大型水轮机推力轴承支架结构优化设计

本文通过对大型水轮机推力轴承支架结构特点的分析,提出了大型水轮机推力轴承支架结构优化设计的数学模型.这是一个有尺寸、应力及位移约束的结构优化问题.本文采用复合形法迭代求解,采用自编的推力轴承支架的结构分析和优化设计的程序系统进行计算,得出最优解.     

斜拉桥索力优化的强次可行SQP法及地震分析

为研究复杂大跨度斜拉桥索力优化问题及探讨拉索索力对斜拉桥地震响应的影响,提出采用新型强次可行序列二次规划算法(SQP),建立非线性数学规划模型,进行自动搜索求解合理成桥索力,并以不同索力工况进行地震动力数值模拟分析.结论表明:新型强次可行SQP法适用于复杂的大型斜拉桥索力优化问题,计算结果与设计索力吻合良好,成桥状态主梁弯矩分布均匀,主塔接近轴压受力,结构变形远小于规范限制.地震作用下,优化的拉索索力可有效改善主梁弯矩分布不均匀现象,限制主梁跨中纵向变形和主塔横向变形,使整个结构在地震中更加安全.     

改进的遗传算法在型钢桁架结构拟满应力优化设计中的应用研究

将遗传算法应用于型钢桁架的拟满应力优化设计中,为改进传统遗传算法优化计算过程中结构重分析次数太多、搜索效率不高的缺点,运用并列选择技术对传统的遗传算法进行了改进.把型钢桁架的满应力优化设计看作是一个多目标优化问题,同时把离散变量的满应力优化设计与改进的遗传算法相结合,充分考虑受压杆件的稳定性,建立以各杆应力比最大为优化目标的适应值函数,根据工程实际充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了型钢桁架结构的优化模型,大大提高了优化运算效率.算例结果表明,改进的遗传算法收敛快、精度高,应用于离散变量结构优化设计是有效的.     

桁架结构优化设计的免疫克隆选择算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将免疫克隆选择算法应用于结构的尺寸优化设计.根据免疫学基本原理,在基本克隆选择算法的基础上引入精英策略,并给出合理的参数值.在桁架结构优化的数学模型中,采用惩罚函数法处理违反约束的情况.最后对几个经典的桁架进行了优化.数值结果表明,改进的免疫克隆算法收敛速度快、鲁棒性好,可以应用于桁架结构的优化设计.     

水轮机主轴的有限元分析及优化设计

本文根据大型水轮机主轴的结构特点与载荷性质,利用周期性对称条件将其他为二维问题,并在用平面等参元作结构分析的基础上,依据复合形法进行了优化设计·本方法已被某大型水轮机设计所采用,且获得了节省原材料20％的效益·     

圆柱螺旋弹簧可靠性优化设计

分别利用序列二次规划(SQP)和遗传算法,提出圆柱螺旋弹簧的可靠性优化设计方法,将弹簧的结构参数作为随机变量处理,以可靠性指标作为目标函数,建立有约束非线性可靠性优化设计的数学模型,计算结果表明两种方法可以快速,高效的完成弹簧的优化设计,在机械优化设计领域有广阔的应用前景。     

面向工程约束的小推力转移轨道设计与优化

针对深空探测任务中电推进系统需要设置多个工作点、推力分级输出的需求,研究多模式电推进约束下的小行星探测转移轨道优化设计问题,分析推力分档对转移轨道的影响,建立小推力转移轨道动力学模型和优化模型;提出一种基于直接法的轨道优化策略,包括优化模型离散化、初值生成、序列二次规划(SQP)算法进行局部优化,并引入粒子群(PSO)算法搭配SQP算法提高初值的搜索效率和解的全局最优性;通过一次火星借力交会颖神星(1974 QU2)为例进行仿真分析.结果表明,所提优化策略能够有效解决多模式约束下的小推力转移轨道优化设计问题,具有良好的收敛性,在工作功率区间内,增加推力档数能够提高能源利用率,降低燃料消耗量,缩短推力器的开机时间,同时在非工作功率区间内应避免无效的分档.     

基于MATLAB的齿轮传动的优化设计

齿轮机构是应用最为广泛的传动机构,而传统的设计方法繁琐且不精确,将优化设计应用到齿轮设计上有效地解决了上述问题。在众多的优化设计软件中,MATLAB在编程和数值计算方面拥有明显的优势。以二级齿轮传动为例,在系统地分析了目标函数建立、设计变量选取和约束条件确定的基础上,建立了齿轮传动的数学模型,采用SQP算法求解该优化问题。结果表明采用MATLAB求解优化设计问题,不仅算法可靠有效,而且编程简单。     

基于SMOTE算法的船舶结构可靠性优化设计

针对常规船舶结构可靠性优化设计由高度非线性带来的计算效率低、收敛困难的问题,提出了基于SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法的船舶结构可靠性优化设计方法.利用SMOTE算法建立了改进的BP (Back Propagation)神经网络模型,以较少的样本点完成了极限状态函数的高度近似,克服了以往代理模型不能同时满足精度和效率要求的缺点,并通过数学算例验证了使用SMOTE算法建立BP神经网络模型的可行性和有效性.将改进的BP神经网络模型和模拟退火法嵌入单循环优化策略,并将其用于船舶舱段的可靠性优化设计,验证了所提出的可靠性优化设计方法的求解效率和精度,为大型工程结构的可靠性优化设计提供了思路.     

