函数优化问题的多方法协作优化

针对复杂函数优化问题,采用多个优化方法进行多方法协作优化。多方法协作优化可以利用各个参与协作的优化方法之间的协作效应,提高优化性能。将遗传算法、模式搜索法和Powell法进行协作构成多方法协作优化方法。采用典型的全局优化测试函数进行实例计算,实例验证多方法协作优化相对于单独优化的优越性。     

基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计

针对飞机总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式等问题,在建立包含推进、气动、性能及重量四个学科的飞机总体设计模型的基础上,采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化策略实现了飞机总体参数的优化;并对优化方案进行参数灵敏度分析,优化后飞机正常起飞总重较优化前降低11.6%,优化效果显著.分析结果表明了基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计的有效性.     

飞机多学科设计优化中的并行多目标子空间优化框架

 针对现有的并行子空间优化框架存在的各子空间仅能有一个优化目标等局限,提出了并行多目标子空间优化框架。该框架将各个学科的优化问题由以往的单目标优化改进为多目标优化,使得每个子空间可以分配到多个优化目标、各子空间的设计变量可以重叠,并且在一次优化中就可获得优化问题的Pareto前沿。介绍了新框架的基本思想和流程,并且阐述了新的学科解耦、子空间的并行优化和系统级的设计变量综合方法。以一个飞机总体设计问题为例,考虑气动、隐身与控制学科,对翼面几何参数和控制律参数进行了优化设计,验证了并行多目标子空间优化框架的有效性和相对于已有方法的优势。     

大批量定制产品生产方式中的定制对象优化

大批量定制产品方式是一种面对客户个性化和竞争全球化时代而产生的新型生产方式，它通过产品的模块化、制造的柔性化来降低为满足客户定制的响应成本，因此具有极大的市场竞争力。这种方式的关键是通过产品与过程的模块化和统一定义主要模块间的接口，然后进行模块间的不同组合或加以适当的变型来满足客户不同的需求。因此，基本模块的存在是这种生产方式能产生有效作用的前提。而当客户所要求定制的产品不能由原有的模块或变型模块组合时，公司若要满足客户的定制，就必须花时间和精力去开发独立的模块，这就大大提高了生产成本和响应时间…     

基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计

现代启发式智能算法存在全局与局部搜索能力的平衡问题,针对此问题,采用双种群进化策略和信息交流机制,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的新型混合优化算法——MABCPSO,并分别进行函数测试和翼型的气动优化设计验证。结果表明:MABCPSO新型混合优化算法具有更好的寻优能力,相比粒子群算法和人工蜂群算法,该算法能以更少的进化代数分别提高1.7%和2.2%的减阻效果。     

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

基于两级优化策略的导弹可变翼优化设计

针对多任务、可变翼导弹的外形优化设计需求,提出了一种两级优化方法,研究变形弹翼对导弹总质量和飞行性能的影响。在给定的任务和基准方案下,采用遗传算法和模式搜索法混合优化策略,完成了弹翼优化。结果显示,优化后的导弹发射质量和燃料消耗分别减小了5.46%和15.25%。     

基于改进PSO算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数设计问题,提出了一种基于改进PSO算法的优化方法。该方法将初始的粒子群分成两组搜索方向相反、相互协同的主、辅子群,在保持种群小规模情况下,增强算法全局探索能力,实现高精度的优化结果。仿真结果表明,该方法相比于传统算法,所得到的控制器参数使控制系统获得了更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

基于全局信息的粒子群算法翼型综合优化设计

 翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法。在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度。将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性。     

运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题，提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量，使系统目标最优，并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量，使子系统目标最优，并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式：最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和，或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题，并与CO方法进行了对比，结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中，验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。     

气动设计问题中确定性优化与稳健优化的对比研究

通过对优化问题的表述,说明传统确定性优化与稳健优化的区别。稳健优化需进行不确定性分析,同时追求系统的性能优化、性能偏差最小化、设计可行性稳健化。然后分别探讨了气动设计中确定性优化和稳健优化模型的建立及求解策略。根据不确定性分析方法的特点,选择基于代理模型的不确定性气动遗传优化分析方法。通过具体翼型优化实例讨论了稳健性优化与确定性优化的不同,并将结果进行对比,得出一定的结论。     

