基于模型的优化设计范文

基于模型的优化设计范文第1篇

关键词： RFID；食品追溯；模型

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）19-4488-02

最近几年我们国家政府对食品安全问题越来越重视，人民群众也非常关心此类危害生命和健康的事件，该文研究食品追溯模型优化，希望能够从追溯方面对人名群众的食品安全进行保证，并最终达到食品的安全流通与即时检验。

由于我国地大物博，经济的快速增长、社会生活的稳定进步、人民生活水平的不断提高，形成了规模极为庞大的食品行业。同时，食品行业以中小企业为主，生产分散，生产环节到最终消费的质量管理很难进行，造成了食品安全的很多问题。

本模型构建统一的食品安全监管可追溯信息服务模型，希望能在政府、企业、食品消费者之间搭建完整的信息沟通通道。希望能以政府信息化网络为基础，辅以公共事务管理平台，结合食品安全这个民生相关的信息系统，进行资源与相关技术的整合，通过优化模型，形成一个完整食品安全追溯平台，提高食品安全追溯的效率与准确性，以更加统一、协调、共生、便捷的方式服务群众。

1 RFID工作原理

RFID的英文全称是Radio Frequency Identification，射频识别，又称电子标签，包含：无线射频识别、感应式电子晶片、近接卡、感应卡、非接触卡、电子条码等关键器件。

2.1RFID基本工作原理

首先我们把有标签的物体放入磁场后，此时物体就会收到读写器的射频信号，如果是无源标签或被动标签就会凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息；如果是有源标签或主动标签就会主动发送某一频率的信号，最后由解读器读取信息并解码，然后送到相关应用系统进行数据处理其工作原理如图1所示：

1.2 射频识别

射频标签（RFID TAG）是射频识别的基础，它安装在被识别物体上。射频标签用来存储被识别对象信息，也称之为电子标签。射频标签是数据载体，是射频识别系统的核心，由它记录并存储的对象数据非常重要。射频识别标签的组成如下：天线、调制器、编码发生器、时钟及存储器等，具体构成如图2所示。

2 追溯设计

追溯系统的构成中，核心是信息识别标签。我们可以由信息识别标签来存储食品追溯所需的多种关键信息，如：食品的原材料来源、加工、运输、仓储、销售等供应链的各个阶段情况。追溯就是通过对原材料的来源、食品制造商、销售商作加工、仓储及销售的各项信息纪录来完成的，我们通过RFID标签记录信息就能对食品进行追究根源，从而实现粮食品质量追溯系统的建立。具体流程如下：

1）对食品的原材料进行跟踪、记录，把来源记录写入RFID标签，添加食品来源的各种基本信息如：产地、收获时间、净重、有机或化学保护等；

2）通过仓储、运输环节到达食品加工厂，我们需要在标签中添加仓储和运输环节的信息，如：车次、接货时间、到货时间、批号、产品重量等；

3）由加工厂完成食品加工，将原料和辅料的原始记录以及加工过程、质量检测的信息写入RFID标签；

4）最后到批发市场、大型超市，然后将这一层信息写入电子标签，实现跟踪链的最终环节。

在设计追溯系统时候，考虑到工作效率，采用自动数据采集技术为支撑，将条码、射频识别等技术应用到供应链管理中。我们采用了条码技术进行信息传输，它作为供应链管理现代化的关键的信息技术，具有信息采集速度快、可靠性高、灵活、实用等特点。而在追溯系统设计中，广泛使用了射频识别技术，因为它识别速度快、保密性强、可同时识别多个对象等特点，所以主要采用了它来进行信息识别。

3 食品追溯优化模型

食品追溯系统包含了一个完整的供应链，任何一个环节出问题，都会导致食品的追溯达不到预期效果。所以本研究从根本上进行食品追溯系统的模型优化设计，尽可能完善追溯系统，提高追溯效率，对食品从来源地、加工、包装、销售以及仓储、运输等环节构成进行整体监控，实现全过程跟踪。在设计追溯模型时，需要实现各个环节的无缝衔接，使物流与信息流达到统一，这样整个食品的供应链处于透明的状态，从而使系统追溯功能顺利完成。

首先为使信息流能顺利联通，需要在各个环节如：材料来源、运输、加工、包装、销售等供应链进行标识。在此时，由于我们需要采用统一标识代码进行记录，所以对相关供应链中的操作，如数据采集、交换，对编码的唯一性、通用性提出了更高的要求。

在设计追溯模型是，我们会对各环节全过程的每一个节点进行有效的标识。通过标识建立完整的，各个环节信息管理、传递和交换的方案，这样我们就可以对供应链中来源、运输、加工、包装、贮藏、销售等环节进行跟踪与追溯，及时发现存在的问题，进行问题追溯。如图3是我们设计的食品追溯优化模型图：

4 结论

在食品跟踪与追溯系统设计中，涉及了供应链中的每一个环节，需要对食品进行完整的标识，还要能及时采集与录入标识信息，整个环节不能出现差错要求系统可靠性高。如果任何一个环节出差错了，都会导致整个追溯系统的错误，所以在设计系统时候，需要供应链中的所有参与方达成一致，在目前情况下，最好是政府牵头，以政府信息化网络为基础，辅以公共事务管理平台，完成整个供应链的整合。

参考文献：

[1] 付骁，傅泽田，张领先，等..基于Web的蔬菜质量安全可追溯系统[J].计算机工程与设计，2009（1）： 85-87，128.

[2] 白红武，胡肄农，王立方， 等.基于GIS的生猪及产品物流与追溯平台构件化设计[J].江苏农业学报，2008，24（5）：711-715.

[3] 刘鹏，张万昌.基于Web GIS的流域洪水风险信息系统 [J].计算机与数字工程，2008，36（7）：134-136.

[4] 于锐华，益晓新，于全. ZigBee与Bluetooth的比较及共存分析[J].测控技术，2005，24（6）：50-56.

