计及频率约束的环肋圆柱壳多目标优化研究

圆柱壳自由振动频率是潜艇静音性设计的一个重要指标。论文在经典圆柱壳多目标优化模型的基础上添加了频率约束条件。通过频率约束使结构振动与机械振动的频率错开,避开共振。采用NSGA-Ⅱ进行多目标优化求解,提出了基于所有子代获取Pareto解集,并与由最后一代得到的Pareto解集进行了比较。结果显示,基于所有子代的Pareto解集有一定优势。利用Pareto解集数据分析了频率约束对解的影响,这些分析可供实际工程设计参考。最后采用先聚类后评价的方法对基于所有子代的Pareto解集进行了评价优选。     

船舶系统可靠性指标分配的多目标优化方法

针对船舶系统可靠性设计问题,采用改进非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)研究了可靠性指标分配中的多目标优化设计.根据Pareto最优解集形成决策矩阵,基于信息熵法得到属性权重,利用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策研究.对Pareto最优解给出排序.采用本文方法讨论了一个船舶系统可靠度的分配和预测算例,给出了可靠度和费用之间的拟合关系.数值算例表明,综合采用多目标优化和多属性决策技术,可以迅速、客观选择各部件的可靠度.这种综合方法还能用于可靠性研究的其他领域.     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

动力吸振器被广泛用于船舶、飞机和汽车等工业领域。在结构振动控制中,为了最大限度地发挥吸振器的耗能减振作用,需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果。文章将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGAII),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序。文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例。     

船舶概念设计阶段多学科和多目标优化研究

船型设计之初,设计者往往会通过船舶多个学科的分析,并从很多船型方案中进行选择比较.该文基于多学科设计优化(MDO)的框架,采用多目标进化算法和决策技术的运用,讨论了船舶概念设计阶段的综合性能优化问题.将船舶总体概念设计按MDO的要求分解为系统控制层和5个子系统,考虑了排水量、综合效率、相对回转直径和造价等多目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ)和多学科可行解方法(MDF)求出Pareto最优解.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对这些Pareto解进行选优.应用文中的方法,对35 000吨载重量的油船进行了概念设计分析.数值算例表明,综合多学科设计和多目标优化以及决策,能够有效、客观选择合理的船型和主尺度参数.     

舰船概念设计多目标优化和多属性决策研究

在舰船概念设计阶段,设计者经常遇到要牛成大量的船型方案,并从中筛选出1个或者几个综合性能比较好的方案的问题.将基于进化箅法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,探讨了船舶的多目标优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵.基于信息熵方法和层次分析法(AHP)联合得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.应用本文方法,对水面舰船概念设计进行了分析.数值计算结果表明,综合多目标优化和多属性决策技术,能够迅速、客观地选择合理的主要参数.这种综合方法也能够广泛应用于舰船其它设计领域.     

基于多目标粒子群算法的动力吸振器参数优化和决策研究

动力吸振器在船舶领域得到广泛应用.在船舶振动控制中需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果.本文将基于多目标粒子群算法的优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器参数优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用多目标粒子群算法(α-MOPSO)求出Pareto最优解,基于熵方法得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对Pareto最优解给出排序.文中给出了4个设计参数、2个目标函数的动力吸振器优化设计算例.计算结果表明,文中提出的联合方法能够有效应用于动力吸振器的参数优化.     

改进的多目标优化算法及其在船舶设计中的应用

对多目标优化问题的固定加权和方法加以改进,采用随机权系数方法将多目标优化问题转换成为单目标优化问题,利用序列二次规划方法获得问题的最优解。由于权系数的随机性,多次运行能够得到多目标优化问题的Pareto优化解和Pareto前沿。和固定权系数相比,这种方法能够找到非凸均衡面上所有的Pareto最优解。采用TOPSIS法进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序。针对船舶概念设计阶段主尺度确定过程的多目标优化问题,给出了一艘散装货船两个优化目标的数值算例。计算结果表明,随机加权和方法可以求出多目标Pareto最优解集,和先验加权方法相比,随机加权方法能为设计者提供更多的选择;和遗传算法相比,现在的方法简便且精度良好。     

基于多目标粒子群优化和主成分聚类分析的船舶主尺度分析

根据多个技术和经济指标进行船舶主尺度优化论证是船舶设计人员需要着重解决的问题。提出结合粒子群优化和主成分聚类两阶段的方法进行船舶主尺度论证分析。建立了以载重量、建造费用、服务航速和提供舱容为设计指标的水面船主尺度论证模型。采用多目标粒子群优化算法对船舶优化模型进行求解,获得问题的Pareto解集。使用主成分聚类分析对该数据集进行综合评价。先将Pareto解集进行主成分分析,使用前2个主成分就能够表达原始数据的绝大部分信息,再通过对主成分进行聚类,获得不同类别中Pareto解集的特征,根据第一主成分得分获得每个聚类中设计样本的排序,最终可以从Pareto解集中得到折中解。利用主成分分析和聚类技术还研究了变量在主平面上的映射以及聚类特性。给出了1艘水面船的主尺度论证算例,表明本文给出的方法合理可行。     

基于多目标遗传算法的复杂系统可靠性冗余优化

提出了将多目标遗传算法用于复杂系统可靠性冗余优化设计的方法。根据系统可靠性冗余的模型,采用多目标遗传优化技术,同时考虑可靠性、费用和重量目标,得到了冗余系统的Pareto最优解。设计者能在这些Pareto解中根据偏好选择最后的折中解。计算了1个3目标的可靠性冗余优化的例子,数值结果表明,多目标遗传算法能迅速搜索到可靠性冗余指标的Pareto解,并且这些解的分布均匀。     

主汽温PID参数整定的多目标遗传优化研究

综合考虑舰船锅炉控制系统的跟随性能、扰动抑制性能和鲁棒性能,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法求出Pareto最优解。由Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,再采用逼近理想解的排序方法进行多属性决策研究,对Pareto最优解给出排序。计算某锅炉主汽温PID控制的数值算例,结果表明方法通用性良好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。