基于神经网络的机械零部件可靠性稳健设计

将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度技术和可靠性稳健设计方法相结合,利用神经网络的非线性映射功能,模拟得到随机设计变量与机械零部件结构响应之间的关系,以训练好的神经网络模型为基础,结合随机摄动技术,进行结构可靠性稳健设计.从而解决了工程实际中很难给出极限状态函数的显性表达式问题,并有效地克服了目前随机有限元法和响应面法存在的缺陷.     

基于改进粒子群算法的翼型多目标优化研究

在多目标优化研究中,为改善多目标粒子群算法的局部搜索能力,以标准粒子群算法为基础,引入单点模拟退火算法,局部进化最优个体,采用基于目标向量的共享函数法评价适应值.标准测试函数优化实例表明:本文算法比标准粒子群算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度,收敛速度提高了近50%;针对某翼型的气动优化设计结果表明:改进算法有效缩短了优化时间,迭代代数由61减为49,调用CFD由4880减为4250次;阻力系数、升力系数、低头力矩系数分别改进了9.23%、0.42%、16.4%,取得了较好的优化效果.     

多目标结构优化设计的中心法

提出一个求解多目标结构优化设计的中心法,该方法可以看作是求解单目标优化问题中心法的直接推广. 它针对每个目标函数引进一个``移动靶'以形成各目标函数的水平截集,然后通过计算并跟踪这些目标函数的水平集与原约束集合形成的交集中心,来达到求解多目标优化问题的目的. 这个方法在不增加额外计算量的情况下,实现了多目标优化与单目标优化的算法统一,因此非常容易在现有的结构优化设计的程序中实现. 给出了几个结构优化设计问题的算例,验证了算法的有效性和可靠性.     

拉延成形多目标序列响应面法优化设计方法

为了克服常规响应面法在整个设计空间进行逼近导致精度低和传统的单目标优化设计,只能针对其中的一个目标进行优化的缺陷,提出了一种多目标序列响应面法,优化设计拉延筋几何参数的方法. 该方法通过移动、缩放等方式在设计空间中不断更新兴趣域,在不同的兴趣域中将实验设计、响应面法和多目标粒子群优化算法相结合,获得了一组最小化起皱、拉裂缺陷的等效拉延阻力非劣解. 利用最小距离选解法从非劣解集中挑选出一组成形效果最好的解, 并以此解作为下一迭代步兴趣域的中心,直到收敛至一组最优的等效拉延约束阻力. 以最优等效拉延阻力为约束条件,利用等效拉延筋阻力模型结合遗传算法对拉延筋的真实几何参数进行设计. 优化设计的拉延筋几何参数提高了板料的成形性能. 算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.      

多目标稳健优化设计方法在车身设计制造中的应用研究

传统的稳健优化设计方法只是针对单目标响应进行的优化设计.然而,评价一个产品的质量特性应该是多方面的并且各个质量特性之间可能会发生相互冲突,因此,研究实用和高效的多目标稳健优化设计方法具有非常重要的现实意义.论文提出了采用双响应面思想分别构造出每个产品特性和约束条件的均值和方差的响应面模型,在此基础上,将质量工程中的6σ理念与双响应面相结合,构造出了基于6σ质量工程的多目标稳健优化设计方法.将该方法分别应用到了汽车碰撞和板料成形优化设计中,优化设计的结果显著提高了汽车碰撞和板料成形质量的稳健性.算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.     

多无人机多目标协同侦察航迹规划算法

针对目前无人机集群对多目标进行协同侦察时,易重复侦察目标,进而导致侦察效率低的问题,提出了一种多无人机多目标协同侦察航迹规划算法。首先,优化了K-means聚类算法的评价标准,使目标集合的聚类结果更加稳定,同时也降低了目标被重复侦察的概率。然后,利用改进的离散粒子群算法求解侦察序列,来降低整体任务的时间代价。最后依据侦察序列生成各无人机任务航迹。仿真结果表明,该算法不仅能够有效避免目标被重复侦察,而且相较于基因算法和标准离散粒子群算法,在4架无人机观测30个目标的仿真条件下,将时间代价降低24%,其收敛速度较快,求解精度更高。     

基于神经网络的结构可靠性优化设计

结合随机摄动技术和随机模拟方法,提出了可靠性优化设计的一种数值逼近法,将服从任意分布的可靠性概率约束等价转化为确定型约束,可以迅速准确地获得优化设计结果。针对具有多失效模式的结构可靠性优化设计,提出了随机模拟-神经网络方法,模拟得到随机设计变量与系统可靠度之间的显性函数表达式,简化了计算过程,同时可以获得较高的计算精度,具有很好的工程实用价值。     

基于生物地理-海鸥群优化的高维结构可靠性分析

结构可靠度分析中,一阶可靠度方法由于简单高效而得到广泛使用.然而,对于高维非线性问题,一阶可靠度方法可能导致不收敛或者早熟.为克服这一缺陷,本文提出了基于生物地理-海鸥群优化的改进一阶可靠度方法.针对海鸥群优化算法在寻优过程中存在的早熟现象,引入生物地理优化算法中的变异与迁移机制,提出生物地理-海鸥群混合优化策略进行寻...     

传热结构的多目标拓扑优化设计研究

深入分析了传热结构多目标拓扑优化设计中的几个关键问题.提出了基于结构柔度最小化和结构散热弱度最小化的多目标拓扑优化设计方法,建立了传热结构的多目标拓扑优化设计模型,推导了传热结构多目标拓扑优化中用于迭代分析求解的优化准则算法和敏度分析方程.通过数值计算验证了理论和算法的有效性.     

