以往的研究中,只针对调节阀迷宫流道结构和内部流场特性进行了分析,但对迷宫流道抗空化性能和流通性能的优化设计较欠缺。为了满足阀门实际工程中的设计需求,迷宫式调节阀需要具有流道抗空化性能和流通性能。为此,提出了一种基于多目标遗传算法(MOGA)和反向传播神经网络(BPNN)的方法,对调节阀迷宫流道进行了结构优化,提高了迷宫流道的抗空化性能和流通性能。首先,基于对冲耗能原理和多级降压原理,设计了弧形对冲式迷宫流道,并建立了流体力学仿真计算的数学模型;然后,利用计算流体动力学(CFD)仿真软件,对模型进行了空化仿真,根据仿真的数据构建了BPNN代理模型,通过结合Sobol敏感度分析方法与代理模型,分析了迷宫流道各参数对仿真结果的影响,采用多目标遗传算法,优化了迷宫流道的结构;最后,搭建了实验测试平台,测量了迷宫流道的阻塞流曲线,对

为了解决某型1200 t液压拉拔机主机框架材料成本高的问题,以拉拔机主机框架为研究对象,根据其结构特点,运用多目标遗传算法(MOGA)对其进行轻量化设计。利用Workbench对主机框架整体进行静力学结构分析,分析主机框架的最大等效应力。基于以上分析,在满足主机框架强度的情况下,对关键设计尺寸进行优化取值,选择一组最优设计点,并对优化后的主机框架重新进行静力学分析。结果表明:优化后的主机框架最大等效应力为191.86 MPa,可以满足实际使用工况要求,质量减少了39.6%,有效地减少了主机框架质量、降低了材料成本。

重载曲轴是大型隔膜泵动力端的关键零部件之一,其强度对于整个动力端的平稳运行至关重要。而重载曲轴的失效形式往往是由于圆角处应力集中导致的疲劳破环。针对这一问题,从圆角处结构特征的角度出发,对曲轴进行形貌优化。通过静强度应力分析确定曲轴工作过程中的最危险工况,以此作为曲轴优化过程中的计算工况。以各圆角处的最大应力值和整体最大变形量为优化目标,以圆角处结构特征参数为设计变量,进行试验设计,基于Kriging插值法构建优化目标关于设计变量的响应面模型。最后,建立多目标优化模型,应用多目标遗传算法寻找非支配解解集。结果发现,优化解集中的曲柄斜面倾斜角都接近90°,这为今后的重载曲轴的结构设计提供一定的参考。

对空间成像光谱仪非球面镜使用多目标优化遗传算法,结合多属性决策方法建立了对空间成像仪器中光学镜体轻量化优化的算法。以镜体的面形精度、重量和固有频率为3个优化目标函数,通过优化影响三者的参数达到获得最优轻量化效果。对优化模型进行了动力学和温度载荷的有限元分析,并按照优化模型进行了试制和相关的实验。模拟与实验结果表明,优化后的镜体受惯性和温度载荷所引起的应力小于材料本身的屈服强度,变形满足面形精度要求,且有理想的精度和动态刚度。

针对摆线马达摆线副基本参数优化问题,提出了基于多目标遗传算法的优化方法。并根据模糊隶属度函数从Pareto最优解集中选取最优折衷解作为摆线马达摆线副基本尺寸参数。结果表明,该方法能使马达排量提高21.14%,流量脉动率降22.6%。

针对舰船操舵过程中舵叶与水动力之间存在强力位耦合的问题,本文设计出一种新型复式液压摆动缸转舵机构,该机构由内外两层转子组成,内层转子控制舵叶转角,外层转子进行力矩解耦。为减小复式液压摆动缸的质量和体积,本文提出一种基于协同进化的多目标遗传算法,算法包含两类种群,一类用于进化决策解,并评价罚因子,另一类用于调整罚因子,并指导第一类种群进化,两类种群通过信息交换,来指导自身的搜索,从而使整个系统协同进化,以此求解复式液压摆动缸各几何参数的数值,直至获得满意解。最后,将该算法得到的参数数据,在三维软件中完成建模,并利用有限元软件进行应力应变分析。结果表明,相较于传统遗传算法,协同进化多目标遗传算法得到的复式液压摆动缸的质量减少了约25.5%,其得到的几何参数数据更为合理。

针对某型号燃油泵，采用CFD方法对其内部流场进行研究。运用SST κ-ε计算模型和多重参考系技术，引人多目标遗传算法作为优化算法，并结合自适应权重方法，以出口流量和容积效率作为优化目标，对燃油泵叶轮的结构参数进行优化，解决了在优化迭代过程中单个优化目标出现负优化的现象。在设定的工况下，对比改进的优化方法的出口流量和容积效率，得知优化后的出口流量提升了3．90％，容积效率提高了0．53％。此种研究方法为汽车燃油泵的结构优化设计提供了较为合适的参考解决方案。

针对国内已有的CTS系统堵塞度大、俯仰偏航角度小（精度低）的问题,设计了一种新型的CTS机构。首先对CTS系统的整体结构设计和运动原理进行了介绍。然后对俯仰机构的设计方案进行选择,在此基础上完成了转动框架的外形设计。最后基于多目标遗传算法理论和参数化建模技术,对转动框架进行了优化设计,优化后转动框架质量减小、堵塞度减小。结果表明,多目标遗传算法能通过计算在可行域内快速求出转动框架优化设计的最优解集,优化效率高、效果好,对CTS机构的进一步研发具有理论价值和工程意义,此种方法也为以后类似的结构设计和优化提供了参考。

为实现副车架设计过程中,质量和第一阶模态频率同时达到最优,在模态分析和三种工况副车架强度分析的基础上,首先应用Hyperworks进行了副车架参数化,建立了11个厚度尺寸变量。然后应用试验设计分析方法对尺寸变量进行筛选,去掉了3个对质量、最大应力和第一阶模态频率影响都不显著的因子,将基于移动最小二乘法构建响应面近似模型引入到副车架优化设计的复杂系统中。最后,基于副车架近似模型利用多目标遗传算法进行多目标优化,获得了副车架质量和第一阶模态频率的Pareto最优解。研究结果表明通过获得的Pareto最优解的边界,可以指导副车架优化设计,将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。

对柔性作业车间生产过程中预防性维护难以有效避免机器故障的发生,并且还存在各种无法预测的随机事件的问题进行了研究。为了有效应对这种情况,提出了多目标柔性作业车间鲁棒性调度与预防性维护的集成优化模型和在空闲时间进行预防性维护的策略,同时优化加工周期、机器可用性和调度方案的鲁棒性。应用多目标遗传算法NRGA对模型求解,并针对柔性作业车间调度问题的特点,采用三层编码方法。采用有效的交叉和变异操作避免产生非法解。最后通过模拟随机事件的发生进行仿真实验,结果表明提出的模型、维护策略和求解算法能够有效地提高生产效率、维护机器可用性、避免实际调度性能的恶化。