摘要：电厂混煤掺配模型通常将混煤成分或性质限定在一定范围内,以寻找混煤成本最低的掺配方案,这种掺配模型实际上未对煤质进行优化。为此,定义了锅炉设计煤种的最大似然煤质,将掺配原煤的成分或性质视为随机变量,建立了基于机会约束的电厂混煤煤质和成本多目标优化模型,采用遗传算法得到该多目标优化模型的pareto前沿。对一台实际运行机组pareto前沿的分析表明:混煤煤质和成本的优化数据合理,结果满足机会约束要求。掺配模型还可以增加混煤煤质稳定性作为优化目标,考虑机组不同运行特性和掺配原煤实际状况,掺配模型选用不同优化目标和约束条件的组合,具有较强的灵活性和实用性。

摘要：以油膜作为中间介质,对于高速旋转机械传动系统的可靠性、稳定性的提升有显著优势。而高速轴承-转子系统在加工制造和运行过程中,不可避免地存在影响系统承载性能的不确定性因素,影响油膜形状,导致承载性能发生变化,实际工作性能偏离设计目标。以高速动压油膜为研究对象,为掌握几何参数和转速对油膜承载性能波动的影响,进行稳健优化和分析,提取油膜性能稳健优化结果的特征区域。针对传动系统的不同需求,采用计算流体力学方法求解不同转速下的动压滑动轴承油膜压力场,进而求解其主要性能指标:承载力和摩擦功耗。建立研究目标的Kriging近似模型,并在样本点临近区域选择稳健目标计算的子空间,计算目标均值和方差。利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解不同目标组合的pareto最优解集。结合自组织映射图(SOM)方法进行相关性分析,提取设计目标与几何参数、转速之间的相关性特征,分析最优特征区域中偏心率对目标稳健性的影响,最终确定稳健性好的特征区域,并选择个别结果进行仿真计算验证。结果表明:所提出的最优性分析方法能够清晰展现出稳健最优性区域在设计空间中的分布情况,便于降低几何参数和转速的波动对油膜性能的影响;所提方法能提升优化设计结果的可实现性,有效促进理论设计与工程实际的衔接。

摘要：为了获得不同冲击孔径(IA),冲击孔流向间距(IFD)和冲击孔展向间距(ISD)耦合作用对回流燃烧室小弯管冲击冷却特性及结构热应力的影响,开展了数值计算(CFD)及有限元分析(FEA)。选择试验设计(DOE)中的最优拉丁超立方(Opt LHD)采样确定了设计空间中的样本点,构建了高精度径向基神经网络模型,并基于改进非劣类(NSGA-Ⅱ)算法对综合冷却效率,壁温分布不均匀系数以及壁面最大热应力进行了多目标寻优,结果表明:综合冷却效率,壁温分布不均匀系数和壁面最大热应力随流向展向间距比、流向间距孔径比和展向间距孔径比的增大而减小;通过多目标NSGA-Ⅱ算法获得了小弯管冲击冷却结构pareto前沿的3个目标函数值的范围为壁面最大热应力不大于5 MPa,综合冷却效率不小于0.66,壁温分布不均匀系数不大于0.16;小弯管冲击冷却综合最优结构的组合为:冲击孔径为0.94 mm,冲击孔流向间距为4.04 mm,冲击孔展向间距为5.45 mm。

摘要：智能数控车床的研制需要配备智能化的切削力传感器,通过实时监控切削过程中切削力的变化,及时掌握工件和刀具的切削状态,文中针对十角环切削力传感器灵敏度不高(桥臂应力过小)的缺点,采用在环臂开通孔的方式提高局部应力进而得到高灵敏度的传感器。为得到最佳开孔位置,采用中心CL2偏差小(CL2=0.028)的最佳空间填充法对位置参数进行高维空间采样,对比2种模型各自的优势,以传感器的变形量、固有频率和路径应力为优化目标构造了RSM和GWO-BP的混合代理模型,对比不同算法的pareto前沿、IGD和HV,确定选择SparseEA对混合代理模型进行多目标优化。优化后的传感器:变形量增加14.7%,等效应力增加155%,3个方向的灵敏度提升6倍左右。