基于模型的优化设计范文第2篇

关键词：给水管网；管网优化；数学模型

1 引言

自从60年代Carmelita以及Shake等人提出利用系统分析的方法，尤其是优化算法进行给水管网设计的课题以来，前人在如何建立管网优化模型方面已经做了大量的研究和探索工作。

给水管网的优化设计，应考虑到4个方面：即保证供水所需的水量和水压、水质安全、可靠性和经济性。管网技术经济计算就是以经济性为目标函数而将其余的作为约束条件，据此建立目标函数和约束条件的表达式以求出最优管径或水头损失。由于水质安全性不容易定量的进行评价，正常时和损坏时用水量会发生变化，二级泵房的运行和流量分配等有不同方案，所有这些因素都难以用数学式表达。因此，管网技术经济计算主要是在考虑各种设计目标的前提下求出一定设计年限内管网建造费用和管理费用之和为最小时的管段直径或水头损失，也就是求出经济管径或经济水头损失。

2 数学优化模型

2.1 压力流单水源环状网的优化设计数学模型

起点水压未给的管网需要供水动力费用，而动力费用随泵站的流量和扬程而定，扬程则决定于控制点要求的最小服务水头，以及输水管和管网的水头损失等。水头损失又和管段长度、管径、流量有关。所以，管径由管网的建造费用和管理费用之和为最低的条件确定，这时目标函数为:

该数学模型是以经济性为目标函数，将其余条件作为约束条件(水力约束和可靠性约束)。由于水质的可靠性指标难以量化，故未考虑水质的约束条件，同样由于可靠性指标的度量问题，水压的约束也仅仅是要求水源泵站扬程必须满足控制点的水压要求，只要控制点的压力在最高用水时可以达到最小服务水头，整个管网就不会存在低压区。此外，也要考虑管径的范围约束，以保证管网的水量和水压。

2.2 多水源环状网的优化设计数学模型

多水源管网供水安全，可以节省造价和电能。其优化设计计算原理与单水源时相同，目标函数为:

该数学模型与上述系统不同的是，每一水源的供水量，随着供水区用水量、水源的水压以及管网中的水头损失而变化，从而存在各水源之间的流量分配问题，即要考虑到水源的水量约束条件。

2.3 设加压泵站环状网的优化设计数学模型

为满足管网中局部地区的水压应在管网中设置加压泵站。当加压泵站位置靠近水源泵站时，水源水泵降压快，而加压泵加压流量大；加压泵站远离水源泵站时，水源水泵降压慢，而加压泵加压流量小。这样，目标函数在进行优化设计计算时应考虑水源泵站和加压泵站两项动力费用。因此建立如下数学模型:

该数学模型与上述系统不同的是：在满足管网水力约束和可靠性约束的同时要满足加压扬程约束。加压泵站流量属于待求的未知数，可近似取为所属管段的管段流量。

对上述系统采用优化的方法进行实现，最终求得系统最优时的管径、管段流量、流速、水力坡度、水泵扬程、各节点的水压等。

3 结束语

给水管网是给水工程中投资最大的子系统，一般要占到工程总造价的50%-80%。在工程总投资有限的前提下，在保证整个供水系统中水量、水压、水质安全以及供水可靠性的基础上，以整个系统的总造价或年费用为目标函数进行管网优化设计，寻求目标函数最小的设计方案，对加强安全可靠性、降低工程成本、提高经济效益和社会效益有着重要的现实意义。

参考文献

［1］王训俭，张宏伟，赵新华.城市配水系统宏观模型的研究［J］.中国给水排水，1988，4，(2).

［2］俞国平.城市配水管网的优化设计［J］.中国给水排水，1987，(5):48-53.

基于模型的优化设计范文第3篇

关键词：给水管网；管网优化；数学模型

中图分类号：TV212.2 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2007）09-0249-01

1 引言

自从60年代Carmelita以及Shake等人提出利用系统分析的方法，尤其是优化算法进行给水管网设计的课题以来，前人在如何建立管网优化模型方面已经做了大量的研究和探索工作。

给水管网的优化设计，应考虑到4个方面：即保证供水所需的水量和水压、水质安全、可靠性和经济性。管网技术经济计算就是以经济性为目标函数而将其余的作为约束条件，据此建立目标函数和约束条件的表达式以求出最优管径或水头损失。由于水质安全性不容易定量的进行评价，正常时和损坏时用水量会发生变化，二级泵房的运行和流量分配等有不同方案，所有这些因素都难以用数学式表达。因此，管网技术经济计算主要是在考虑各种设计目标的前提下求出一定设计年限内管网建造费用和管理费用之和为最小时的管段直径或水头损失，也就是求出经济管径或经济水头损失。

2 数学优化模型

2.1 压力流单水源环状网的优化设计数学模型

起点水压未给的管网需要供水动力费用，而动力费用随泵站的流量和扬程而定，扬程则决定于控制点要求的最小服务水头，以及输水管和管网的水头损失等。水头损失又和管段长度、管径、流量有关。所以，管径由管网的建造费用和管理费用之和为最低的条件确定，这时目标函数为:

该数学模型是以经济性为目标函数，将其余条件作为约束条件(水力约束和可靠性约束)。由于水质的可靠性指标难以量化，故未考虑水质的约束条件，同样由于可靠性指标的度量问题，水压的约束也仅仅是要求水源泵站扬程必须满足控制点的水压要求，只要控制点的压力在最高用水时可以达到最小服务水头，整个管网就不会存在低压区。此外，也要考虑管径的范围约束，以保证管网的水量和水压。

2.2 多水源环状网的优化设计数学模型

多水源管网供水安全，可以节省造价和电能。其优化设计计算原理与单水源时相同，目标函数为:

该数学模型与上述系统不同的是，每一水源的供水量，随着供水区用水量、水源的水压以及管网中的水头损失而变化，从而存在各水源之间的流量分配问题，即要考虑到水源的水量约束条件。

2.3 设加压泵站环状网的优化设计数学模型

为满足管网中局部地区的水压应在管网中设置加压泵站。当加压泵站位置靠近水源泵站时，水源水泵降压快，而加压泵加压流量大；加压泵站远离水源泵站时，水源水泵降压慢，而加压泵加压流量小。这样，目标函数在进行优化设计计算时应考虑水源泵站和加压泵站两项动力费用。因此建立如下数学模型:

该数学模型与上述系统不同的是：在满足管网水力约束和可靠性约束的同时要满足加压扬程约束。加压泵站流量属于待求的未知数，可近似取为所属管段的管段流量。

对上述系统采用优化的方法进行实现，最终求得系统最优时的管径、管段流量、流速、水力坡度、水泵扬程、各节点的水压等。

3 结束语

给水管网是给水工程中投资最大的子系统，一般要占到工程总造价的50%-80%。在工程总投资有限的前提下，在保证整个供水系统中水量、水压、水质安全以及供水可靠性的基础上，以整个系统的总造价或年费用为目标函数进行管网优化设计，寻求目标函数最小的设计方案,对加强安全可靠性、降低工程成本、提高经济效益和社会效益有着重要的现实意义。

参考文献

［1］王训俭，张宏伟，赵新华.城市配水系统宏观模型的研究［J］.中国给水排水，1988,4，(2).

［2］俞国平.城市配水管网的优化设计［J］.中国给水排水,1987,(5):48-53.

