多种群遗传算法在PBX本构模型参数识别中的应用

利用多种群并行结构对标准遗传算法SGA进行并行化处理,引入移民算子和精华种群形成多种群遗传算法MPGA,并设计了自适应交叉和变异概率对算法的收敛速度进行改进。结合ABAQUS软件和改进的多种群遗传算法,建立了材料本构模型参数识别方法。采用该方法对PBX炸药黏弹性损伤本构模型参数进行了模拟识别,并同基于标准遗传算法的参数识别方法进行了比较。结果证明,基于改进多种群遗传算法IMPGA的方法对克服算法未成熟收敛有显著的效果,识别结果更稳定。同时该方法的收敛速度更快,寻优能力更强,适合复杂非线性问题的优化,此方法可以被应用到其他材料本构模型的参数识别中。     

地下水流并行有限层方法及同伦反演研究

根据有限层求解格式存在的解耦性，实现了地下水三维流问题的高效并行化计算。在此基础上，结合非线性同伦方法，提出了地下水参数反演分析的并行同伦算法，利用MATLAB编译了相应的正反演计算程序。与已有解析解和有限差分解的对比以及数值算例，验证了并行化正反演方法及程序的正确性，探讨了并行算法的计算效率。研究表明，并行方法可以有效提高计算速度，较串行方法具有明显优势，同时同伦反演方法具有大范围收敛的特点，不依赖于参数值的初始选取。     

一类多线程并行四面体网格优化算法

提出了一类多线程并行、组合了光滑化与局部重连操作的四面体网格优化算法。采用传统的基于拓扑的数据分解策略实现了并行光滑化算法,利用图染色算法将待光滑化的点分解成多个独立点集。同时提出将一类基于几何的数据分解策略应用于局部重连操作的并行化,在每个局部重连操作涉及的几何区域中定义一个特征点,然后沿希尔伯特(Hilbert)曲线对特征点进行排序,曲线的均匀分解对应局部重连操作在各线程的分配。这一分配策略的优点是使并行执行局部重连操作时重连区域相互干涉的情形极少出现。因此,当干涉情形出现时,可选择放弃产生干涉的操作,并行优化效率和效果并无明显的负面影响。最后,数值实验验证了本文算法的效率和有效性。     

求解一类可分离凸规划的对偶显式模型DP-EM方法

推导对偶目标函数的精确显式表达式,可选用更多成熟高效的求解方法,从而进一步提高了非线性规划对偶理论求解结构拓扑优化问题的效率.研究工作来源于非线性凸规划同其对偶规划的间隙为零,可以等价转化为对偶问题求解,通常可以大大地缩小问题的规模,可是二者不具有显式关系却影响了对偶解法的应用.所幸的是,结构优化当中一大类问题包括连续体结构拓扑优化问题,不仅具有凸性,而且具有变量可分离性,于是原变量和对偶变量之间有了显式关系,因此,对偶解法成了38年来被应用的有效方法之一.然而长期以来,对偶问题的目标函数并不是显式,这缘于含参数的极小化问题导致目标函数为隐式表达,常见的显式化方法是进行二阶近似.本文突破了对偶问题难以显式化只能采用近似显式的定势,将我们提出的"对偶规划-显式模型"(DP-EM)方法应用于连续体结构拓扑优化,并与对偶序列二次规划(DSQP)算法及移动渐近线(MMA)算法为求解器的方法进行计算效率对比,结果显示:(1)MMA算法比DP-EM算法和DSQP算法的外部迭代次数均多;(2)DP-EM算法与DSQP算法外循环次数相同,而内循环数显著减少.说明了DP-EM算法具有显式对偶函数的优势.     