基于粒子群算法的核屏蔽感应电机多目标优化设计

屏蔽感应电机是核反应堆冷却回路的动力源,提高该电机的效率和降低电磁噪声具有重要的意义。将有限元法和磁路法相结合,设计了1台20 kW核屏蔽感应电机。利用有限元软件对其进行额定工况运行状态下噪声和损耗仿真分析,确定影响电机效率和电磁噪声的主要参数；选取影响电机效率和噪声的主要参数为优化变量,电机电磁噪声和效率为优化目标,输出功率为约束条件；采用正交试验表获得样本空间；通过响应面法建立优化目标及约束条件的优化模型,最后利用粒子群算法对优化模型进行求解。有限元仿真结果表明:优化后电机效率提高了2.6%,电磁噪声降低了5.2 dB。     

Power Converter Design Optimization

Utilizing the demonstrated capability of nonlinear programming algorithms, a practical design optimization approach for power converters is established which allows conception of a design to meet all power-circuit performance requirements and concurrently optimize a defined quantity such as weight or losses. In addition to facilitating a costeffective design, the computer-aided approach provides a means to readily assess 1) the weight-efficiency tradeoff, 2) impacts of converter requirements and component characteristics on a given design, and 3) optimum powersystem configurations.     

基于粒子群算法的导弹PID控制参数选择

PID控制在导弹控制系统的设计中得到了较多的应用,但PID控制器的性能依赖于其参数的整定和优化。利用粒子群算法对控制器的参数进行优化,并对俯仰通道控制系统进行了仿真研究,结果表明,攻角和俯仰角速度都取得了较好的效果,当气动参数具有不确定性时,效果依然较好,验证了方法的有效性。     

基于改进离散材料插值格式的复合材料结构优化设计

针对采用离散材料优化(DMO) 模型优化复合材料纤维分布时角度优化结果收敛率低的问题,将连续化惩罚策略与Heaviside惩罚函数引入传统DMO模型中,提出了一种改进的HPDMO (Heaviside Penalization of Discrete Material Optimization)模型,从而提高结构的收敛率。建立了复合材料单层板基于最小柔顺性设计的优化列式,给出了多种离散材料构成结构的灵敏度信息求解方法。分析比较了DMO模型、连续化惩罚模型和HPDMO模型对最终优化结果收敛率、目标函数、迭代历史的影响。数值算例表明,改进的离散材料惩罚模型不但可以显著地提高优化结果的收敛率,给出清晰的优化构型,而且可以通过较少的优化迭代步数实现这一结果,为纤维增强复合材料的优化设计在工程中的应用提供了新的技术手段。     

飞机结构初步设计优化中的损伤容限优化方法研究

本文提出并研究了一种在飞机初步设计阶段考虑损伤容限要求优化设计的方法.首先,通过许用应力形式来体现并表征损伤容限设计要求,作为一类新的设计约束,用于初步设计阶段的结构优化设计.然后,通过Global/local分析,在整体优化设计中考虑局部疲劳需求;根据疲劳寿命要求,用裂纹扩展分析程序AFGROW确定了一个新的强度准则...     

基于近似技术的协同优化方法在机翼设计优化中的应用

将多学科设计协同优化方法与近似技术相结合,实现某机翼涉及结构和气动两个学科的设计优化。在对某机翼的协同优化设计中,采用基于均匀设计的二次响应面技术得到近似的协同优化模型,利用基于动态松弛近似的协同优化得到合理的结果。研究表明,将协同优化方法与近似技术相结合,能够有效地解决复杂工程的设计优化问题。     

多学科设计优化过程初探

介绍了多学科设计优化计算过程中存在的不确定性问题以及不确定性对设计过程和设计结果的影响.另外,采用在多学科设计优化流程中加入可靠性和稳健性分析模块来保证结果的可靠与稳健,用实验设计方法和6σ方法控制设计变量,保证设计过程的稳定收敛.