基于模型的优化设计范文第4篇

关键词 太阳能小屋；Monte Carlo算法；混合整数规划；计算机模拟

中图分类号：TM914 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0019-04

新能源利用是我国七大战略性新兴产业之一，太阳能光伏发电是新能源利用的重要领域。在设计太阳能小屋时，需在建筑物外表面（屋顶及外墙）铺设光伏电池，光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220 V交流电才能供家庭使用，并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大，且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响，如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式（贴附或架空）等。因此，在太阳能小屋的设计中，研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。

本文主要研究户用并网光伏阵列安装方案的组合优化问题。为满足年光伏发电总量尽可能大，单位发电费用尽可能小的目标，首先根据地区地理条件、电池组安装部位及方式，给出太阳能电池组的选定方案。然后在各电池分组的逆变器选配原则下，考虑各太阳能组件的不同设计参数及价格，从而确定最佳光伏系统设计方案。

研究在仅考虑贴附安装方式的情况下，对光伏阵列铺设方案的优化问题。首先，需要根据题目给出的小屋外观尺寸，对每个墙面分别建立直角坐标系。然后，主要考虑光伏电池组件面积和房屋的铺设条件，以各类光伏电池组件数量和安装位置为决策变量，建立年发电总量最大、单位发电费用最小的双目标最优化模型.并考虑逆变器额定输入电压和功率约束，调整太阳能电池组件安装设计方案，从而得到最优光伏电池组件及逆变器的选配方案。

1 模型假设

1）假设太阳能电池方阵的架设是独立的，不受周围环境影响。

2）假设同一分组阵列中的组件在安装时，具有相同的阵列方位角、倾角。

3）假设各类电池组件的最低辐射量限值分别为：单晶硅和多晶硅电池启动发电的表面总辐射量≥80 W/m2、薄膜电池表面总辐射量≥30 W/m2。

4）假设所有光伏组件在0～10年效率按100%，10～25年按照90%折算，25年后按80%折算。

5）假设逆变器设置在房屋外部，不占用建筑外表面。

6）假设当太阳辐射值低于电池表面太阳光辐照阈值时，电池组件不输出电力。

2 变量与符号说明

：表示墙面的长度；

：表示墙面的宽度；

：表示第i类光伏电池组件的铺设数量；

：表示对第i类光伏电池组件中的第j个组件的标记；

：表示第i类的光伏电池组件铺设数量；

：表示第i个同类电池板的额定功率；

：表示第j类逆变器的额定输入功率。

3 模型的建立与求解

主要研究在有瑕疵墙面上光伏阵列布局的数学模型与算法。由于仅考虑光伏电池组件贴附安装，故首先需要建立安装光伏电池组件的类型选择模型，以及相应铺设数量的计算模型。其次，在仅考虑无瑕疵平面情况下，构造太阳能电池组的最优布局规划模型。再利用各墙面的门窗尺寸和位置数据对模型进行修正，得到有瑕疵情况下，各墙面和屋顶的光伏电池阵列最优布局方案。最后，根据所得布局方案，给出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益及投资的回收年限的计算模型。

3.1 光伏电池年发电总量计算模型的建立

为求解光伏电池年发电总量，首先建立光伏电池第m年发电量计算模型：

其中，表示第k个太阳时的辐射量，表示第i类型号电池板的面积，表示第类型号电池板在辐射为情况下的转换效率，表示第i类逆变器的逆变效率。由于逆变器存在80%的阻性负载，故计算光伏电池年发电总量时，应当加上0.8乘项，修正阵列年总发电量输出值。

然后，计算光伏组件在第年的效率，已知发电效率为：

则光伏电池35年的总发电量的计算模型为：

其中，8759表示一年太阳时最大值。

3.2 光伏电池年经济效益计算模型的建立

由模型I可得到光伏阵列最优布局方案，据此，结合各墙面年总辐射强度有效值数据，建立光伏电池总经济效率的计算模型：

其中，表示光伏阵列35年的毛经济效益总和（即不减去成本的毛收益），其计算模型如下：

式中，表示光伏电池第i年的毛经济效益，光伏电池第m年的发电量由光伏电池年发电总量计算结果可知。

3.3 光伏阵列投资回收年限计算模型的建立

通过分析光伏阵列的年发电总量与年经济效益计算模型间的关系，可得光伏阵列投资回收年限T应满足如下关系：

其中，表示光伏电池第i年的毛经济效益；C表示逆变器和电池组的总成本；表示使用的第i种型号电池组件的数量；表示使用的第i种型号逆变器的数量；表示所使用的第i种型号电池组件的价格；表示所使用的第i种逆变器的价格。

利用上述关系，求解使得上述不等式成立的最小整数T，即为所求的回收年限。

3.4 光伏阵列最优布局规划模型的建立与求解

3.4.1 模型的建立

1）电池组件的摆放方向分析。

对于每块放入的电池组件，均存在两种不同摆放方向：横向和纵向。在不考虑光伏发电系统布线复杂性的情况下，引入变量（，表示横放；，表示竖放），用来描述各个墙面上第i类第j块光伏阵列的铺设方向。其中，横向摆放表示电池组件的长边与墙面的长平行摆放，纵向摆放表示电池组件的长边与墙面的宽平行摆放。

2）电池组的类型选择分析。

考虑到同一安装平面内所铺设组件受到逆变器选配约束，故首先建立各墙面安装光伏电池组件的类型最优排序模型，选择不超过3种类型的电池组，从而降低安装组件类型的选择方案，达到简化问题的目的。

通过分析各墙面光照辐射年均值，同时考虑各类型光伏发电组件的发电辐射阀值，计算各墙面各类型的电池组件接收总辐射有效值：

利用每个墙面除去窗口后的总面积和各类电池组件的面积，可计算得到第i类电池的最大摆放组件个数。又需要考虑光伏电池组件的单位发电功率费用指标，。其中，表示逆变器和电池组的总成本，表示第i类光伏电池阵列的年发电总量。

利用（1）、（2）式条件，同时考虑各类电池组件转换效率，可得到排序指标R的计算模型如下：

各墙面的最佳组件字典序排序与值相关，越大表示该电池组越优，表示电池组件的转换效率需要受到的影响，据此，可得电池类型最优选择方案。

由太阳辐射相关知识可以得到。其中为平面的法线和太阳入射方向的夹角。

3）无瑕疵条件下光伏阵列最优布局规划模型。

按照问题分析中对光伏系统设计的目标分析，确定如下两个最优化目标：

目标I：年光伏发电总量最大可表示为：

其中，表示第i类的光伏电池组件铺设数量，表示第i类光伏电池组件的实际功率，由于电池发电总量与光伏组件的实际功率仅相差太阳辐射乘项，且根据对太阳辐射的假设，同一平面上的太阳辐射相等，故原目标与光伏阵列总实际功率最大等价。