CPSO优化PNN的陀螺故障诊断方法

针对惯性导航系统中的陀螺仪输出信号非线性、故障特征不明显的问题,为提高惯导系统中惯性器件的故障诊断正确率,提出一种基于改进粒子群算法（PSO）优化概率神经网络（PNN）的陀螺信号故障诊断方法。首先,针对光纤陀螺运行过程中常见的四种故障信号,建立数学模型并进行小波变换提取其故障特征系数;其次,使用Cubic混沌映射以及非线性递减的惯性权重系数对粒子群进行粒子更新,并用于概率神经网络的最优平滑因子选择;最后,训练概率神经网络对陀螺仪故障信号进行分类和诊断。离线测试结果表明,CPSO算法优化的PNN网络针对四种故障分类的平均正确率达到95.8%。     

APPLICATION OF SURROGATE BASED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TO THE RELIABILITY-BASED ROBUST DESIGN OF COMPOSITE PRESSURE VESSELS

A surrogate based particle swarm optimization （SBPSO） algorithm which combines the surrogate modeling technique and particle swarm optimization is applied to the reliability- based robust design （RBRD） of composite pressure vessels. The algorithm and efficiency of SBPSO are displayed through numerical examples. A model for filament-wound composite pressure vessels with metallic liner is then studied by netting analysis and its responses are analyzed by using Finite element method （performed by software ANSYS）. An optimization problem for maximizing the performance factor is formulated by choosing the winding orientation of the helical plies in the cylindrical portion, the thickness of metal liner and the drop off region size as the design variables. Strength constraints for composite layers and the metal liner are constructed by using Tsai-Wu failure criterion and Mises failure criterion respectively. Numerical examples show that the method proposed can effectively solve the RBRD problem, and the optimal results of the proposed model can satisfy certain reliability requirement and have the robustness to the fluctuation of design variables.     

基于几何不确定性的翼型多目标稳健优化设计

提出在优化设计进程中引进基于各种不确定性波动的稳健优化设计思想, 进行多目标进化优化算法与代理模型技术在稳健优化设计中的应用研究. 提供翼型确定性优化和稳健性优化实例, 并对结果进行对比, 结果表明该稳健优化设计方法可以得到更有实际应用价值的翼型气动外形.     

一种基于两级集成系统合成法的多学科稳健优化方法

针对多学科设计优化中约束存在不确定性的问题,提出了一种稳健优化方法。在该方法中采用区间模型描述不确定性设计变量,约束变化区间的最大值采用遗传算法求得,然后通过选定的满意度水平确定相应的约束值。多学科优化过程依靠两级集成系统合成法实现。通过算例验证了该方法的有效性,对处理多学科不确定性优化设计问题有一定的指导意义。     

考虑表面层厚度不确定的稳健性拓扑优化方法

采用增材制造工艺制备结构件时, 较差的成型精度和表面粗糙度会导致结构表面层异质, 引起表面层厚度的不确定性. 为了研究不确定性对拓扑优化结构性能的影响, 进而获得对不确定性具有更低敏感性的结构构型, 提出了考虑结构表面层厚度不确定性的稳健性拓扑优化方法. 首先, 采用一种基于腐蚀操作的表面层识别技术, 通过基于Helmholtz偏微分方程的PDE光滑过滤和基于Heaviside过滤、tanh函数的离散映射两个过程实现表面层异质等效模型的建立. 其次, 将表面层厚度作为服从高斯分布的随机变量, 基于摄动有限元方法开展了不确定性传播的分析和系统随机响应的预测; 以结构柔顺性均值和标准差的加权和作为优化目标, 建立了考虑表面层厚度不确定性的拓扑优化模型, 并推导了目标函数关于设计变量的敏度. 最后, 通过数值算例验证了该方法的有效性. 数值结果表明, 在设计过程中考虑表面层厚度不确定性对结构性能的影响, 可以得到具有更强抵抗不确定性能力的结构构型, 有效提升了结构性能的稳健性.     

Topological degree theory and fixed point theorems in probabilistic metric spaces

The Leray-Schauder topological degree theory is established in the probabilistic linear normed spaces. Based on this theory, some fixed point theorems for mappings in the probabilistic linear normed spaces are shown.The projects supported by National Natural Science Foundation of China.     

基于区间模型结构稳健性优化设计

采用区间变量描述结构不确定性参数,对不确定变量进行标准化,借用超椭球模型分析思路,对优化过程中的变量进行分类,突出稳健性优化设计特点,重点描述基于区间模型稳健性优化的基本思想方法.采用目标性能分析方法,强调指定可靠性指标的唯一性,将变量划分为两类,考虑约束条件从特殊到一般,给出了稳健性优化的具体算法、求解步骤和迭代收敛准则.对实际算例进行了分析与求解,与已有结果比较,验证了论文方法的正确性和有效性.     

改进PSO算法在结构作动器位置优化中的应用

针对空间结构振动主动控制中的作动器位置优化问题, 提出了一种改进的粒子群(PSO)优化方法, 以系统总能量为性能指标进行优化; 应用改进PSO方法对算例结构进行了计算,并与其他算法的优化结果进行了对比; 结果表明: 几种优化方法计算结果相符; 且PSO优化算法能更有效快速地解决复杂优化问题, 从而有效地进行结构的振动控制.