基于多级代理模型的优化算法

在仿真优化中高精度的仿真模型大多难以实现,本文提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型,并与仿真优化相结合提出基于多级代理模型的仿真优化算法.运用Kriging近似理论和RBF神经网络分别构建全局代理模型和局部代理模型,并在仿真优化的过程中在线更新代理模型.通过算例对算法进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,基于多级代理模型的仿真优化方法具有良好的鲁棒性和寻优性能.     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

基于Kriging模型的结构耐撞性优化

提出了基于Kriging模型的耐撞性优化方法。首先就Kriging模型的构造方法及其精度评估问题进行了讨论;然后,以薄壁管为研究对象,采用瞬态非线性有限元分析程序作为计算核心,以薄壁圆管的直径和壁厚为优化变量,以最大撞击载荷为目标函数,薄壁管的最大压缩量等作为约束函数,构造了基于Kriging模型的全局近似函数来逼近真实的优化目标函数与约束函数;随后,提出了提高全局近似函数精度的Kriging模型更新方法,改进了优化设计分析流程;最后,在所构造的全局近似函数的基础上,采用遗传算法进行优化分析。算例分析结果表明,该方法构造的最大撞击载荷与最大压缩量的全局近似函数在最优解处与真实解非常吻合,说明了Kriging模型的有效性。     

基于径向基函数的卫星平台桁架结构优化设计

为了降低结构优化计算成本,同时保证搜索优化问题的全局优化解,本文将径向基函数代理模型应用于桁架式卫星平台结构设计优化中。针对桁架结构涉及离散的拓扑和尺寸变量,本文采用连续松弛变量的方式处理离散变量。另外,本文采用增广拉格朗日函数将涉及非线性约束的优化问题转换为一个只包含边界约束的优化问题,然后应用径向基函数代理模型对转换后的优化模型进行近似,并采用具有全局寻优能力的优化算法对所构造的代理模型进行优化。在桁架结构优化过程中,逐次更新朗格朗日罚系数和代理模型,直至搜索到可行优化点。最后,本文将所提出的优化策略应用于一个桁架式卫星平台设计优化实例中,通过优化结果验证了本文所提出的优化策略的高效性。     

基于全局近似函数的薄壁结构耐撞性多目标优化

以圆锥形薄壁金属管为对象进行耐撞性优化研究,并对几种全局近似函数构造模型精度与适用性进行讨论。以薄壁管的多个几何参数为设计变量,以质量比吸能、长度比吸能、最大冲击载荷为目标函数,通过对比几种不同方法构造的近似模型精度,发现依据各个目标函数的非线性强弱程度不同,可以采用相对应的构造方法获得精度最高的近似模型。最后结合普适性最好的RBF法对圆椎管进行多目标的耐撞性优化,并给出设计空间中的Pareto解集与Pareto曲面,提供了多种侧重不同耐撞性指标优化的设计方案。     

金属加筋薄壁圆台结构二级布局优化设计方法

提出了一种金属加筋薄壁圆台结构的二级布局 优化方法。该方法首先采用试验设计选取结构布局变量的样本点,然后对每个样本点相应的 加筋薄壁结构进行强度和稳定性约束下的尺寸优化,获得对应的目标响应值;其后用布局变 量样本点和对应的响应面构造Kriging近似模型;最后用遗传算法对近似模型进行优化,得 到了加筋薄壁圆台的最优解。算例结果表明,该方法简单且优化效率高。     

基于进化Kriging模型的金属加筋板结构布局优化方法

借助于试验设计和进化Kriging近似模型,提出了一种金属加筋板结构布局优化策略.其基本思想是用试验设计法选取样本点,进行有限元分析得到该样本点的响应(重量、屈曲因子和剩余强度系数),以此分别建立Kriging近似模型.并采用更新技术提高Kriging模型的精度,应用折衷法和遗传算法对该近似模型进行优化获得最优解.金属加筋板结构设计变量包括加强筋型式、加强筋间距和尺寸变量,约束为强度和屈曲.本文所做的金属材料加筋板结构布局优化设计算例表明,所提方法优化效果明显,优化效率高.     

基于响应面的结构抗疲劳优化设计方法

借助于试验设计和响应面近似模型技术,提出了一个结构细节抗疲劳优化设计的策略。其基本思想是在结构抗疲劳设计方法的指导下选取结构的设计变量,用试验设计方法在设计变量空间里选取样本点,对各样本点所对应的结构建立有限元模型并进行结构分析和疲劳寿命估算,得到各样本点的响应(结构质量和疲劳寿命),用这些样本点和响应建立疲劳寿命和质量的响应面近似模型,并对近似模型进行优化获得最优解。算例表明本文提出的结构抗疲劳优化的策略是十分有效的。     

基于正交试验和APDL的盒式天平力敏元件集成优化设计

针对悬臂梁力敏元件的结构优化问题,以布片部位应变最大和变形最小为优化目标,将正交试验法引入到力敏元件结构多目标优化中,提出了一种实用高精度的结构多目标优化方法.基于正交试验法和APDL求解模块,确定初始优化方案;对在其可行区间边界上未能取优的因素,细化样本点,采用最小二乘多项式曲线拟合对该因素的试验结果进行高精度拟合,通过计算获取该因素的最优水平,得到了全局最优化方案.通过对拟合效果的量化评价和有限元仿真验证,力敏元件的参数优化结果比较理想.     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

