基于MATLAB算法的圆柱齿轮优化设计

圆柱齿轮减速器广泛地应用于各类机械产品和装备中,因此,研究提高其承载能力,延长其使用寿命,减小其体积和质量等问题,具有重要的经济意义.文中采用MATLAB算法求解该优化问题.优化结果表明,采用MATLAB算法求解优化设计问题不仅算法可靠有效,而且编写程序比较简单,设计效率得以提高.     

基于协调机制的多学科设计优化框架研究

通过引入分解和协调策略,构建了基于协调机制的多学科协同优化方法的统一框架.在该框架中,引入了基于函数关系矩阵(FDT)的多学科分解策略和基于参数化近似模型的协调策略.讨论了几种典型的多学科设计优化方法,并将其应用到减速器的设计中;根据实例的计算结果,对上述几种多学科设计优化方法进行了定量的比较和研究.此外,还给出了多学科设计优化方法的选择标准.     

改进的协同航路分配优化模型及算法研究

为优化协同航路分配程序，利用基尼系数定义一个新的公平性能指标，构建同时兼顾效率和公平性的双目标非线性整数规划模型，采用基于航班优先级排列的染色体编码方式设计一种改进的遗传算法，融合满意解的选择过程.仿真算例结果显示，与现有算法相比，改进遗传算法得到的最终满意解使空域运行效率提高9.3%，航空公司公平性提高33.7%.结果表明，改进的遗传算法能快速获得真实帕累托前沿，且最终满意解能在空域运行效率和资源分配公平性上得到显著提升，说明本文模型及算法合理.     

基于免疫优化的单目标多模态期望值规划

为了求解未知随机变量分布下单目标多模态期望值规划,通过引入检测候选解是否为局部最优解的随机函数,将该期望值规划问题转化为多目标期望值规划问题,并进一步探寻问题的转化关系,获得在一定条件下有效解是最优解的结论;根据样本平均近似化思想,将多目标规划转化为非恒定样本采样的近似化模型,并基于克隆选择和免疫记忆的机理,通过设计递归非支配分层、样本自适应采样和自适应繁殖与变异方案,引导进化种群往优质个体所在区域转移,提出了求解该近似化模型的免疫优化算法.仿真结果表明:与参与比较的多目标优化算法相比,该算法搜索多个最优解方面有明显优势,搜索效果稳定,噪声抑制能力强;求解低、高维标准测试问题获得最优解的数量分别平均提高了20%和70%.      

基于代理模型的焊接构架纵梁优化设计

以城际动车组焊接构架纵梁为研究对象,以构架纵梁的总体积为目标函数,以应力和位移为约束对其进行了拓扑优化设计.在拓扑优化结构的基础上,基于等效结构应力法分析纵梁相关焊缝的疲劳累积损伤值,并以纵梁板厚为设计变量,考虑应力、位移和焊缝疲劳累积损伤约束,构建焊接构架纵梁的抗疲劳轻量化模型.为有效地求解该优化模型,引入基于Kriging代理模型的序贯近似优化方法,并结合多岛遗传优化算法进行求解.经过拓扑优化设计和抗疲劳尺寸优化设计,最终实现纵梁结构减重约20.6%,该工作为城际动车组转向架构架设计提供了参考.     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式，通过加入班次数量比例和备班约束，构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型，进行乘务组数的全局优化；之后对传统列生成求解算法进行改进，在定价子问题中分别针对不同班次类型，各自生成班次以适应新的模型约束，并设计加速策略，以完成对一体化优化模型的求解；最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究，研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果，分析了算法的求解效率. 研究结果表明:固定班制条件下，与分阶段优化方法相比，简化了轮班单元构成，乘务组数量减少了6.67%～14.29%，求解时间节约了44.2%～51.4%.      

循环甩挂运输网络下的集装箱牵引车调度优化

基于集装箱甩挂运输循环式网络,建立甩挂运输牵引车调度优化模型,并设计基于启发式规则的改进遗传算法对该模型进行求解。运用算例验证了模型和算法的有效性和可行性,通过对比发现,设计的结合启发式规则改进的遗传算法解的质量优于模拟退火算法,牵引车完成所有任务的效率提高了5.54%,而且收敛速度很快,得出的解质量较高,对甩挂运输实际调度作业具有一定的参考价值。     

基于HAM的汽车乘员约束系统多参数优化

针对汽车乘员约束系统高度非线性且难于求解最优值的特点,提出全局敏感性分析结合混合元模型的优化方法,通过蒙特卡罗模拟在整个设计空间内采样,以元模型代替仿真模型来完成设计参数的敏感性分析,并将分析获得的信息用于混合元模型优化（hybrid and adaptive metamodeling method,HAM）,将二阶多项式响应面、Kriging模型、径向基函数三种元模型有机结合,自适应选择最佳的元模型进行寻优.搜索过程中元模型不断更新与重建,逐渐提高关键区域的精度,从而快速寻找到全局最优解.对某工程实例的优化结果表明该方法是有效的.     

基于综合集成赋权法的公交发车频率优化模型

公交线路发车频率优化是公交运营调度的重要组成部分. 本文提出一个公交线路发车频率优化模型,该模型以乘客和运营者总费用最小为目标,兼顾了乘客和运营者双方的利益,同时,为了确定乘客的费用和运营者的费用相对重要程度,采用了一种综合集成赋权法对二者进行权衡,通过大连市公交系统的数据对该模型进行了标定. 并开发一种启发式算法--SCE-UA算法,对该模型进行求解. 最后,以大连市23路、406路公交线路为例,对该模型和算法进行了测试. 结果显示,该模型可以有效地平衡运营者和乘客之间的利益,改进公交线路的运营效率,同时也表明SCE算法具有良好的收敛性能.