基于混合优化策略的多学科协同优化及其应用

多学科设计优化为复杂系统工程设计提供了新的思路并成为优化设计领域的研究热点。针对传统多学科协同优化算法常常出现无法收敛或收敛陷入局部最优的问题,提出基于模拟退火算法和序列二次算法的混合协同优化(collaborate optimization based on simulated annealing and sequential quadratic programming,SA-SQP-CO),SA-SQP-CO应用模拟退火算法和序列二次算法的混合优化策略取代传统系统级基于梯度的求解方法,同时引入动态松弛的思想,在二阶段寻优过程中采用动态松弛量代替系统级一致性等式约束加强学科一致性、提高系统级收敛效率。以经典齿轮减速箱测试算例,通过与传统多学科协同优化算法比较,验证了该方法在优化结果可靠性、稳定性等方面有优势。最后,应用SA-SQP-CO算法求解抛物线型载荷下纤维加强悬臂梁轻量化设计问题以体现其工程实用性。     

基于CFD和响应面方法的最小阻力船型自动优化

计算流体动力学CFD方法凭借其较高的计算精度和获取更多流场信息的能力逐渐成为新船型设计重要手段.文章利用iSight多学科优化平台建立了一套船型优化系统,集成了CFD技术、船型变换及自动生成技术和响应面代理模型技术和组合优化算法.编制了船型参数变换和生成系统实现了船型变换和CFD计算程序Shipflow输入数据的自动连接;通过对主要船型参数的控制,实现整个船型优化流程的自动化.采用了进化遗传算法(GA)与二次序列规划法(SQP)相结合的二阶组合优化方法实现了从全局探索再到局部空间寻优的整个流程.同时,将响应面近似模型(RSM)引入到优化进程中,解决了计算精度与优化效率间的矛盾,使得高精度的CFD分析工具融入到船舶优化设计进程中成为可能.最后利用该系统对一条设计船的阻力性能进行了优化.     

基于遗传算法的UUV快速性和能源系统综合优化分析

水下无人航行器(UUV)的总体优化设计一般由快速性、操纵性、结构强度、能源系统等系统构成,各个系统之间耦合,综合考虑各系统间的耦合作用对于UUV的设计至关重要,本文针对UUV快速性和能源系统综合优化的问题进行研究,主要工作有:根据艇型特点选择了19个相关设计变量,构建了约束条件,综合考虑各性能指标,建立了UUV快速性和能源系统综合目标函数;利用VC++语言,编制了基于遗传算法的UUV快速性和能源系统综合优化程序,从UUV快速性和能源系统的角度选取7个较敏感的设计变量进行了敏感度分析。通过计算表明,该优化系统准确可靠,平行中体长度、回转体直径和3 kn航速航行时间对优化系统较为敏感。     

圆柱形水下航行器多学科优化设计方法研究

基于Isight软件,对圆柱形水下航行器开展了多学科设计优化技术的研究。首先将圆柱形水下航行器划分为阻力、结构、能源和推进四个学科,对每一个学科进行了详细的建模与分析,然后基于序列二次规划法,霍克-吉维斯直接搜索法以及多岛遗传算法三种优化算法对每个学科进行了单学科优化,在得到优化结果的同时,确定了最适合每个子系统的优化算法。接着确定了四个学科的耦合关系,完成了协同优化框架和同时分析与设计框架下多学科优化模型的构建。基于这两个多学科优化框架,分别在系统级优化器中采用上述三种优化算法,对圆柱形水下航行器进行了多学科设计优化,得到了满意的优化结果。最后总结出了一套适用于微小型水下航行器的多学科设计优化方案。     

舰船总体设计中的多学科优化技术

MDO（多学科优化设计）技术适用于解决复杂工程系统和子系统的设计优化。为推广多学科优化设计技术在舰船总体设计中的应用,阐述了多学科优化技术的基本理论、研究和发展应用情况,系统介绍了协同优化算法的应用环境、特征和基本原理,将舰船总体设计根据MDO的要求分解为浮态与稳性、水动力性能、造价等5个子学科并进行了学科分析,基于多目标协同优化算法建立了舰船总体优化的数学模型及优化框架。     

多学科设计优化方法的比较

为了推广多学科设计优化方法在船舶和海洋工程结构设计中的应用,讨论了三种典型的多学科设计优化方法:多学科可行方向法(MDF),协同优化方法(CO),两级系统综合方法(BLISS),并将其应用到齿轮减速箱的设计中;根据计算结果,对上述三种多学科设计优化方法进行了定量的比较和研究,得出BLISS方法最适合齿轮减速箱优化设计的结论.此外,还给出了多学科设计优化方法的选择标准,为多学科设计优化的工程应用提供了一定的指导和帮助.     

BLISCO方法在载人潜水器设计中的应用

结合两级集成系统综合方法(Bi-Level Integrated System Synthesis)和协同优化(Collaborative Optimization)方法的主要特点,提出了一种新的多学科设计优化方法一两级集成系统协同优化方法(Bi-Level Integrated Systern Collaborative Optimization,BLISCO).它的关键思想是将设计变量分为系统级设计变量和子系统设计变量,并在保留协同优化方法协同机制的同时,用子系统耦合输出响应的加权和代替一致性约束作为子系统优化的目标函数.通过电子封装优化设计问题验证了BLISCO的收敛性、准确性以及鲁棒性.最后,文中将BLISCO方法应用于载人潜水器的多学科设计优化,大大提升了载人潜水器的总体综合性能.     