目标II：单位发电量的总费用最小可表示为：

其中，表示第i类的光伏电池组件铺设数量，表示第i类光伏电池组件的单位发电功率费用，与原目标中的单位发电量费用等价。

为确定光伏电池组件的铺设位置，针对不同墙面，建立如图1所示的直角坐标系。

其中，x轴的取值范围是，表示该面墙体的长度；y轴的取值范围是，表示该面墙体的宽度，直角坐标系内点的坐标表示光伏电池组件左下角的横纵坐标数对。

然后，对问题进行约束条件分析，无瑕疵平面铺设约束如下：

约束I：铺设范围界定约束

基于对墙体边界条件的分析，铺设光伏电池组件不应超出安装平面范围的约束，即铺设面积不可超过墙面总面积，则铺设范围界定约束可表示为：

其中，表示第i类第j块的光伏电池组件左下角的直角坐标；表示第i类光伏电池组件的长度；表示第i类光伏电池组件的宽度；表示表示第i类第j块的光伏电池组件是否铺设，且第i类光伏电池组件总数。

约束II：电池组件分离约束

当铺设多块光伏组件时，各个太阳能电池板需要保证相互独立摆放，即板与板之间互不交叠，则电池组件分离约束可表示为：

由（4）～（7）式的分析，建立无瑕疵条件下光伏阵列布局双目标混合整数规划模型如下：

其中，约束条件1、2表示铺设范围界定约束，约束条件3表示电池组件分离安装约束，约束4表示光伏组件的坐标取值范围.通过确定各目标优先级P1和P2，可将该双目标规划模型转化为单目标规划问题，得到最终混合整数线性规划模型如下：

4）考虑门窗的光伏阵列最优布局规划模型。

将门窗看作各墙面瑕疵，考虑光伏阵列不能在门窗上方安装，因此需要对模型约束条件进行调整，引入墙面瑕疵约束如下：

约束III：墙面瑕疵约束

其中，X1、X2分别表示瑕疵的左边界和右边界的横坐标值，Y1、Y2分别表示瑕疵的上边界和下边界的纵坐标值.约束限制当组件横放或纵放情况下，电池的边界与瑕疵四周不能存在交叠区域，从而得到带瑕疵条件下光伏阵列最优布局规划模型如下：

至此，即得到有瑕疵任意安装平面的光伏阵列最优布局规划模型。

3.4.2 模型求解

由于在铺设每个光伏组件时，有横向摆放与纵向摆放两种方案.为求解该NPC组合优化问题，我们利用Monte Carlo方法进行计算机模拟，具体程序框图如图2所示。

利用Matlab软件，对每个墙面光伏电池组件选择方案进行1000次模拟，比较各次模拟结果，保留使得模型I中目标最优方案，得到各立面和屋顶最优铺设方案，其中小屋屋顶带天窗面的最优光伏阵列布局方案如表1所示。

根据该方案，可得到屋顶较大斜面外表面各摆放方法下，电池组件铺设分组阵列图形（其余各外表面布局图形因篇幅原因未给出），如图3所示。

分析表1中结果，可知屋顶较大斜面最优铺设方案应选择横向布局，分别需要6个A3类、8个A4类及16个B1类光伏发电组件。

在紧贴铺设的情况下，小屋一年发电量，且各外表面分布发电量如表2所示。

分析表，进而计算得到最优光伏系统设计方案下，35年总发电量，经济效益为，投入资金，得到投资回报年限年年。

4 模型评价与改进方向

4.1 模型的评价

1）模型的优点。

本文建立了关于太阳能小屋设计的多个优化模型，较好的解决了太阳能小屋设计中的一系列问题。

对于太阳能电池板的铺设问题，利用坐标定位思想，建立了有瑕疵布局问题的优化模型。由于坐标的引入，可以很容易地解决不同形状不同个数的瑕疵情况，因此该模型具有较普遍的适用性。

对于架空情况下的电池板优化设计，通过对电池板的长度进行转化，可以直接利用在电池板贴附设计情况下建立的优化模型，避免了重新建立模型带来的复杂性，简化了问题。

对于太阳能小屋的尺寸设计，通过确定一些明显可以使得结果最优的参数，减少了变量，使得最终的决策变量仅为两个，简化了问题分析与求解.通过确定电池板的评价指标，基于不同的接收辐射情况，给出了每个墙面的最优电池板型号，从而可以简化约束条件，避免了房屋尺寸与电池板选取两方面问题同时考虑的复杂性。

2）模型的缺点。

由于布局规划问题属于NP完全问题，没有多项式时间算法，基于穷举思想的算法无法解决此类问题，因此我们采用了蒙特卡洛方法，由于蒙特卡洛方法无法保证得到最优解，故我们对求解结果进行人工修正，并多次计算取最优解。这样无法进行自动化计算，这是我们模型的缺点，也是目前学术界的难点。

4.2 模型的改进方向

对于布局问题，目前较好的解决方法是启发式搜索法，包括模拟退火算法、人工神经网络，遗传算法等，我们模型的求解可以利用这些算法进行改进，并比较多个结果取最优。

参考文献

[1]李大军.太阳能光伏发电系统设计与应用实例[J].2009，38：23-44.

[2]李宁峰.屋顶太阳能光伏发电系统的设计[J].2012，31（3）：43-50.

[3]徐玖平等.运筹学（II类）[M].北京：科学出版社，2004.

基于模型的优化设计范文第5篇

关键词：配电网；数据库；E-R模型；管理系统

中图分类号：P311.12 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0199-01

当前配电网络中用户节点繁多，存在大量数据，相互间的关联错综复杂并且变换频繁，因而数据库设计是研究者科研的重要课题。传统的设计方法分为两类，一类是在输电网络数据库中依据层级构造建模，搭建网状节点模型，但忽视了特殊配电网络构造，并存在后期维护工作繁琐的弊端；另一类则将线路转换为杆塔方式搭建，被设置变配和开闭装备，该方法操作简单，但数据库不易更新，灵活度不高。

1 配电网络的E-R模型搭建

1.1 E-R模型下的配电网络建模

（1）配电网络的实体。E-R模型由实体，连接和属性构成。实体作为数据目标，即应用过程中的客观事物，如配电网中的变压装置，输电线路等部分。而相同类别的实体则构成实体类，如配电网络中的变压装置行程配电变压实体部分。（2）配电网络的连接。由于实体之间并不孤立并存在相互关联，而配电网络的连接代表了一个和多个实体间连接。如配电变压装置和用电负荷间的电能供应关联。（3）配电网络的属性。配电网络的属性能够表述实体的特点，如配电变压装置的名字，编码，容量等相关属性数据[1]。

