基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化设计

为了解决染整后整理中热定型工艺参数难以定量设计的关键技术难题,将工艺参数优化设计问题视为以成品门幅、克重与客户要求的相应值的绝对误差最小为目标函数,温度、车速、超喂率和上机门幅为优化变量,以根据实际情况中各优化变量的取值范围为约束条件的多目标优化问题。建立多目标优化模型,并基于该模型采用多目标遗传算法,实现了热定型参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的克重、门幅与用户要求指标的偏差小于1%,完全可以满足实际生产要求。     

基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计

针对圆柱空腔吸声覆盖层低、高频吸声的机制不同,提出了一种基于多目标遗传算法的吸声覆盖层参数优化设计方法.利用有限元软件ANSYS建立了平面波垂直入射吸声覆盖层的分析模型,并采用多目标遗传算法NSGA-II得到了多目标吸声问题的Pareto最优解集.结果表明：多目标优化设计全面考虑了圆柱空腔吸声覆盖层的低、高频吸声之间的耦合,可按需选择其满意的优化结果;比起仅优化吸声覆盖层的材料属性,考虑材料属性和结构参数的综合优化能够获得更佳的宽频吸声性能.     

基于多目标遗传算法的高速电梯垂直振动参数优化设计

为了减小高速电梯在起制动过程中惯性力和曳引轮旋转失衡产生的激振力对运行中电梯垂直振动的影响,改善电梯的舒适性和安全性,以曳引比为2∶1的某型号高速电梯为研究对象,建立七自由度电梯垂直振动系统动力学模型,对电梯垂直振动系统进行动态特性分析,得到电梯垂直振动系统的7阶固有频率及轿厢瞬态响应;以电梯垂直振动系统中5个部件的刚度作为设计参数,采用多目标遗传算法对电梯垂直振动系统中的结构参数进行优化,对比电梯轿厢优化前、后的振动响应。结果表明,多目标遗传算法能成功抑制高速电梯运行过程中的垂直振动。     

汽轮机叶片动应力计算方法的研究

研究了汽轮机叶片的动应力特性及频率、激振力、阻尼等因素对动应力特性的影响,建立叶片有限元模型、激振力模型和阻尼特性处理方法的基础上,建立了采用模态迭加法求地片强迫振动的方程,建立了定量计算叶片振动响应和动应力的模型和计算方法,对真空叶片动应力场进行计算,所得结果与实际吻合,表明该模型和方法具有理论和工程应用价值。     

汽轮机叶片激振力特性和计算方法的研究

研究了在稳定运行工况时影响汽轮机叶片激振力的主要因素.在建立抽排汽口、有偏差的静叶流道、静叶尾迹、冲角等主要影响因素模型的基础上,提出了通过谐波分析定量确定各阶谐波激振力的一整套力学模型和数值计算方法.给出了各阶谐波激振力量值与其主要影响因素之间的关系.研究结果可在定量确定叶片激振力和动应力计算中直接应用,不仅具有理论意义,且有工程实用价值     

柔性铰链运动性能多目标优化设计

分析了表示柔性铰链运动性能的柔度矩阵.以影响其性能的关键因素即柔性铰链的结构参数为设计变量,提高柔性铰链的转动性能为目标,建立了其多目标优化模型,并给出了基于Powell内点惩罚函数法的直圆型柔性铰链优化设计实例;优化结果说明该方法的有效性和实用性.对优化前后柔性铰链的运动性能进行了分析比较;结果表明,当施加一确定力时,优化后柔性铰链的运动性能比优化前有了明显提高,达到了改善直圆型柔性铰链运动性能的目的.     