基于计算流体动力学的最小阻力船型自动优化

基于计算流体动力学(CFD)理论,利用i SIGHT优化设计平台构建一种船型自动优化方法。该方法集成船型变换及自动生成技术、CFD技术及优化算法。优化过程中,编制船型参数化融合模块实现船型变换与SHIPFLOW软件输入数据间的自动连接;采用遗传算法与二次序列规划法相结合的组合优化方法实现从全局探索再到局部空间寻优的整个流程。以某双艉集装箱船为例,优化后船体兴波阻力明显下降,总阻力也得到显著的改善,获得了设计航速下总阻力最小的船艏与船艉线型组合,表明了该方法的可行性与有效性。研究显示,所提出的方法可以获得阻力性能优良的船体型线供设计者参考,具有较强的工程适用性,在基于CFD的船型自动优化方面具有广阔的应用前景。     

船舶水动力性能中的多学科交叉设计优化系统

传统的船舶设计通常只是通过优化设计追求一个或者某几个性能指标符合要求,并且往往局限于单学科指标的优化,无法实现多个学科之间的综合平衡。因此,船舶的系统综合性能仍然存在巨大的提升潜力。通过利用各学科之间的协同效应,多学科设计优化方法可以得到整体的最优解。因此通过多学科设计优化方法可以有效提高船舶的设计质量。本文主要开展船舶体型线水动力性能的相关研究。     

多学科设计优化方法在潜艇概念设计中的应用研究

多学科设计优化方法(MDO)是从航空领域兴起的一种针对复杂工程优化设计的有效求解方法.该文针对潜艇设计的复杂性特点,探索MDO在潜艇概念设计中的应用.首先,文中建立了包括水动力、推进、重量、性能和成本共5个学科分析在内的数学模型,然后采用MDO方法--协同优化方法(CO),对同时包含连续设计变量和离散设计变量的潜艇系统,进行了以最小化建造成本为目标的多学科设计优化,获得了优化结果.结果表明:相对于传统设计方法,分布式、并行的协同优化方法CO更适合潜艇系统的设计.     

基于形貌优化的舰载电子机柜高刚度优化

由于舰船在运动或者作战时,舰载电子设备会因为振动出现故障,最终导致舰载武器无法工作等问题。通过对舰载电子机柜进行模态分析,基于形貌优化而对舰载电子机柜的刚度进行优化。该优化设计以节点位移为变量,选择第一阶的固有频率为形貌优化的目标函数,对舰载电子机柜做高刚度优化。结果表明:舰载电子机柜在用该方法进行形貌优化之后,舰载电子机柜的刚度明显增强,抗振性能得到显著提高,因而舰载武器系统也能更加可靠。     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。     

基于序列近似优化方法的水下航行器水动力外形优化设计

为了解决复杂工程优化问题中计算效率与代理模型精度之间的矛盾,本文基于最大最小距离准则和最小化代理模型预测准则提出一种多点加点准则,构建改进序列近似优化方法的算法流程.以二维Rosenbrock函数和Golinski减速器优化问题为例,与传统方法相比,改进方法得到的全局最优解精度更高,所需构造样本更小.将该方法应用到某型...     

基于RBF神经网络的渔船尾部型线两目标优化

为了开发节能、减排的渔船新船型以应对国际形势的挑战。本文提出了一种基于仿真设计的优化方法对一艘灯光渔船的艉部型线进行优化。采用三角变换法修改船型的几何形状,将优化拉丁方生成的样本方案用于RBF神经网络模型的构建,最后以总阻力性能和桨盘面伴流不均匀度为优化目标,采用NSGA2对该渔船船型进行两目标优化,优化结果表明本文提出的方法可以用于渔船新船型的开发。     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。     

利用混沌粒子群算法进行船舶多模型自适应观测器参数寻优

通过混沌粒子群算法,人们能够对各种复杂的配电网状态进行监控和分析,同时为网络负载的分配提供必要的参数优化,因此在船舶多模型自适应观测器中,采用混沌粒子算法的优化算法具有很大的现实意义。本文首先建立混沌粒子群的观测器模型,然后根据各种船舶故障发生的特点,设计不同状态下的参数优化算法,最后通过对观测器相关参数的仿真,得到船舶模型承受的负载和压力参数仿真结果。     

基于ANSYS的结构优化设计

为验证ANSYS对结构优化设计的有效性,从理论上说明了结构优化设计的数学过程,介绍了ANSYS优化的相关概念、过程,结合某设计优化实例,为使用者提供了一套系统的思维模式,创造了良好的条件和方法。     

基于PSPC的涂装工艺优化方案的研究

主要研究分析在PSPC规范下通过不同的涂装方案对膜厚及涂装施工成本消耗的影响规律,以此建立最佳的涂装工艺,通过试验确立最佳涂装方案。采用KETY LZ990磁性膜厚测量仪、表面缺陷观察、秒表和卷尺等方式分别研究了涂层厚度分布情况、表面宏观特征、施工效率和单位面积涂料用量。结果表明：采用最佳喷涂工艺,可使涂层均匀,施工时...     

港口船运物流运输算法优化研究

港口物流的快速发展为各大企业节省了大量的物流成本。在这样的背景下,越来越多的企业和机构开始关注物流成本的降低问题。其中,最受关注的是运输成本的降低,这是因为运输是物流的关键之一,通过降低运输成本可以显著降低物流成本。本文在供应管理库存的思想基础上,分析船舶运输的模型,优化运输和库存效益之间的矛盾关系,最后通过自适应遗传算法优化船舶配送路线和客户库存补充计划。