1.2 配电网络中的杆塔和开关

在配电网络体系中，每条配电线路均包含多个杆塔和开关，并包含几十个到几百个分支线路，各部分线路采用配电变压装置的模式给使用者供电，信息量巨大，因而构建科学的信息模型对设计数据库有很大帮助。

1.3 变阻抗支路设计

在整个配电网络中，线路间经过开关完成互联，而开关是物理存在的实体并不从属于相关线路。在构建配电数据集合时，为获取线路间的关联，需串接变阻抗支路，完成上游电源部分和下游各节点间通讯。

2 E-R模型的配电网数据库设计

2.1 E-R模型下配电网络数据库组成

（1）线路数据库。线路数据库基准数据组成包含信息标识，线路表述，衔接变电装置，电压层级部分。（2）分线路数据库。分线路数据库线路标定，线段标定，供电部分标定，并给出线路表述，线段种类，杆塔数目，阻抗和电压等级等部分。（3）配电变压装置数据库。配电变压装置数据集合包含名字，编码，种类，容量，供电线路标定，接杆编码等部分。（4）杆塔数据库。杆塔数据库包含杆塔编码，所在线路编码，杆塔种类，挡距，材料等部分。（5）线路开关数据库。线路开关数据库包含开关编码，开关型号，关联杆塔，出场以及开关种类编码部分。（6）电力负荷数据库。电力负荷数据库包含使用者名称，使用者编码，备用电源编码，线路名字，供电变压装置编码等部分。

2.2 E-R模型下配电网络数据库特点

E-R模型下配电网络数据库以电能输送，配准，使用为基准，反馈配电网络拓扑构造与物理衔接关联，能够应用在结构繁杂的网络线路中，若进行更新操作，仅需要改变链路表中相应供电标识部分。

2.3 配电网络数据库层次体系

配电网络数据库完成电网拓扑和数据搜索组合，能够实现数据的分层保存，便于解析图像，实现定位和移动操作。将电网作为分层模式并依据电能输配送进行网络层次化数据库分析[2]。

3 配电网数据库管理系统优化操作

（1）数据库标准化。配电网数据库标准化即去除冗余信息，管理系统完成标准化处理能够缩小数据库表，并减少信息占据空间，缩减I/O时间。管理系统具体操作为：智能化识别表数目和列数目，减少冗余表，荣誉列和冗余字符。（2）数据库表的横向分割操作。将大的数据库表拆分成多组表，并进行分段保存，以变电站和基础线路为约束标准，构建已各组变电站为供电装置的线段数据表，能够显著提升查询速率。（3）增多标识列。在完成数据库设计时，往往需要用到设备编码才能标定设备，本文在数据库表中增加对该装备的标定，能够在搜索中替代大型组合键，提升整体效能[3]。

4 结语

本文首先给出配电网络的E-R模型搭建，完成配电网络建模，并分析了配电网络的实体，连接，属性，杆塔和开关以及变阻抗支路设计。进而完成E-R模型的配电网数据库设计，分析了E-R模型下配电网络数据库组成，包含线路数据库，分线路数据库，配电变压装置数据库，杆塔数据库，线路开关数据库和电力负荷数据库，并给出E-R模型下配电网络数据库特点和配电网络数据库层次体系。最后给出配电网数据库管理系统优化操作，包括数据库标准化，数据库表的横向分割操作以及增多标识列。

参考文献

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基于模型的优化设计范文第6篇

>> 游泳促进中老年人健康的研究 基于STM32的中老年人跌倒监测装置研究 中老年人 适合中老年人的处方 中老年人牙病的防治误区 缺氧,中老年人猝死的元凶 中老年人的养生与保健 中老年人“怪异”的颈椎病 漫话中老年人的皮肤保健 中老年人的用眼卫生 中老年人睡眠障碍的治疗 中老年人不可忽视的病变信号 中老年人的吞咽障碍 中老年人运动的“危险信号” 慢跑对中老年人的利弊 警惕中老年人的心理问题 中老年人鼻出血的治疗探讨 咋治疗中老年人的腿抽筋 中老年人的性事特点 盛夏，中老年人的运动与膳食 常见问题解答 当前所在位置：.

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基于模型的优化设计范文第7篇

A

Design optimization of 3D breech structure based on response surface method

PENG Di, GU Keqiu

（School of Mech. Eng., Nanjing Univ. of Sci. & Tech., Nanjing 210094, China）

Abstract： To meet the special arrangement requirements of a breech structure, the force transmission structure is redesigned on the basis of an open breech structure of which the loading tray runs through the follower; the optimal parameters are found out for a dentiform force transmission structure by multiobjective genetic algorithm NSGAII, which is based on Response Surface Method(RSM), the automatic preprocessing is implemented through controlling Abaqus kernel by programming with Python script, then the finite element analysis is performed, and the multiobjective design optimization of 3D model is carried out based on iSight. The method abandons the traditional idea, i.e. performing optimization by 2D model and validation by 3D model, combines NSGAII with RSM, and implements the multiobjective design optimization of 3D model directly in iSight. The computing time can be saved, and the efficiency and design level can be improved.Key words： breechblock; 3D design optimization; response surface method; multiobjective optimization; genetic algorithms; finite element analysis

な崭迦掌冢2010[KG*9〗03[KG*9〗31 修回日期：2010[KG*9〗05[KG*9〗27ぷ髡呒蚪椋 彭 迪(1987―)，男(锡伯族），辽宁义县人，硕士研究生，研究方向为现代机械设计理论与方法，(Email)；す丝饲(1963―)，男，江苏江都人，教授，研究方向为兵器应用力学，(Email)0 引 言

炮尾闩体是火炮的重要组成部分，其结构优化涉及质量、强度、刚度和稳定性等多个目标，且各目标之间大多相互联系、制约甚至相互对立，不可能同时达到最优.对于复杂的三维实体的设计优化，通常采用对二维优化结果进行三维数值验证的方法，主要在于包含三维数值的优化分析计算成本非常高. 但受较多因素影响，无法严格地将二维优化结果拓展到三维中.