综合式圆孔拉刀的多目标优化设计

针对以单目标优化设计圆孔拉刀的某些不足，采用多目标优化设计圆孔拉刀。在考虑刀具及机床等约束的基础上，以圆孔拉刀粗切齿部长度最粒和拉削力最小为优化目标，对圆孔拉刀参数中的齿升量及齿距进行了优化，并用罚函数法进行了实例优化。     

带传动的多目标优化设计

利用优化设计的方法,对V带传动进行设计,提出了带传动多目标设计的方法,并建立了以带轮直径小、中心距小、V带根数少为目标的优化数学模型     

综合式圆孔拉刀的多目标优化设计

针对以单目标优化设计圆孔拉刀的某些不足，采用多目标优化设计圆孔拉刀。在考虑刀具及机床等约束的基础上，以圆孔拉刀粗切齿部长度最短和拉削力最小为优化目标，对圆孔拉刀参数中的齿升量及齿距进行了优化，并用罚函数法进行了实例优化     

基于模糊的端铣加工参数多目标优化模型

分析了端铣加工参数传统优化模型的缺陷,引入模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数、经验约束以及目标函数,建立了端铣加工参数的多目标模糊优化模型。根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标非模糊优化问题,从而可采用任一非线性规划求解器进行求解,由于考虑了实际加工中多种模糊因素的影响,模糊优化模型更符合生产实际。算例表明,模糊优化解具有优越性。     

FMODM法在梯段爆破参数优化中的应用研究

采用一种对爆破参数选取进行多目标参数模糊优化的方法,利用加权相对偏差距离最小法,建立相应的目标函数模糊矩阵,优化出了符合工程要求和尽可能降低爆破成本的最优设计方案,并通过某工程的实际数据进行了比较－ 结果表明,利用多目标模糊决策法求得的优化参数与实际工程基本吻合－     

基于回弹控制的板料成形工艺多目标优化

针对板料回弹控制问题,提出了一种基于多目标优化的综合评判回弹的方法,建立了以等效应力偏差来表征并考虑高斯积分点位置影响的目标函数和以等效塑性应变表征的目标函数;运用试验设计技术、响应面法和多目标遗传算法,结合LS-DYNA关键字文件建立了基于回弹控制的成形工艺参数的集成优化模型,并分析了变压边力和拉延筋力对回弹的影响.结果表明:先小后大的变压边方式可以保证产品产生较大的塑性变形,后期较大的压边力还能使厚度方向的应力偏差减少,从而显著抑制回弹;而根据产品形状分段设置拉延筋,并分别施加合适的拉延筋力对于抑制回弹也有一定的效果;优化后回弹由1.952 50mm减少到0.674 51mm,证实了模型的多目标函数能够综合评判回弹.     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

Banach空间中多目标最优化问题的标量化条件

本文在实自反Banach空间上,讨论广义多目标最优化问题的各类有效点的概念和性质,论证了多目标最优化问题标量化求有效解的充分必要性条件,从而可把多目标问题转化成单目标问题处理。     

基于多目标优化的双模式混合驱动电机特性设计

针对双模式混合驱动装置电机的参数匹配,提出了一种多目标优化的方法.在研究双模式混合驱动装置动力输出特性与电机功率间关系的基础上,以驱动功率利用率和电机功率为优化目标,利用Matlab和Isight软件进行了建模和求解.并根据计算结果中电机转速转矩工作点分布对电机A,B的外特性进行了设计,有利于进一步降低电机功率,改善系统优化匹配设计.     

基于多目标粒子群算法的卫星结构动力学优化

针对卫星结构的多目标动力学优化问题,在其优化过程中建立了一种多目标粒子群优化(MOPSO)算法.该算法采用惯性权重递减策略,对违反约束的粒子给予不同惩罚,并在算法后期引入变异算子,增强种群的多样性,使算法更好地进行全局寻优.结合支持向量机近似模型,将MOPSO方法用于卫星结构动力学优化,并与多目标遗传算法(NSGA-II)的结果进行了对比.数值结果表明,MOPSO可以有效地搜寻优化问题的Pareto前沿,具有良好的分散度和均匀性.     

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.