高速列车气动外形优化研究进展

随着运行速度的提升, 高速列车对气动外形的要求也越来越高, 追求性能优异、美观大方的气动外形是新型高速列车研发的一个重要方向. 基于当前高速列车外形研发的思路, 可以将气动外形优化概括为基于流场机理的改型优化和基于优化算法的外形优化两类. 本文简要回顾了当前国内外在这两类优化途径上的系列工作, 着重介绍了作者所在团队近年来做过的一系列气动外形优化工作. 在基于流场机理的改型优化上, 着重从"和谐号"和"复兴号"这两款主力车型的外形研发上探讨其改型优化的思路, 主要探讨了空调导流罩、受电弓平台、风挡和转向架裙板几类对列车阻力影响较为明显的部件的优化设计,并介绍了其相对于上一代车型在气动性能上的提升. 基于优化算法的外形优化方法,则因循气动外形优化流程, 在列车外形已经具有较好性能的基础上,以高速列车头型流线型为主要优化对象,分别从高速列车参数化方法、替代模型开发以及优化算法改进三个方面进行介绍.其中,高速列车参数化方法主要介绍了局部型函数法、修正车辆造型函数法和类别/形状函数法三类;替代模型开发介绍了最优化替代模型和基于交叉验证的Kriging模型; 在优化算法的改进上介绍了改进的非劣分类多目标粒子群算法和连续域混沌蚁群算法两方面的内容.基于上述三个方面介绍了气动外形优化策略在典型工程上的应用案例.      

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

结构柔顺度拓扑优化的倒变量准则

针对在工程中广泛应用于最大化结构刚度设计的最小化结构柔顺度拓扑优化问题,应用连续体拓扑优化SIMP法,基于倒变量建立了优化模型;应用K-T条件建立了相应的优化准则,并提出了柔顺度过滤方法消除棋盘格现象及网格依赖等数值问题。应用不同的网格,与原准则法及MMA法进行了算法效率比较,与敏度过滤法及密度过滤法进行了优化求解结果及效率的比较。所附MATLAB程序测试表明:所提方法迭代次数最少、运行时间最短,随问题规模增大迭代次数不会增加;与原准则法相比,不用设置运动极限参数,适合求解大规模工程问题。     

并行冲击/侵彻有限元数值模拟技术

探讨了冲击/侵彻问题涉及到的非线性材料模型、接触搜索算法、接触力计算公式、破坏模式等理论和算法,介绍了基于集群并行计算机的有限元法并行化基本思路和方法。应用实例表明本文中提出的有限元计算格式和并行化方法能够有效求解冲击/侵彻问题。     

基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法

多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging (HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging (MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.     

高速列车气动外形优化研究进展

随着运行速度的提升,高速列车对气动外形的要求也越来越高,追求性能优异、美观大方的气动外形是新型高速列车研发的一个重要方向.基于当前高速列车外形研发的思路,可以将气动外形优化概括为基于流场机理的改型优化和基于优化算法的外形优化两类.本文简要回顾了当前国内外在这两类优化途径上的系列工作,着重介绍了作者所在团队近年来做过的一系列气动外形优化工作.在基于流场机理的改型优化上,着重从"和谐号"和"复兴号"这两款主力车型的外形研发上探讨其改型优化的思路,主要探讨了空调导流罩、受电弓平台、风挡和转向架裙板几类对列车阻力影响较为明显的部件的优化设计,并介绍了其相对于上一代车型在气动性能上的提升.基于优化算法的外形优化方法,则因循气动外形优化流程,在列车外形已经具有较好性能的基础上,以高速列车头型流线型为主要优化对象,分别从高速列车参数化方法、替代模型开发以及优化算法改进三个方面进行介绍.其中,高速列车参数化方法主要介绍了局部型函数法、修正车辆造型函数法和类别/形状函数法三类;替代模型开发介绍了最优化替代模型和基于交叉验证的Kriging模型;在优化算法的改进上介绍了改进的非劣分类多目标粒子群算法和连续域混沌蚁群算法两方面的内容.基于上述三个方面介绍了气动外形优化策略在典型工程上的应用案例.     

Hybrid approach for dynamic model identification of an electro-hydraulic parallel platform

In this paper, a hybrid optimization algorithm is proposed to identify the dynamic parameters of a 6-DOF electro-hydraulic parallel platform. The dynamic model of a parallel platform with arbitrary geometry, inertia distribution and frictions is obtained based on a structured Boltzmann–Hamel–d’Alembert formulation, and then the estimation equations are explicitly expressed in terms of a linear form with respect to the identified inertial and the friction coefficients in accordance with a linear friction model. However, when nonlinear friction models are considered, the parameter identification of the electro-hydraulic parallel platform is considered as an optimization process with an objective function minimizing the errors between the measurement and identification, and then an effective combination of the particle swarm optimization (PSO) method and the local quasi-Newton method is proposed to solve the identification problem. Experimental identification processes are carried out for the identified parameters, and the identified models are compared by the predicted forces between the LS method and the optimization technique as well as between the linear and nonlinear friction models.     

