高维多目标灰色稳健优化设计及其Matlab实现

提出了一种基于设计变量敏感度的高维多目标稳健性设计方法,建立了基于灵敏度分析产生附加目标函数的2种高维多目标稳健优化设计模型,应用灰色绝对关联度直接求解,并用Matlab语言的优化工具箱和符号工具箱来实现机械零件的稳健优化设计,计算实例证明了所述模型的可行性与实用性.     

基于混合遗传算法的谐波齿轮传动优化设计

以谐波齿轮传动体积最小为优化设计目标,建立了混合离散变量优化设计数学模型。引入混沌移民算子,对基本遗传算法进行了改进,以维持群体的多样性,提高全局收敛能力。提出了一种设计变量的离散化处理方法,结合染色体编码的修正技术,在遗传算法中染色体按离散化后的设计变量进行离散搜索。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了谐波齿轮传动的混合离散变量优化设计实例,所得优化设计参数符合设计规范,不需进一步处理就可直接用于制造。     

基于1stopt的全局优化法在拖拉机最终传动齿轮参数设计中的应用

针对常规设计方法容易陷入局部优化解的问题,以拖拉机最终传动齿轮参数优化设计为例介绍了基于1stopt的全局优化法在机械混合离散变量优化设计中的应用。结果表明,该方法求解速度快,收敛效率高,使用方便,是处理复杂非线性混合变量优化问题的有效手段。     

基于NSGA-Ⅱ算法的水轮机活动导叶多目标优化设计

建立了基于NSGA-Ⅱ算法的叶片多目标水力优化设计系统,该系统以叶片的形状参数为优化变量,以能量性能和空化性能为目标函数,将NSGA-Ⅱ遗传算法引入作为优化工具以实现叶片的多目标优化设计.对某电站水轮机模型活动导叶的水力性能进行了优化设计,优化后导叶流道的进出口总压损失减小了26.97%,导叶表面上的最低静压力值上升了34.176%.结果表明,优化后的导叶不仅减小了流动损失,而且具有更好的空化性能.所提出的优化方法能以较少的变量控制叶片几何形状,且能有效分析各设计变量对目标函数的影响程度和范围,缩小优化问题的规模,得到满意的优化结果,可作为一种有效的水力机械叶片优化设计工具.     

机械零件的稳健可靠性优化设计

提出了一种基于设计变量灵敏度的稳健设计方法，建立了基于灵敏度分析产生附加目标函数的两种稳健可靠性优化设计模型，并用MATLAB语言的优化工具箱和符号工具箱实现了机械零件的稳健可靠性优化设计，计算实例表明本文所述模型具有可行性与实用性。     

基于高维混合模型的离心泵叶轮子午面优化设计

为提高离心泵在设计工况下的运行效率和扬程,提出一种基于高维混合模型的离心泵叶轮优化设计方法.选取一台比转数为157的单级离心泵作为研究对象,通过CFturbo软件对优化变量进行参数化,然后结合数值模拟获得高维混合模型的训练集.在此基础上采用获取的训练集通过MATLAB机器学习得出效率、扬程与优化参数之间关于支持向量回归的高维模型,并采用遗传算法寻优.在设计工况下,所拟合的高维混合模型预测的效率和扬程值比原模型分别高1.5%和3.2 m,数值模拟验证优化方案的效率和扬程分别比原模型高0.9%和2.1 m.算例研究表明,将高维混合模型应用于离心泵叶轮的优化设计中可以实现快速寻优并提高离心泵水力性能.     

多目标优化设计的灰色—混合离散变量寻优算法

根据机械产品对多目标优化设计的更高需求,提出了灰色－混合离散变量多目标寻优算法。此算法把多目标寻优的高维问题简化成低维问题处理,寻优效率高,并且能分析寻优过程的变化态势和利用贫信息作定性分析。此算法不仅注意在启发式搜索技术上有所突破,而且注重跨学科、跨领域新兴寻优技术的最优组合。最后运用工程实例介绍这一算法的应用。     

基于粒子群算法的发动机悬置系统稳健优化设计

应用稳健优化设计理论,考虑设计变量的变差对优化设计结果的影响,建立了稳健优化设计模型.以发动机悬置系统能量解耦为目标,悬置刚度参数为设计变量,考虑目标函数和约束函数均值μ和标准差σ的变化,构造了发动机悬置系统的稳健优化模型.采用粒子群优化算法对发动机悬置系统的悬置刚度参数进行了稳健优化设计,并用Monte Carlo方法进行了分析.设计应用表明,优化方法可以有效降低系统解耦度对悬置刚度参数的敏感性,系统解耦度分布更合理.比遗传算法的计算效率高.     

基于遗传算法的高齿弧齿锥齿轮优化设计

提出一种基于遗传算法的高齿弧齿锥齿轮的优化设计方法 ,该方法应用于实例计算 ,取得了比较好的效果 ,达到了大重合度的设计目标。     

基于行星齿轮的卷盘喷灌机传动设计与优化

为了提高卷盘喷灌机运行效率,拓宽原动机的调速范围,使实际工况下原动机尽可能工作在高效区,重新设计了基于三级NGW型行星齿轮的传动系统.新型传动结构可以实现正常工作档、工作中途动力回收档、断电或无高压供水下的手动回收档等三档变速功能.新型传动型式总效率提高近21%.针对新设计的传动系统的行星齿轮部分建立以传动效率最高和体积最小为目标的多目标优化模型,针对包含有模数、齿数以及变位系数等混合离散变量的问题,采用遗传算法工具箱GADS进行了混合离散变量多目标线性加权优化,优化后的三级行星齿轮传动与初始设计相比效率提高了10.64%,体积减少了16.3%.新设计的传动系统方案为新型卷盘喷灌机的开发升级提供了比较有益的借鉴.