［12］

本文对开放式炮尾闩体齿形传力结构进行结构分析和三维优化设计，为缩短设计周期和提高优化效果，采用基于响应面法（Response Surface Method, RSM）的多目标遗传算法NSGAII寻找齿形传力结构的最优参数.Abaqus具有强大的二次开发功能，故通过编写Python脚本语言控制Abaqus内核实现自动前处理，基于iSight实现多目标三维优化设计.1 炮尾三维结构分析1.1 开放式炮尾闩体结构

为满足某口径炮尾结构布置的特殊需要，必须打破常规的设计理念，提出输弹槽贯穿整个输弹板的新型开放结构. 结构的显著改变使其受力变形状况也随之发生改变，因此有必要采用非线性有限元技术进行结构分析，找到问题所在，并以此对结构进行优化改进，使其满足强度和稳定性的要求. 为便于结构分析和设计优化，对模型进行适当简化，忽略次要细节，抑制或删除结构的细小特征，得常规炮尾简化模型，见图1.将输弹槽贯穿输弹板并重新设计传力结构，得开放式炮尾三维模型，见图2.ね 1 常规炮尾三维简化ぜ负文P 图 2 开放式炮尾 几何模型1.2 炮尾结构有限元分析

炮尾闩体材料为炮钢（PCrNi3MoVA），其弹性模量E为208 GPa，泊松比为0.3.用静态方法分析时，将膛底压力的最大值作为加载，射击时最大膛压约为400 MPa，作用范围为1个圆，半径为

50 mm.在Abaqus中计算得到齿形传力结构的开放式炮尾模型应力和位移分布见图3和4.原始模型和开放炮尾模型的最大应力σ

max和最大位移ξ

max见表1，可知σ

max稍有下降但降幅不大，ξ

max有较大升高.由于设计目标是尽可能降低σ

max，控制ξ

max增幅，需对传力结构进行设计优化.图 3 开放式炮尾模型应力分布ね 4 开放式炮尾模型位移分布け 1 原模型和开放炮尾模型的σ

max和ξ

max模型σ

max/MPaξ

max/mm原始模型502.00.378 0开放炮尾模型468.70.545 92 优化方法2.1 RSM

RSM是试验设计与数理统计相结合、用于经验模型建立的优化方法，其基本思想是在试验测量、经验公式或数值分析的基础上，对设计变量子域内的样本点集合进行连续的试验求值，实现目标的全局逼近.

［34］响应面模型关系式的一般形式为Иy=f(x1,x2，…,xn)+εИ式中：ε为随机误差，一般假定其满足均值为0的正态分布. x1，x2，…，xn为设计变量；n为设计变量个数;f为设计变量的响应. RSM中常用一次、二次、三次或四次多项式进行回归分析，由于参数过多，本文采用四次多项式尽可能地提高计算精度，响应面方程为お f(x)=[ZK(]β0+[DD(]n[]i=1[DD)]βixi+[DD(]n[]i=1[DD)]β

iix2i+[DD(]n[]i=1[DD)]β

iiix3i+お[DD(]n[]i=1[DD)]β

iiiix4i+[DD(]n[]i=2[DD)][DD(]i-1[]j=1[DD)]β

ijx

ix

jお2.2 NSGAII

遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”规律，即最适合自然环境的群体往往产生更大的后代群体.NSGAII是在相邻培养模式遗传算法的基础上改进得到的基于Pareto最优概念的多目标演化算法.

［56］. 多目标问题通常存在1个解集合，不能简单地评价解元素之间的好坏.对于这种解，在任何目标函数上的改进至少损坏其他1个目标函数，称为Pareto最优解.

NSGAII基本思想是将多个目标值直接映射到适应度函数中，通过比较目标值的支配关系寻找问题的有效解.最突出的特点是采用快速非优超排序和排挤机制,前者驱使搜索过程收敛到Pareto最优前沿，后者保证Pareto最优解的多样性.NSGAII引入精英策略，为保留父代中的优秀个体而直接进入子代，确保算法以概率1搜索到最优解，在每代中将父代和子代所有个体混合后再进行无支配性排序，可较好地避免父代优秀个体的流失.NSGAII的流程见图5.ね 5 NSGA并虻牧鞒酞3 三维结构优化设计3.1 炮尾参数化建模

参数化是解决设计约束问题的数学方法，参数化建模技术是实现结构优化的基础.在结构形状基本定形时，用1组设计参数约定结构尺寸的关系，然后通过尺寸驱动达到改变结构形状的目的.

［78］在Abaqus前处理过程中建模，通过编写Python脚本控制Abaqus内核实现自动前处理和后处理分析计算结果，并进行二次开发.齿形传力结构较复杂，共设13个参数，见图6.图 6 设计参数3.2 多目标优化数学模型

对于开放式炮尾闩体模型，当重新设计传力结构后，在优化过程中，σ

max与ξ

max会沿相反的趋势变化.这主要由齿形形状决定，当张口ξ

max变大时，各内凹圆角张大，接触更充分，应力集中变小，从而使σ

max与ξ

max分布呈相反趋势变化，这与多目标优化的基本思想一致，可采用多目标优化模型进行研究.

对炮尾闩体结构进行多尺寸多目标优化研究，主要探索炮尾闩体在预设载荷作用下σ

max和ξ

max趋向于最小的结构形状.因此，必须在iSight中构造相应的炮尾闩体多约束、多目标优化数学模型，И目标函数: min f(X)=σ

maxξ

max)ば阅茉际: 确定σ

max及ξ

max的阈值こ叽缭际： X

l

表2.け 2 参数取值范围 设计参数 Xl 初始值 [WTBX]Xua 152433b 3614c 284570d 3915e 42327f41115g 124580h 153060i 6915j354570k3513l62028m1533503.3 基于iSight集成优化

将RSM与NSGAII相结合进行多目标优化.首先建立原始三维模型响应与参变量间的函数关系，即响应面近似模型，然后在此基础上利用NSGAII进行多目标优化设计，图7为设计流程，具体如下：(1)建立响应面近似模型.由于设计参数较多，当采用四次多项式进行回归分析时需131个采样点，利用iSight集成Abaqus，在Abaqus运行环境下调用炮尾三维参数化模型文件，提交给Abaqus求解器进行有限元动力学分析运算，得到并提取目标响应结果

［78］；当采样个数达到131个时，建立最终的响应与参变量间函数关系，形成响应面近似模型.(2)进行基于响应面近似模型的多目标优化.响应与参变量间的函数关系建立后进行优化，将NSGAII作为寻优算法对设计变量和目标响应进行寻优操作.按照设定的次数循环操作，当寻优操作达到给定次数时结束优化计算，输出最优解.