并行加速的局部变分迭代法及其轨道计算应用

为满足航天工程对轨道计算精度和实时性的高要求,近年来发展出了可以通过大步长积分修正实现快速精确求解的积分修正类方法.积分修正类方法有可并行计算的特点,然而在串行计算环境下会受到计算资源的限制,无法充分发挥其可并行加速的优势.此外,合理的计算参数通常难以预先确定,也使积分修正类方法大步长快速计算的优势难以充分体现.针对以上问题,利用积分修正类方法可并行计算的特点,提出了并行加速的局部变分迭代法PA-LVIM,通过将传统局部变分迭代法LVIM的并行计算量均摊到多个计算节点上,显著提高了计算速度.此外,还使用根据系统状态二阶导数分布确定计算参数的打磨法优化了PA-LVIM的计算参数,进一步发挥了其大步长快速计算的优势.求解了三个经典的轨道递推问题,仿真结果表明, PA-LVIM的加速效果明显,且经打磨法优化计算参数后,其计算效率又进一步得到提高,将当前主流方法的计算效率提高了5倍以上.     

Parallel‐in‐time simulation of the unsteady Navier–Stokes equations for incompressible flow

In this paper, we present an application of a parallel‐in‐time algorithm for the solution of the unsteady Navier–Stokes model equations that are of parabolic–elliptic type. This method is based on the alternated use of a coarse global sequential solver and a fine local parallel one. A standard finite volume/finite differences first‐order approach is used for discretization of the unsteady two‐dimensional Navier–Stokes equations. The Taylor vortex decay problem and the confined flow around a square cylinder were selected as unsteady flow examples to illustrate and analyse the properties of the parallel‐in‐time method through numerical experiments. The influence of several parameters on the computing time required to perform a parallel‐in‐time calculation on a PC cluster was verified. Among them we have analysed the influence of the number of processors, the number of iterations for convergence, the resolution of the spatial domain and the influence of the time‐step sizes ratio between the coarse and fine grids. Significant computer time saving was achieved when compared with the single processor computing time, particularly when the spatial dimension of the problem is low and the temporal scale is large. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种土的非线性弹性本构模型参数的反演方法

旨在提出一种土的非线性弹性本构模型参数反演的方法。以现今普遍实行的地基载荷试验为基础,依据遗传算法的组合优化理论,采用正演计算和遗传算法优化相结合的方式,建立了土层非线性弹性本构模型参数反演的方法;并依据某黄土场地地基载荷试验数据,实施了黄土土层非线性弹性本构模型参数反演的全过程。计算结果表明,所建立的方法可以实现土层非线性弹性本构模型中相互关联的多个参数的组合优化,并在对初始值要求较低的情况下,可以获得良好的参数反演精度。从而为土的变形特性分析和土与其中及相邻结构的共同作用分析,提供了较好的土体本构模型参数的确定方法。     

基于最优加权组合模型及高斯－牛顿法的滑坡变形预测研究

在对最优加权组合理论和高斯－牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型：指数模型、Verhulst模型和灰色GM（1,1）模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯－牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出：组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯－牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。     