摘要：针对采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力构型选择,采用基于杠杆法以挡位设计规则、动力特性规则、工作模式规则、可制造性规则相结合的一种综合评价方法,对混合动力系统构型进行分析和筛选,并确定了构型方案和该方法的筛选流程。其次针对整车的设计目标,对发动机、电机的参数进行了选择,并运用GT-SUITE软件搭建整车纵向动力学模型。在此基础上,采用pareto前沿对变速器参数进行了优选,最终在确定混合动力构型的基础上,优选确定了混合动力系统的设计参数,并通过仿真验证了方案的可行性,为采用拉维娜行星齿轮机构和传统多挡变速器的并联混合动力系统研究提供了理论依据。

摘要：设计测控系统时,单个组件(硬件和软件)的选择需要考虑多种权衡。针对主动反射面控制系统多目标、多约束的设计问题,以电机选择为例,通过单调协同设计方法将控制问题嵌入到电机、促动器和反射面面板的协同设计问题中,将协同设计问题转化为多目标优化问题,计算pareto前沿,得到功能映射到的最小反链资源。根据优化结果进行实验,实验结果验证了单调协同设计方法的准确性和实用性,对复杂系统的设计优化具有一定的指导价值。

摘要：为改善高速列车气动性能,建立一套高效的多目标气动优化设计方法,对流线型头型进行多目标气动优化设计。建立高速列车流线型头型三维参数化模型,并提取5个优化设计变量;为减少优化设计时间,利用最优拉丁超立方设计方法在优化设计空间中进行均匀采样,利用计算流体力学方法获得对应于各个采样点的气动载荷,利用Kriging代理模型构建优化设计变量和气动载荷之间的近似模型;利用多体系统动力学方法计算气动载荷作用下的高速列车轮重减载率;以气动阻力和轮重减载率为优化目标,利用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对高速列车流线型头型进行多目标优化。优化设计变量和优化目标均呈现收敛的趋势,采用Kriging近似模型优化计算的pareto前沿与采用CFD(Computational fluid dynamics, CFD)优化计算的pareto前沿较为接近。优化后高速列车的气动阻力最多可降低3.27%,轮重减载率最多可降低1.44%,气动阻力最优的头型与轮重减载率最优的头型的主要差异在于中部辅助控制线的变化,前者向内凹,后者则向外凸。

摘要：用两种多目标优化方法对某型液体火箭发动机氧化剂泵叶轮进行多目标优化设计.在优化过程中,以泵的扬程、效率和泵质量为优化目标,对叶轮的主要几何参数进行优化.用NCGA(Neighborhood Culti-vation Genetic Algorithm)方法得到优化问题的pareto前沿;用超传递近似法得到分目标的最佳权值,进而采用评价函数法求出优化问题的最佳设计值.并分析了主要结构参数对泵性能参数的影响.

摘要：船舶多学科设计优化是典型的多目标优化问题。采用基于物理规划的多目标优化算法可以得到均匀分布的pareto前沿,但对于复杂的船舶多目标优化问题,其优化质量有待改进。文章首先对物理规划进行改进,改善其偏好函数的光顺性及对偏好区间的适应性,以改进其优化效果。然后采用缩减搜索域和转动搜索域技术,将矩形的伪偏好结构转化为菱形,从各个方向对目标空间进行搜索,在此基础上进一步提出转动伪偏好结构技术以扩展搜索范围,由此可以降低pareto前沿对伪偏好结构的要求,提高其分布质量和范围。文章以数值算例和船舶概念设计优化为例进行验证,并与多目标进化算法进行对比,证明了改进后的多目标优化算法的有效性。

摘要：许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在建模效果欠佳、优化收敛精度不高等瓶颈问题,提出了一种基于自适应加权混合代理模型(GOAAWHS)的全局优化算法,并应用到黑箱工程问题的仿真优化设计中。在每次迭代过程中,该方法能够自适应选择权重系数来构建基于Kriging和RBF的混合模型;接着,对由预测目标、均方根误差和距离参数组成的两个目标函数进行双目标优化,以生成pareto前沿;最后,对pareto前沿数据作进一步筛选来获取价值更大的全局最优解。