图 7 设计流程4 优化结果及性能评价ぴ谙煊γ娴幕础上通过遗传算法运行多目标优化，经过126 456步的计算，完成三维优化计算，耗时21 h.输出的Pareto最优解集见图8.此次优化的目标为尽可能降低σ

max，控制ξ

max增幅，故选取图中A点为最优解，优化后炮尾闩体三维传力结构几何模型见图9.优化后的设计参数及圆整值见表3.ね 8 Pareto最优解集

图 9 优化后炮尾闩体と维传力结构ぜ负文P捅 3 优化后的设计参数及圆整值设计参数 优化值 圆整值a 21.274 430 80 21.27b 5.286 737 16 5.29c 52.505 382 20 52.51d 10.975 014 40 10.98e 13.299 373 80 13.30f 10.071 734 90 10.07g 48.175 421 20 48.18h 26.420 111 80 26.42i 7.919 773 58 7.92j 52.990 225 50 52.99k 4.836 343 05 4.84l 17.601 624 50 17.60m 29.355 659 40 29.36ねü三维优化得到的最优传力结构几何模型的有限元分析结果见图10和11. ね 10 优化后应力分布ね 11 优化后位移分布び呕前后的σ

max和ξ

max见表4.由表4可知，与优化前相比，优化后σ

max下降16.8%，ξ

max下降12%；与原始模型相比，σ

max下降22.3%，ξ

max升高27.08%，σ

max大幅度下降.虽然位移仍有一定提高，但已得到有效控制，由于降低最大应力是进行优化的主要目标，故优化结果满足预期目标.

max/mm原始模型 468.7 0.545 9优化后模型 390.0 0.480 45 结 论ぃ1）采用RSM构造三维模型功能函数的近似

表达式，可简化优化计算问题，减少计算时间，大大提高计算效率.

（2）将多目标遗传算法NSGA并蛴RSM有机结合，进行三维结构优化设计，摒弃传统的二维优化三维验证的方法，取得较好的优化结果，达到优化目标.该方法具有普遍适用性，可广泛应用于其他一般工程的优化.参考文献：

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［7］ 柳高洁. 自行火炮结构动力学分析及优化设计研究

［D］. 南京: 南京理工大学, 2009.

基于模型的优化设计范文第8篇

关键词：车身； 参数化建模； 气动优化； 优化拉丁超立方； 径向基神经网络模型； 多岛遗传算法

中图分类号： U461.01

文献标志码： B

0引言

汽车空气动力学特性对汽车的燃油经济性和操纵稳定性影响很大.20世纪70年代，HUCHO等人提出局部优化方法和整体优化方法.局部优化方法根据经验和空气动力原理，在现有车型上对车身各个局部形状

进行修改.由于该方法可以在已有车型上使用，所以应用较为普遍.该方法大多先依据经验将原始模型的某个细节进行修改，并进行多次CFD仿真计算，如果有改善就继续修改，没有改善就开始对下一个细节进行改进，这样逐步对外形进行气动优化.这种方法只考虑单一外形参数变化对气动阻力的影响，未考虑多参数同时变化对气动阻力的影响，更不清楚多个参数之间的相互作用，具有一定的盲目性，得到的通常是局部最优解，难以获得全局最优解.

为更好地改进气动外形，采用多岛遗传算法研究多参数变化对车身气动外形的影响，并获得全局最优解.遗传算法优化时需要多次调用仿真程序评估适应值，现有的气动阻力计算比较耗时，所以建立近似模型以缩短优化时间提高效率在翼型的气动外形优化设计中得到大量应用.[13]近年来，基于近似模型的气动优化方法逐渐应用于汽车的零部件设计（如汽车尾翼断面设计[4]）和集装箱导流罩的优化设计[5]等.

1.1车身参数化

选取英国汽车工业研究协会（Motor Industry Research Association， MIRA）阶背模型作为车身外形的优化对象.二维车身选择MIRA阶背模型的中截面.参照文献[6]中对汽车气动性能有较大影响的参数，结合车身实际构造，选择合适的参数.各参数的示意见图2，其中参数3表示下车身占总车高的百分比，参数8表示行李箱占后悬长度的百分比.未列出的参数，如过渡圆角半径、车轮半径等，都取MIRA阶背模型的原值.

1.2气动特性计算

运用Gambit的脚本文件与MATLAB配合，快速批量生成网格文件，然后用FLUENT进行气动力计算，并批量提取气动阻力因数CD.计算域设置为：入口距车头2倍车长，出口距车尾5倍车长，顶部距车顶4倍车高，其中加密区域为：前部距车头0.5倍车长，后部距车尾1倍车长，顶部距车顶1倍车高.每个二维算例网格数为20万个左右.计算条件为：地面边界条件为移动地面，入口速度为30 m/s，湍流模型采用可实现kε模型，壁面函数选择非平衡壁面函数，压力速度耦合方法采用SIMPLE算法，差分格式选用2阶迎风格式，迭代至各残差小于10-4后收敛.

1.3近似模型的建立

1.3.1试验设计

建立近似模型前，需要在整个设计空间中选取有限数量的样本点，这些点能够尽可能全面反映设计空间的特性.样本点的选取关系到近似模型建立的准确性，通常利用实验设计方法进行选取，常用的方法有全因素设计、正交设计、中心复合设计、均匀设计和优化拉丁超立方设计[7]等.

拉丁超立方实验设计是1979年由北美学者MCKAY等[8]提出的，其基本原理是：如果进行n次抽样，就把m个随机变量分成等概率的n个区间，整个抽样空间就分成等概率的nm个小格子；对于每个变量来说，n次抽样一定分别落在每个小区间中，因而实际得到的抽样点等概率地分布在整个随机空间中.利用这一方法构造的近似模型整体性好，在设计空间内均匀采样，每个因子可以取多个水平，在工程实际中经常使用.优化拉丁超立方是对拉丁超立方的改进设计，通过调整设计矩阵中各个水平的出现次序，使得各个样本点的因子水平尽可能地排列均匀.本文按照4种不同的参数方案，采用优化拉丁超立方的实验设计方法，分别取600个样本点建立近似模型.

1.3.2近似模型

根据样本点的参数和气动特性建立近似模型，优点是计算量小，计算精度接近数学分析或者物理实验结果，通常利用回归、拟合和插值等方法构造.[9]常用的近似模型建立方法有多项式响应面法、径向基方法、人工神经网络方法和Kriging方法等.

每种近似模型都有各自适用的领域，在翼型的优化设计中常用Kriging模型.翼型的气动特性好，外形光滑，能够比较准确地建立近似模型.但是，本文研究的车身外形不是流线型，分离涡的结构比较复杂，参数较多，具有高度的非线性特性，因此使用径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network， RBFNN）方法进行拟合.该方法具有很强的逼近复杂非线性函数的能力.RBFNN有3层前向网络结构：接收输入信号的单元层称为输入层，输出信号的单元层称为输出层，中间层不直接与输入输出发生联系.RBFNN以待测点与样本点之间的距离为自变量，以径向函数为基函数，通过线性叠加构造径向基函数模型.[10]建立近似模型后，要进行误差检验.本文采用额外附加100个样本点进行检验，拟合精度达到0.98以上，认为符合工程实际需要.