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。     

机械压力机六连杆机构优化设计

使用自主研发的通用优化设计软件系统SiPESC.OPT,基于某型号机械压力机结构参数,构建机械压力机六连杆机构动力学优化模型.采用随机优化算法-梯度优化算法相结合的方法,使用GA、SQP和SLP多种算法组合优化计算.与初始设计相比较,优化后机械压力机的锻冲阶段滑块最大速度、行程速比系数等工作性能指标均有所改善.     

基于传声损失的双层隔声窗参数的优化设计

在双层隔声窗的设计中, 提取两块隔声窗的厚度以及两者之间空气隙的厚度为设计参数, 以传声损失最大为设计目标, 建立优化设计模型, 采用序列二次形算法获得了优化后的设计参数.     

利用优化方法求解线性鉴别方程

该文采用序列二次规划（SQP）方法求解Fisher鉴别准则模型。介绍了几种优化技术及算法后,分析序列二次规划（SQP）方法相对于线性鉴别准则模型一般求解方法的高效性优点,并结合MATLAB中的优化工具,应用二次规划方法求解Fisher鉴别准则模型,实现两类（人脸图像）问题的分类。该文研究和实现是对Fisher鉴别准则模型解法的新尝试和贡献。     

超线性收敛可行方法的研究进展Ⅰ:SQP类方法

非线性约束最优化的超线性收敛可行方法是一个具有重要理论意义和实用价值的研究方向，最近该方向得到广泛而深入的研究，获得一系列新的研究成果，如SQP类方法、序列线性方程组类方法和显式搜索方向类方法。本文介绍可行SQP类方法的最近研究成果，并采用一个拓广的SQP模型统一分析各种算法的超线性收敛性。     

改进响应面法在汽车正面抗撞性优化中的应用

为提高汽车正面抗撞性,提出了精确收敛于当前设计点的改进的响应面方法,并将该方法与最优拉丁方试验设计方法相结合,建立了汽车全宽正面碰撞过程中B柱加速度峰值的代理模型. 基于该代理模型使用序列二次规划算法对多组结构参数进行优化. 结果表明,使用改进的响应面法建立的代理模型具有较高精度,基于代理模型优化后汽车B柱的加速度峰值降低18.2%. 该研究为汽车正面抗撞性优化提供了一种快速便捷的方法.     

求解非线性最优化问题的序列线性方程组算法

序列二次规划（SQP）算法是目前公认的求解非线性约束优化问题的最有效的算洪之一。但是目前SQP算法存在两个重要问题：（1）每步需要求解一至两个二次规划子问题以得到达代方向,计算工作量大。难以应用于大规模问题;（2）迭代过程中产生的二次规划子问题可能无解,使运算过程中断。尽管可用其他措施重新定义迭代方向。但弛然增加算法的复杂性,增大计算工作量,理论证明也不完善。文中介绍的序列线性方程组方法就是针对SQP算法的缺点而提出的。理论分析和数值实验均表明,这种算法具有迭代时间少,收敛速度快等优点,可以用来求解大规模的非线性优化问题。     

逐次二次规划法求解化工流程优化问题的研究

以逐次二次规划（ＳＱＰ）为核心所开发的化工流程优化方法虽已取得不少进展，但 还存在两个方面的问题：原问题中相容的非线性约束在化为二次规划的线性约束时会出 现不相容的情况；未知变量的标度系数难以确定。为了提高ＳＱＰ的有效性及可靠性， 本文对它作了进一步的探讨，并提出了解决方法。通过对一个闪蒸系统实例的计算分 析．证实了提出的改进算法是较为有效的。     

一种全局收敛的线搜索滤子SQP方法

对于求解不等式约束优化问题,将线搜索和滤子方法相结合提出了一种新的线搜索滤子序列二次规划( filterSQP)方法.该方法克服了传统的SQP方法二次子问题不相容的困难,并利用滤子避免了罚函数的使用.同时在合理条件下证明了此方法具有全局收敛性质.     

优化问题的序列线性方程组解法

拟牛顿算法是求解无约束优化问题的有效算法.序列二次规划方法是将拟牛顿算法应用于求解约束优化的推广与发展,它保持了拟牛顿算法的超线性收敛速度而成为约束优化的重要算法类.序列线性方程组方法则是它的进一步发展,目的在于每步求迭代方向dk时避免求解计算量较大的二次子规划.现在序列线性方程组方法仍在研究和发展,目的是简化算法结构、减少计算量,同时保持算法的优良性质.     

基于粒子群算法的平面刚架及组合结构的优化

桁架结构受力简单,内力只有轴力,刚架结构的受力、内力情况则相对要复杂得多,故传统平面结构优化的研究多是对桁架结构的研究,针对刚架结构或刚架与桁架的组合结构研究甚少.然而,现实工程中的结构多是刚架或组合结构,仅仅对桁架结构进行优化研究远远不能满足现实工程的需要.粒子群优化算法(PSO)是近些年发展起来的一种基于群智能的演化运算技术,概念简单、易于实现,且具有良好的智能背景.本文基于粒子群优化算法对平面刚架及平面组合结构的有应力约束和位移约束的尺寸优化问题进行了研究,并将所得优化结果与改进的可行域算法(MMFD)、序列线性算法(SLP)、序列二次规划(SQP)等传统优化算法的结果进行比较.结果表明粒子群优化算法具有良好的全局收敛性与稳定性,能够更好地解决平面刚架及平面组合结构的优化问题.