拱坝体型的多目标模糊优化设计

在拱坝体型的优化设计中 ,传统的以经济指标为目标函数的数学模型 ,有一定的局限性。本文综合考虑拱坝的安全性与经济性 ,建立了多目标优化设计的数学模型。模型解决了多目标函数及拉应力控制标准的模糊性。小湾拱坝的优化计算结果表明了模型的合理性与可行性  

自适应桁架形状控制中主动杆多目标最优配置

导出自适应桁架结构静态形状控制方程，这些方程在线弹性范围内适用；一般主动杆件数远小于结构杆件数目，且主动杆件的配置问题取决于控制能量和杆件强度等因素，因此基于最短行程和最小导出内力指标和模态退火组合优化算法进行了主动杆件的多目标最优配置；通过算例分析验证了本文分析方法的可行性和有效性。  

基于近似技术的涡轮叶片气动优化设计

根据五次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模,采用N-S方程和湍流模型进行三维流场分析计算,以K-S函数法作为优化方法,利用近似技术加速循环优化速度,建立了一种基于近似技术的涡轮叶片的气动优化方法。将气动效率和总压比作为目标函数,对涡轮叶片进行多目标气动优化、形状优化。算例表明本文提出的涡轮叶片优化设计方法是有效的。  

基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将结构可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了灰色粒子群算法求解可靠性稳健优化设计问题。与传统方法相比,该方法简便易行并能迅速准确地得到结构可靠性稳健优化设计信息。  

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.  

基于区间的不确定多目标优化方法研究

摘 要：本文基于非线性区间优化，提出了一种不确定多目标优化方法。基于区间序关系和区间可能度，把不确定多目标的目标函数和约束转化为确定性的目标函数和确定性的约束。对于复杂的工程优化问题，为了提高效率，采用拉丁方试验设计方法，构建响应面近似模型，并基于近似模型进行不确定多目标优化，从而形成了非线性区间优化方法与近似模型相结合的高效不确定多目标优化方法。数值算例表明了该方法的有效性和工程实用性。  

基于混合行为博弈的多目标仿生设计方法

将多个设计目标视为不同的博弈方，通过计算设计变量对目标函数的影响因子和模糊聚类， 将设计变量集合分割为各博弈方拥有的策略空间. 对蜥蜴种群的繁衍生存机理进行仿生，将 3种蜥蜴的行为方式分别定义为利己主义、集体主义和投机主义，并赋予相应的博弈方， 各博弈方根据所仿生蜥蜴的行为特点，建立自身博弈得益函数与目标函数之间的映射关系. 各博弈方分别以自身博弈得益函数为目标，在各自的策略空间中进行单目标优化，获得本博 弈方对其余博弈方的最佳对策，所有博弈方的最佳对策形成一轮博弈的策略组合，并根据收 敛判别，通过多轮博弈，获得最终的博弈解. 以白鹤滩拱坝体型的三目标优化设计为例，设 计结果显示坝体体积方量减少了16.412万方，或2.38%; 最大主拉应力降低 了0.036MPa, 或0.31%; 整体应变能下降了0.167GJ 或4.47% 体现了基 于混合行为博弈方式的多目标仿生设计方法的有效性.  

Multi-objective Optimization Strategies Using Adjoint Method and Game Theory in Aerodynamics

There are currently three different game strategies originated in economics: (1) Cooperative games (Pareto front), (2) Competitive games (Nash game) and (3) Hierarchical games (Stackelberg game). Each game achieves different equilibria with different performance, and their players play different roles in the games. Here, we introduced game concept into aerodynamic design, and combined it with adjoint method to solve multi-criteria aerodynamic optimization problems. The performance distinction of the equilibria of these three game strategies was investigated by numerical experiments. We computed Pareto front, Nash and Stackelberg equilibria of the same optimization problem with two conflicting and hierarchical targets under different parameterizations by using the deterministic optimization method. The numerical results show clearly that all the equilibria solutions are inferior to the Pareto front. Non-dominated Pareto front solutions are obtained, however the CPU cost to capture a set of solutions makes the Pareto front an expensive tool to the designer.The project supported by the National Natural Science Foundation of China (10372040) and Scientific Research Foundation (SRF) for Returned Oversea’s Chinese Scholars (ROCS) (2003-091). The English text was polished by Yunming Chen.  

Improved non-dominated sorting genetic algorithm （NSGA）-II in multi-objective optimization studies of wind turbine blades

The non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA) is improved with the controlled elitism and dynamic crowding distance. A novel multi-objective optimization algorithm is obtained for wind turbine blades. As an example, a 5 MW wind turbine blade design is presented by taking the maximum power coefficient and the minimum blade mass as the optimization objectives. The optimal results show that this algorithm has good performance in handling the multi-objective optimization of wind turbines, and it gives a Pareto-optimal solution set rather than the optimum solutions to the conventional multiobjective optimization problems. The wind turbine blade optimization method presented in this paper provides a new and general algorithm for the multi-objective optimization of wind turbines.  

拱坝体型的多目标博弈设计

提出基于博弈理论的多目标求解方法,给出多目标问题的博弈描述和各博弈方策略空间的计算方法,研究:1)利用Nash均衡模型求解无目标偏好的多目标竞争问题;2)利用Stackelberg寡头模型求解有目标偏好的多目标竞争问题;3)利用合作竞争模型求解关注整体得益的多目标设计问题;并给出相应的技术步骤.以白鹤滩拱坝体型的三目标博弈设计为例,取体积目标、坝体最大主拉应力目标和坝体应变能目标为博弈方,分别采用Nash均衡模型、Stackelberg寡头模型和合作竞争模型进行博弈求解,设计结果显示拱坝的体积方量、应力、应变能和位移等较初始体型的变化改善情况,实现了各博弈模型的设计目的,表明了多目标博弈设计方法的有效性.