基于群集智能的產(chǎn)品共進化設計方法研究.pdf

1、現(xiàn)代市場競爭愈加激烈，提高產(chǎn)品質(zhì)量、縮短產(chǎn)品研發(fā)周期和提高產(chǎn)品創(chuàng)新性是提升產(chǎn)品競爭力的有效手段。由于產(chǎn)品功能和結(jié)構(gòu)越來越復雜，因此如何利用現(xiàn)代信息技術(shù)提高傳統(tǒng)設計方法的效率和質(zhì)量，建立能夠滿足產(chǎn)品創(chuàng)新性要求的產(chǎn)品創(chuàng)新設計方法無疑具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實意義。
　　 本文借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果，將新型的群集智能方法與共進化設計原理相融合，從機構(gòu)創(chuàng)新設計、結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計、公差優(yōu)化設計等角度對產(chǎn)品共進化設計方法進行了深入研究，為產(chǎn)品

2、創(chuàng)新設計理論提供了一種新的研究途徑。
　　 通過對現(xiàn)有的設計模型的分析，構(gòu)建了產(chǎn)品創(chuàng)新設計過程的三維空間描述和復雜設計問題求解過程的形式化描述方法，揭示了產(chǎn)品創(chuàng)新設計過程中的“問題空間—算子空間—解空間”共進化原理。根據(jù)產(chǎn)品設計的需要，將該共進化原理實例化為“問題空間-解空間”、“算子空間-解空間”和“問題空間-算子空間”三種共進化子模式。
　　 在“算子空間-解空間”共進化的子模式下，針對機構(gòu)創(chuàng)新設計問題，首先提出了一

3、種采用進化蟻群優(yōu)化算法求解最大結(jié)構(gòu)碼的機構(gòu)同構(gòu)判定方法；然后給出機構(gòu)軌跡曲線的數(shù)字化描述方法，提出了基于蟻群聚類算法的機構(gòu)軌跡聚類方法和機構(gòu)軌跡匹配方法；最后分別采用平面10桿機構(gòu)的同構(gòu)判定和平面4桿機構(gòu)的軌跡綜合兩個實例驗證上述方法的有效性。針對公差優(yōu)化設計問題，首先以將加工成本與質(zhì)量損失作為設計目標，建立了工藝公差優(yōu)化設計的多目標模型；再根據(jù)Pareto最優(yōu)性原理提出了一種直接求解該問題的Pareto最優(yōu)解集的多目標粒子群優(yōu)化算法；

4、隨后研究了工藝、工序并行的公差優(yōu)化設計問題的建模及其轉(zhuǎn)化，提出了用于該類問題求解的一種混合群集智能算法；最后給出了兩個公差優(yōu)化設計的應用實例。
　　 在“問題空間-解空間”共進化的子模式下，提出了基于蟻群優(yōu)化算法的離散變量桁架結(jié)構(gòu)共進化設計方法。首先將離散變量桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計過程分為拓撲空間(即問題空間)和尺寸空間(即解空間)共進化的兩個子過程，提出了桁架結(jié)構(gòu)的尺寸優(yōu)化模型和拓撲優(yōu)化模型及其向標準組合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化的方法。為尺寸優(yōu)

5、化子過程和拓撲優(yōu)化子過程分別定制了相應的蟻群優(yōu)化算法，并對算法的參數(shù)選擇和收斂過程進行了分析和探討。通過對標準的10桿和15桿桁架在不同載荷和位移約束下的共進化設計，結(jié)果表明該方法具有效率高、全局收斂和魯棒性好等特點。最后將該方法應用于某拋物面天線背架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計的工程實例。
　　 在“問題空間-算子空間”共進化的子模式下，通過元胞自動機和結(jié)構(gòu)單元之間的映射關(guān)系，研究在外載荷和約束作用下，連續(xù)結(jié)構(gòu)的單元之間通過局部作用形成最優(yōu)整

6、體拓撲的機理，提出了一種基于元胞自動機的連續(xù)結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化設計方法。以標準的二維懸臂梁拓撲優(yōu)化設計為例，討論了局部規(guī)則控制參數(shù)組合和元胞鄰居結(jié)構(gòu)對進化過程的影響。理論分析和數(shù)值實驗結(jié)果表明，該方法的時間復雜度和空間復雜度都很低，收斂速度快，適合于大規(guī)模問題求解，且不存在棋盤格和網(wǎng)格依賴等數(shù)值不穩(wěn)定性。最后將該方法應用于方形平板散熱結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化設計和機翼剖面結(jié)構(gòu)拓撲優(yōu)化設計的兩個工程實例。
　　 基于上述理論方法研究成果，實現(xiàn)了所有