二维网格局部动态细化的关键技术及其在切削仿真中的应用

为了解决仿真过程中网格畸变导致的计算终止以及计算精度与效率低等问题,本文利用Python对ABAQUS有限元仿真软件进行了二次开发,提出一种二维局部网格动态细化算法。该算法通过研究网格细化准则和细化方法以及物理场的传递过程,完成了整个算法程序的开发,并应用该算法实现了在二维切削仿真中局部网格动态细化。与全局加密网格的模型相比,在保证仿真精度误差为5%以内的情况下,采用局部网格动态细化时计算效率提高了210%。最后,通过试验验证了采用该算法所建立的二维切削仿真模型的准确性,仿真结果与试验结果基本吻合。     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

气动声学风洞试验过程中，针对目标声源特性进行麦克风相位阵列改进时，为保证风洞试验效率，必须在较短的时间内完成阵列优化设计工作。为满足这一试验需求，最大限度提升麦克风相位阵列设计效率，引入了基于Kriging代理模型的优化设计方法。采用基于点扩散函数的计算程序进行阵列性能分析，获取阵列最大旁瓣水平和分辨率。通过对样本点响应值进行计算，建立Kriging代理模型，进而以计算速度极高的Kriging代理模型作为阵列性能分析方法开展优化搜索，避免了大量调用阵列性能计算程序导致计算耗时过高的问题，显著提升了麦克风相位阵列设计效率。该阵列设计方法能够有效改善麦克风阵列的测量性能，满足声学风洞试验的特殊应用需求。     

基于多旅行商问题的最优邮路规划

结合现实生活中邮政行业的约束条件建立一个邮路规划和邮车调度优化模型。根据模型中的目标函数和约束条件分别建立了相应的规划模型,给出了求近似最优解的一种算法。在寻优过程中,结合最小生成树作出局部划分,再利用相应的计算机程序求出局部最优解,以此为基础根据目标函数和约束条件进行进一步调整,最终为邮路规划和邮车调度方案安排提出了一种最优解决方法。     

多学科优化中基于实例推理的气动近似模型

为提高飞机多学科优化效率,对气动近似计算模型进行了改进。在比值修正模型所构造的气动近似模型的基础上,引入了基于实例的推理技术对其加以改进。通过采用与飞机气动特性相关的参数作为实例属性,建立了飞机方案实例,并改进了实例检索公式,最后通过复用与当前方案最相似实例的修正因子改进了优化中的气动近似模型。以常规布局民用飞机概念设计为例,采用改进的气动近似模型进行了多学科优化研究。结果表明,对于具有大量设计变量的飞机方案优化问题,采用改进的气动近似模型能够有效提高计算精度与优化效率。     

基于可靠性的弹性折叠机构设计优化方法研究

描述了基于可靠性的弹性折叠机构设计优化方法。采用特征造型方法建立了弹性折叠机构几何模型,CAD二次开发技术实现了折叠机构模型的参数化自动建模;考虑折叠机构几何参数不确定性,建立了折叠机构可靠性动态分析模型;基于功能函数的极小变换法将机构动态可靠性分析问题简化为静态问题;采用一次二阶矩法分析了机构折叠时间、最大应力和机构寿命的可靠度;以折叠机构几何参数为设计变量,采用修正的可行方向法驱动优化使折叠机构质量最轻且寿命更长。数值分析结果显示功能函数的极小变换法将机构动态可靠性分析简化为静态可靠性分析,可以在保证分析精度的前提下,提高可靠性分析效率;同时与传统优化方法比较表明,可靠性优化设计方法可以通过牺牲部分优化目标性能换取优化设计结果可靠性的提高。     

基于 iSIGHT 的风洞应变天平优化设计方法研究

天平设计的关键在于天平结构的优化,在满足设计要求的前提下,尽量提高天平刚度,避免应力集中,减小各测量分量之间的相互干扰,以提高设计质量。天平优化设计是一个多目标问题,无论利用解析方法还是有限元仿真方法,设计分析过程通常需要丰富的经验,即使耗费大量时间也很难获得全局最优解。以6分量杆式应变天平为研究对象,提出了分级和分步优化策略,介绍了基于 iSIGHT 平台的实现方法。通过试验设计(DOE)筛选出对优化目标影响较大的设计变量,然后建立天平优化设计近似参数化模型。在 iSIGHT 中通过集成 UG、AN-SYS 和 EXCEL 等软件建立自动优化流程。以参数化三维结构有限元仿真分析方法为基础,利用 iSIGHT 提供的优化算法,实现优化设计自动化,大大节省了设计成本,提高了天平设计质量和效率。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

绿色作业车间机器与AGV的集成调度研究

针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于非线性模型预测控制算法的亚轨道再入轨迹优化

针对升力式飞行器再入终端需要满足窗口约束条件的情况,提出了一种基于模型预测算法的再入轨迹优化方法。该方法利用预测模型和滚动优化策略将非线性多约束优化问题转化为线性优化目标函数,并采用二次规划法求解该轨迹优化问题,得到了满足相应约束的亚轨道再入轨道。以某升力式再入飞行器为对象进行了纵向轨迹优化计算,仿真结果验证了该轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。