重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

A New Integrated Design Method Based on Fuzzy Matter-Element Optimization

This paper puts forward a new integrated design met ho d based on fuzzy matter-element optimization.On the based of analyzing the mod el of multi-objective fuzzy matter-element , the paper defines the m atter-element weightily and changes solving multi-objective fuzzy optimization into solving dependent function K(x) of the single-objective optimization according to the optimization criterion. The paper particularly describes the realization approach of GA process of multi -objective fuzzy matter-eleme...     

凹坑板式空气预热器的传热特性及多目标优化

以全焊接型凹坑板式空气预热器为对象,基于最优设计试验方案,运用Workbench Fluent软件数值模拟凹坑板片特征结构参数对传热流阻性能的影响。基于参数敏感度分析,得到单因素作用下对传热流阻性能的影响程度为凹坑的纵向间距>长轴>横向间距>深度。基于响应曲面法分析,得到多因素协同作用时,凹坑之间的结构参数横纵距对性能影响比凹坑自身的结构参数深径比大。基于遗传算法以摩擦因子f最小、努塞尔数Nu与综合换热因子J_F最大为优化目标,得到给定范围内的3组较优结构组合。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

国外流域水资源配置模型研究进展

对国外水资源配置模型研究进行了综述，总结了水资源配置模型研究发展的趋势，即单目标模型向多目标模型发展，模拟与优化模型相结合，以及不确定性和模糊优化模型的建立．建议开发多目标、多层次、多用户、群决策的流域水资源优化配置模型系统，为流域水资源合理配置与科学管理实践提供科学的决策依据。     

应用Matlab实现大型超静定回转窑机械运行状态的多目标模糊优化

结合中国长城铝业公司氧化铝厂回转窑机械运行状态多目标模糊优化模型,介绍了在Matlab环境下实现多目标模糊优化的有关技术,编写了实现回转窑机械运行状态多目标模糊优化的Matlab程序.现场应用表明,应用该程序指导调窑,能显著改善回转窑的机械运行状态,提高窑的运转率.同时该程序对于利用Matlab编写多目标模糊优化程序,具有重要参考价值.图3,参6.     

非线性规划多目标优化物流成本随机模型的研究

就整个物流链成本进行综合分析，试图建立一种效益与成本、服务质量均衡的多目标优化的物流成本模型，为物流企业实现优化管理提供决策手段．     

多目标多阶段动态交互协调迭代决策方法

多目标多阶段决策是决策系统中常见的问题，本文介绍了一种似动态规划的交互协调迭代法，这种方法首先采用模糊综合评判技术确定迭代的指标值，并在交互协调迭代中引入了决策者的偏好性，使决策更加合理、可靠。     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。