发明名称 基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法
摘要 本发明公开了一种基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法,首先建立基于区间变量的高速压力机滑块机构尺寸优化模型;再构建预测目标函数和约束函数值的多项式响应面模型;利用两层嵌套的遗传算法来求解基于区间变量的滑块机构尺寸优化问题;通过内层遗传算法与多项式响应面模型计算外层遗传优化进程中所有个体对应的目标和约束区间的上下界,从而获得其相应的区间中点及半径,并计算出其对应的区间约束违反度;利用基于区间序的优于关系准则对外层遗传优化种群中的所有个体进行优劣排序,以确定其适应度;当外层优化达到最大进化代数时输出适应度值最大的个体作为最优解。本发明真正实现考虑区间不确定性的压力机滑块机构尺寸优化。
申请公布号 CN103699720A 申请公布日期 2014.04.02
申请号 CN201310651312.4 申请日期 2013.12.09
申请人 浙江大学 发明人 程锦;吴震宇;刘振宇;谭建荣
分类号 G06F17/50(2006.01)I;G06F19/00(2011.01)I;G06N3/12(2006.01)I 主分类号 G06F17/50(2006.01)I
代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人 周烽
主权项 1.一种基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法,其特征在于,包括以下步骤:1)建立基于区间变量的高速压力机滑块机构尺寸优化模型:确定压力机滑块机构尺寸优化的目标和需考虑的约束条件,设计变量及其取值范围,优化中需考虑的不确定性参数及其波动范围,建立如下滑块机构尺寸优化模型:<img file="2013106513124100001DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="249" he="156" />其中,<b><i>x</i></b>为<i>n</i>维设计向量,其取值空间为<img file="2013106513124100001DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="21" he="20" />;<b><i>U</i></b>为<i>q</i>维区间向量,其取值范围为<img file="DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="18" he="20" />;目标函数<i>f</i>和约束函数<i>g</i>为关于设计向量<b><i>x</i></b>和区间向量<b><i>U</i></b>的非线性连续函数;<img file="DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="18" he="25" />为第<i>i</i>个区间不确定性约束的波动范围;2)建立压力机滑块机构的参数化模型,通过试验设计和协同仿真获取足够多样本点,基于最小二乘法构建预测(式1)目标函数和约束函数值的多项式响应面模型;3)利用两层嵌套的遗传算法来求解(式1)滑块机构尺寸优化问题,给定内外层遗传算法的最大进化代数、种群规模、交叉概率和变异概率;外层非支配排序的遗传优化在给定设计空间内生成初始种群,初始化进化代数;4)对外层非支配排序遗传优化当前代种群中的所有个体,利用内层单目标遗传算法和步骤2)中建立的多项式响应面模型计算出其所对应的不确定目标和约束函数区间的上下界<img file="DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="45" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="44" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="44" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="42" he="25" />(<img file="DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="73" he="21" />),并求出其相应的目标和约束区间的中点及半径<img file="DEST_PATH_IMAGE020.GIF" wi="45" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE022.GIF" wi="46" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE024.GIF" wi="44" he="25" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE026.GIF" wi="45" he="25" />(<img file="730267DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="73" he="21" />);其中,上标<i>R</i>、<i>L、C、W</i>分别表示区间上界、区间下界、区间中点和区间半径;5)根据各约束区间的中点及半径,计算当前代种群中所有个体的区间约束违反度<img file="DEST_PATH_IMAGE028.GIF" wi="178" he="42" />对不确定性约束<img file="DEST_PATH_IMAGE030.GIF" wi="202" he="28" />而言,其约束违反度计算方式为:5.1)当<img file="DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="74" he="25" />时,<img file="DEST_PATH_IMAGE034.GIF" wi="85" he="28" />;5.2)当<img file="DEST_PATH_IMAGE036.GIF" wi="74" he="25" />时,若<img file="DEST_PATH_IMAGE038.GIF" wi="77" he="25" />,则<img file="606956DEST_PATH_IMAGE034.GIF" wi="85" he="28" />;若<img file="DEST_PATH_IMAGE040.GIF" wi="77" he="25" />,则<img file="DEST_PATH_IMAGE042.GIF" wi="196" he="28" />;5.3)当<img file="DEST_PATH_IMAGE044.GIF" wi="74" he="25" />时,始终有<img file="DEST_PATH_IMAGE046.GIF" wi="201" he="30" />;6)利用基于区间序的优于关系准则对外层优化种群中所有个体进行优劣排序,确定其序位,从而计算获得当前代种群中所有个体的适应度;基于区间序的优于关系准则确定设计向量<img file="DEST_PATH_IMAGE048.GIF" wi="18" he="24" />与<img file="DEST_PATH_IMAGE050.GIF" wi="20" he="24" />优劣关系的方式为:6.1)若<img file="DEST_PATH_IMAGE052.GIF" wi="90" he="28" />,<img file="DEST_PATH_IMAGE054.GIF" wi="93" he="28" />,则始终有<img file="678686DEST_PATH_IMAGE048.GIF" wi="18" he="24" />优于<img file="DEST_PATH_IMAGE056.GIF" wi="20" he="24" />;6.2)若<img file="DEST_PATH_IMAGE058.GIF" wi="148" he="28" />,则根据目标函数判断其优劣,当<img file="DEST_PATH_IMAGE060.GIF" wi="112" he="24" />或<img file="DEST_PATH_IMAGE062.GIF" wi="113" he="24" />且<img file="DEST_PATH_IMAGE064.GIF" wi="116" he="24" />时,<img file="257304DEST_PATH_IMAGE048.GIF" wi="18" he="24" />优于<img file="456204DEST_PATH_IMAGE056.GIF" wi="20" he="24" />;6.3)若<img file="DEST_PATH_IMAGE066.GIF" wi="92" he="28" />,<img file="62766DEST_PATH_IMAGE054.GIF" wi="93" he="28" />,则根据约束违反度来判断其优劣,若<img file="DEST_PATH_IMAGE068.GIF" wi="112" he="24" />或<img file="DEST_PATH_IMAGE070.GIF" wi="112" he="24" />且<img file="DEST_PATH_IMAGE072.GIF" wi="114" he="24" />,则<img file="180763DEST_PATH_IMAGE048.GIF" wi="18" he="24" />优于<img file="935093DEST_PATH_IMAGE056.GIF" wi="20" he="24" />;7)若进化代数未达到给定最大值,则进行交叉、变异等遗传操作,生成新一代种群个体,进化代数加1,转向步骤4),否则转向步骤8;8)终止外层遗传算法进化过程,输出具有最大适应度值的个体作为最优个体,将其所对应的设计向量作为最优设计向量。
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号