考虑气动参数扰动的再入轨迹快速优化方法

针对传统再入轨迹优化方法收敛速度慢、对初值敏感程度高等的局限性,提出了一种基于序列凸优化的再入轨迹快速求解方法.该方法以倾侧角的变化率作为控制量,改进了现有凸化策略,考虑到抑制数值优化过程中由于数值离散方式带来的锯齿化现象,采用 B 样条曲线离散控制量,同时为避免算法在初始猜想值附近出现伪不可行的问题,增加额外虚拟控制量,通过一种"回溯直线"搜索的方法,提高算法的稳定性、快速性和寻优结果的光滑性.为研究飞行器再入过程中的气动参数扰动问题,采用采样点少、易于实现,计算效率高的广义混沌多项式理论研究方法,建立了基于广义混沌多项式和凸优化相结合的再入轨迹鲁棒优化模型,该模型在优化过程中考虑气动参数扰动对寻优结果的影响作用,避免了传统轨迹与制导律的复杂迭代设计环节,可有效降低优化轨迹对气动参数扰动的敏感程度,在气动参数不确定条件的干扰下,依然可以保证飞行器顺利安全的完成飞行任务.最后,以美国某可重复使用飞行器的再入任务为例,验证了基于序列凸优化的再入轨迹优化方法的快速性以及鲁棒优化模型对气动参数扰动的抗干扰性能力,表明了该方法具有一定的工程应用性.      

FAST OPTIMIZATION METHOD OF REENTRY TRAJECTORY CONSIDERING AERODYNAMIC PARAMETER PERTURBATION

针对传统再入轨迹优化方法收敛速度慢、对初值敏感程度高等的局限性,提出了一种基于序列凸优化的再入轨迹快速求解方法.该方法以倾侧角的变化率作为控制量,改进了现有凸化策略,考虑到抑制数值优化过程中由于数值离散方式带来的锯齿化现象,采用 B 样条曲线离散控制量,同时为避免算法在初始猜想值附近出现伪不可行的问题,增加额外虚拟控制量,通过一种"回溯直线"搜索的方法,提高算法的稳定性、快速性和寻优结果的光滑性.为研究飞行器再入过程中的气动参数扰动问题,采用采样点少、易于实现,计算效率高的广义混沌多项式理论研究方法,建立了基于广义混沌多项式和凸优化相结合的再入轨迹鲁棒优化模型,该模型在优化过程中考虑气动参数扰动对寻优结果的影响作用,避免了传统轨迹与制导律的复杂迭代设计环节,可有效降低优化轨迹对气动参数扰动的敏感程度,在气动参数不确定条件的干扰下,依然可以保证飞行器顺利安全的完成飞行任务.最后,以美国某可重复使用飞行器的再入任务为例,验证了基于序列凸优化的再入轨迹优化方法的快速性以及鲁棒优化模型对气动参数扰动的抗干扰性能力,表明了该方法具有一定的工程应用性.     

PARALLEL COMPUTING FOR STATIC RESPONSE ANALYSIS OF STRUCTURES WITH UNCERTAIN-BUT-BOUNDED PARAMETERS

The vertex solution for estimation on the static displacement bounds of structures with uncertain-but-bounded parameters is studied in this paper. For the linear static problem, when there are uncertain interval parameters in the stiffness matrix and the vector of applied forces, the static response may be an interval. Based on the interval operations, the interval solution obtained by the vertex solution is more accurate and more credible than other methods （such as the perturbation method）. However, the vertex solution method by traditional serial computing usually needs large computational efforts, especially for large structures. In order to avoid its disadvantages of large calculation and much runtime, its parallel computing which can be used in large-scale computing is presented in this paper. Two kinds of parallel computing algorithms are proposed based on the vertex solution. The parallel computing will solve many interval problems which cannot be resolved by traditional interval analysis methods.     

COMPUTER PROGRAM FOR DIRECTED STRUCTURE TOPOLOGY OPTIMIZATION

To compensate for the imperfection of traditional bi-directional evolutionary structural optimization, material interpolation scheme and sensitivity filter functions are introduced. A suitable filter can overcome the checkerboard and mesh-dependency. And the historical information on accurate elemental sensitivity numbers are used to keep the objective function converging steadily. Apart from rational intervals of the relevant important parameters, the concept of distinguishing between active and non-active elements design is proposed, which can be widely used for improving the function and artistry of structures directly, especially for a one whose accurate size is not given. Furthermore, user-friendly software packages are developed to enhance its accessibility for practicing engineers and architects. And to reduce the time cost for large timeconsuming complex structure optimization, parallel computing is built-in in the MATLAB codes.The program is easy to use for engineers who may not be familiar with either FEA or structure optimization. And developers can make a deep research on the algorithm by changing the MATLAB codes. Several classical examples are given to show that the improved BESO method is superior for its handy and utility computer program software.