復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化方法及工程應(yīng)用.pdf

1、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的初始階段含有大量的模糊信息。設(shè)計(jì)參數(shù)的取值、設(shè)計(jì)目標(biāo)的評(píng)價(jià)、約束條件的允許范圍以及工況等實(shí)際上都含有不同的模糊性。本文應(yīng)用模糊理論描述機(jī)械結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)模糊優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，主要研究結(jié)構(gòu)多目標(biāo)模糊優(yōu)化方法及其工程應(yīng)用。 首先介紹了模糊優(yōu)化的基本原理和有關(guān)概念，給出了單目標(biāo)模糊數(shù)學(xué)模型和模糊優(yōu)化的方法及多目標(biāo)模糊優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型、基本概念和模型的求解方法。以斜齒圓柱齒輪為多目標(biāo)模糊優(yōu)化進(jìn)行算例分析，利用 Matlab 優(yōu)化工具箱

2、求出各種多目標(biāo)模糊優(yōu)化求解模型的最優(yōu)值。 機(jī)械工程結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)往往表現(xiàn)為多目標(biāo)的形式，多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題一直是科學(xué)和研究領(lǐng)域的難題和熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的解決方法在處理多目標(biāo)大維數(shù)、多模態(tài)等復(fù)雜問(wèn)題上存在許多不足。為了解決這一問(wèn)題，本文研究了帶精英策略的非支配排序遺傳算法(A Fast and Elitist Multi-objectiVe Genetic Algorithm：NSGA-Ⅱ)。該算法通過(guò)編寫Matlab的 m 文件測(cè)試典型應(yīng)

3、用函數(shù)，具有較高的計(jì)算效率，得到分布更為合理的解，且能保持解的多樣性分布。因此將其應(yīng)用于三桿桁架的結(jié)構(gòu)模糊多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中，為其它結(jié)構(gòu)模糊多目標(biāo)優(yōu)化工程提供了有益的參考。 由于機(jī)械結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，很多模糊信息難以用數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)表達(dá)，針對(duì)這類問(wèn)題，本文運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)和有限元理論，以哈爾濱鍋爐廠生產(chǎn)的全量型安全閥閥體為例，進(jìn)行復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)分析和模糊優(yōu)化?；赩C.NET平臺(tái)及ANSYS提供的APDL語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)虛擬環(huán)境下的閥體模糊有限

4、元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的主模型，對(duì)于復(fù)雜、難于掌握的ANSYS命令流進(jìn)行后臺(tái)封裝，大大減小了復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)模糊優(yōu)化分析的工作量。 航天設(shè)備有效載荷部件的可靠性設(shè)計(jì)是確保部件產(chǎn)品可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此在產(chǎn)品的研制中，對(duì)保證產(chǎn)品的可靠性有著特殊重要的意義。本文運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)原理，將NSGA-Ⅱ應(yīng)用于多目標(biāo)模糊可靠性優(yōu)化，在目標(biāo)解的多樣性及收斂性之間達(dá)到了更好的平衡，并應(yīng)用于月球探測(cè)衛(wèi)星(即嫦娥一號(hào)衛(wèi)星)的熱控百葉窗蝸桿傳動(dòng)模糊可靠性設(shè)計(jì)中。且應(yīng)用A