based on the introduction of uncertainty analysis to determine the system of objective function and the corresponding relationship between the uncertain variables. Finally, multidisciplinary collaborative optimization modeling process of complex product was provided.     

基于仿真模型的鲁棒协同优化方法研究

复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成.针对复杂产品的多学科鲁棒设计优化技术已得到广泛应用.为了使用仿真模型进行多学科鲁棒设计优化,提出了SUA-RCO和DRS-RCO两种方法.在SUA-RCO方法中,仿真模型首先被拟合为近似的数学模型,然后利用近似数学模型进行RCO计算.系统的不确定性由SUA方法进行计算.为了解决大参数方差问题,DRS-RCO方法将仿真模型近似拟合为双响应面形式,分别使用两个响应面来拟合均值和方差.然后,进行协同优化计算.     

基于近似技术的导弹总体设计优化方法研究

实施多学科设计优化方法有助于提高总体设计水平，但同时也使总体优化问题变得更加复杂、计算更加困难，因此需要采用近似技术。在对设计空间探索方法和多学科设计优化中应用的近似技术进行研究的基础上，提出在优化系统中采用综合探索近似寻优方法以实现快速寻优，最后通过一个应用实例验证了综合探索近似寻优方法的可行性。     

摩擦式电磁离合器的多学科设计优化

摩擦式电磁离合器优化设计涉及的学科多,计算时间长,容易造成逻辑混乱问题,而传统串行优化算法割裂了学科间耦合关系难以得到全局最优解,因此引入了多学科设计优化方法。为了解决协同优化方法(CO法)不容易收敛的问题,提出了CO与同时分析和设计方法(SAND法)结合的二级多学科优化算法,给出了算法架构和计算流程。最后,对产品实例的结构参数进行优化得到了Pareto解,实现了多个优化目标。结果表明,该优化算法有效地减少了计算时间,增强了CO算法的收敛性能。     

自适应罚函数协同优化算法

在分析协同优化系统级优化的基础上,从保证其优化过程可行有解的角度,提出了自适应罚函数协同优化算法.采用罚函数法将学科间一致性约束条件下的系统级优化问题转化为无约束优化问题,利用学科间的不一致信息,构造动态罚因子的表达式.根据学科间的不一致性情况,对学科间一致性约束赋予相应的权值,从而在保证学科间一致性要求的前提下,使系统级目标函数达到最优.最后,利用典型算例对该方法进行了验证,结果表明该方法优化效率较高,且具有一定的收敛性和鲁棒性.     

一种改进的协同优化过程研究

在分析协同优化过程基本流程的基础上,针对现有过程中系统级协调算法计算量大、容易发散等缺点,提出了动态罚因子算法,该算法计算量小,优化效率高。采用正交试验设计选取初始设计向量,加快了优化收敛速度。用经典函数和齿轮减速箱优化问题对改进后的优化过程进行测试,算例结果验证了改进措施的有效性。     

基于HLA的一体化协同设计、仿真、优化平台

复杂产品的机理、功能、结构、开发过程复杂,协同设计、协同仿真、协同优化分别已经成为复杂产品开发的强有力的支撑技术.从复杂产品开发的需要出发,提出并研究了协同设计、仿真与优化的集成.介绍了基于HLA的一体化协同设计、仿真、优化平台的体系结构以及相关实现技术.最后介绍了基于该平台实现高速列车开发的实际应用.     

虚拟企业业务过程协同建模和在线优化方法研究

提出基于Internet/Intranet的敏捷虚拟企业业务过程协同建模、在线数据采集与分析、过程动态优化方法。在工作流和CSCW管理集成平台上，构建业务过程建模、管理、分析与优化这一闭环系统，实现过程的在线优化，支持虚拟企业业务过程不断改进，适应动态企业内外环境的变化，为敏捷制造在企业的成功应用提供先进的方法和工具。     

Research on message resource optimization in computer supported collaborative design

An adaptive mechanism is presented to reduce bandwidth usage and to optimize the use of computing resources of heterogeneous computer mixes utilized in CSCD to reach the goal of collaborative design in distributed-synchronous mode.The mechanism is realized on a C/S architecture based on operation information sharing. Firstly, messages are aggregated into packets on the client. Secondly, an outgoing-message weight priority queue with traffic adjusting technique is cached on the server. Thirdly, an incoming-message queue is cached on the client. At last, the results of implementing the proposed scheme in a simple collaborative design environment are presented.     

多方法协作优化算法协作策略研究

为充分发挥多方法协作优化的优势,研究了多方法协作优化算法的协作策略特性。比较了采用并联、串联、串并联和嵌入协作策略的多方法协作优化方法的不同优化特性,得出协作策略选择的一般准则。以典型全局优化测试问题进行了分析验证。研究表明,多方法协作比单独优化方法更具优势;合理选择协作策略,可以进一步提高多方法协作优化方法的优化特性。     

基于在线优化的多模型自适应控制

针对常规多模型自适应控制中子模型数量过多问题,提出在线优化的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,通过在线学习自动地建立多模型及相应的控制器,并对所建的动态模型库进行优化,以进一步减少子模型数量和计算时间。证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性,不能充分发挥雷达探测性能的问题,以空中目标探测为研究对象,提出了自适应积累时间设置优化方法.首先,分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响.其次,计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值.然后,提出了自适应设置积累点数的方法.最后,通过实验证明了本文方法比人工方...     

基于自适应粒子群优化的盲源分离

针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。     

武器装备体系设计问题求解框架与优化方法

针对武器装备体系的多学科特征以及优化求解困难的问题,在“基于决策的设计”研究框架下,提出了一种基于博弈理论的多学科协同决策方法。该方法在结合多属性效用理论和响应面建模方法建立武器装备体系多学科优化模型的基础上,分别引入经典博弈协议和行为博弈协议描述学科设计团队之间的交互作用,实现耦合决策模板的优化求解。以超地平线登陆作战装备体系的设计优化为例,证明了所提方法的可行性和有效性。     

多传感器优化部署下的机动目标协同跟踪算法

针对资源有限的传感器网络中目标动态跟踪问题,提出了一种能够自适应选择跟踪传感器的机动目标协同跟踪算法。首先,采用粒子群优化算法优化传感器网络能耗与有效覆盖率,进行传感器位置部署;然后,以最大化候选传感器的Rényi信息增量与最小化传感器间信息传递能耗为适应度函数,采用二进制粒子群优化算法自适应选择最佳跟踪传感器组;最后,利用交互多模型粒子滤波对机动目标位置进行估计并进行分布式融合。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法可在非高斯非线性环境下自适应选择最优跟踪传感器,显著提高目标跟踪精度,降低网络能耗。     

不定期机票销售数量的优化控制方法研究

不定期机票作为一种有效调节需求,解决航空公司供需矛盾的方法,已经在国内外航空公司中开始实施.本文使用期望收益和期望边际座位收益(EMSR)方法,提出两个命题,在此基础上建立了多航班总收益最优的不定期机票销售数量的优化模型,给出启发式算法.最后通过实例,分析了不定期机票的销售数量、价格对航班总收益的影响.在实例中,对不定期机票销售数量进行优化后航班总收益提高5.05%,对价格和销售数量同时优化后收益提高5.28%,证明对不定期机票销售数量进行优化可以提高航空公司收益.