1.4优化方法

遗传算法模拟生物的遗传进化过程，是一种自适应全局优化概率搜索算法，最早于20世纪70年代初由美国Michigan大学的HOLLAND教授在其专著Adaptation in Nature and Artificial Systems中提出.遗传算法具有全局寻优能力强、不需计算灵敏度和对设计空间无特殊要求等优点，在气动优化问题中得到广泛应用.该算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、与变异现象，根据适者生存、优胜劣汰的自然法则，利用遗传算子（选择、交叉和变异等）逐代产生优选个体.

多岛遗传算法在传统的遗传算法基础上发展而来，将整个进化群体划分为若干个称为“岛屿”的子种群，在每个岛屿上独立进行传统遗传操作（如选择、交叉和变异等），定期在每个岛屿上选择个体迁移到另外的岛上，然后继续进行遗传操作.[11]通过迁移可以保持多种优化解，避免早熟.本文利用Isight中的多岛遗传算法进行寻优.

2结果分析

2.1样本点分析

4种方案中，A和B的正投影面积增加.CD对比发现，二维模型气动性能的优化在三维模型中未得到体现，而与原始模型持平甚至略增.图8的速度流线图显示，三维模型在后风窗处的分离涡形状与二维不同，方案A的尾涡比原始模型大.方案A形成的三维车身的气动性能没有提高，是由于二维模型只能说明对称线上的压力变化，但三维模型中受车身侧面结构的影响，y方向的压力走向发生变化.二维模型的阻力主要来源于尾部的流动分离，而三维模型的阻力还来源于尾部的马蹄涡.马蹄涡是车身顶部、侧面和底部气流融合形成的，与分离流相互作用，使得阻力提高.马蹄涡是三维结构特有的属性，只用二维模型进行优化设计时无法考虑这一点，所以形成误差.在得不到较好优化效果的情况下，建议直接采用三维模型进行优化设计.

5结论

采用基于近似模型的多岛遗传算法对MIRA模型进行气动外形的优化设计，得到以下结论：

（1）气动优化方法适用于二维和三维车身的优化设计.二维的优化设计结果不能完全代表三维，但是可以从二维入手，总结规律以更好地应用到三维优化设计中.在优化设计过程中，参数越多，样本点数量越多，优化效果越好.

（2）运用近似模型减少优化过程中车身外流场庞大的CFD计算量，RBFNN模型可以很好地拟合样本点，并预测车身的CD.对于不同的车型只要修改参数组合和参数范围就可通用.

参考文献：

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基于模型的优化设计范文第9篇

关键词： 汽车； 油耗； 速比； 模型标定； 试验设计； 近似模型； 灵敏度

中图分类号： U461.2文献标志码： B

Abstract： A transmission speed ratio optimization scheme is obtained by design of experiment， approximation model， and optimization design method on platform PIAnO. According to the test data， the simulation model for power fuel economy is calibrated to improve its accuracy. The transmission speed ratio is optimized on the calibrated model and a speed ratio matching scheme with high dynamic economic performance is achieved. The results show that the optimization strategy is very effective for the analysis model calibration and transmission ratio optimization. The acceleration time on 3rd， 4th and 5th gear and maximum climbing capacity of the new model are consistent with the test data， the deviation of acceleration time of 100 km/h improves from 2.5% to 0.14%. Comparing with the test data， the comprehensive fuel consumption per hundred kilometers improves 16.4% from 0.6%. Under all the dynamics design requirements， the comprehensive fuel consumption per hundred kilometers declines from 8.450 L to 8.172 L， which means that the fuel is saved by 3.29%. At the same time， the optimization time is reduced from 1～2 weeks to 2 d， and so the efficiency of the product development is greatly improved.

Key words： automobile； fuel consumption； speed ratio； model calibration； design of experiment； approximation model； sensitivity

0引言

整动力性与经济性优化一直是国内外研究的热点.随着国家节能减排的推进，对降低油耗方面也不断的提出新要求，汽车企业的发展也迎来了更严峻的挑战.发动机性能是决定汽车整车性能的关键因素，同时与传动系统的匹配也密切相关，如果能够快速获得合适的传动匹配方案，将大大推动研发工作.传统的动力传动匹配方法是试验，但是这将大大增加开发费用，同时也将延长研发周期.[12]现在常采用AVLCRUISE软件来对整车动力性、经济性进行仿真分析，这样不仅可以降低开发费用，也可以缩短设计周期.[34]但是，仿真分析中很多参数很难得到准确的数值，影响仿真分析的准确性，基于不准确的模型获得的传动匹配方案在实际中也意义不大.因此，建立能够如实反映真实系统的仿真模型，并在可信的仿真模型上进行传动匹配的设计是提高整车性能、缩短设计周期、降低开发成本的关键.[5]

本文利用PIAnO优化工具通过试验设计参数研究、构建近似模型和优化设计方法，基于已有试验数据修正CRUISE仿真模型，并在修正后的仿真模型上进行变速箱速比和主减速器速比的优化设计，在满足整车动力性的前提下提高整车燃油经济性.相对于传统的优化方法，本文提出的优化策略能够切实提高优化效率，并在整车动力经济性优化上得到很好的验证.

1建立整车模型

根据实车的动力总成结构，在CRUISE平台下搭建整车分析模型，见图1.仿真值与试验实测值比较见表1.由表1发现：最大爬坡能力和百公里加速时间存在极大的差异，4挡加速时间与实测值比较接近，说明在仿真模型中对最大爬坡能力和百公里加速时间的相关参数设置与实车模型有较大的偏差，需要修正相关参数来提高仿真模型的可信度.

2优化流程

本次整车动力经济性优化设计主要分为2个设计阶段：先通过试验数据对仿真模型进行标定，以提高仿真模型可信度；然后在修正后的模型上进行传动速比的匹配优化[5].具体的优化策略见图2.在整个流程中采用试验设计进行参数研究并获得变量与性能之间的关系[69]，同时利用试验设计的样本构建近似模型，在精度可以接受的近似模型上进行优化计算，初步获得仿真模型的修正方案或速比匹配优化方案，在此基础上结合前面获得的敏度结果进行方案调整，最终获得最佳的设计方案[10].

PIAnO是新一代高效试验设计和优化软件，其通过将仿真优化的流程自动化提高设计效率，通过“智能优化算法”代替传统人工的经验试凑法，帮助设计人员高效地探索设计空间，快速地从成千上万的潜在方案中获得性能最优的设计方案.PIAnO基于开放架构，所有算法均为全新研发，其复杂正交试验算法和相关优化策略融合当今最先进的优化理论和方法，具有入门容易、算法先进、计算高效等优点.因此，采用PIAnO软件完成优化设计.

3模型标定

3.1标定优化问题定义

在只关注整车动力性和经济性的仿真模型中，汽车质量、滚动阻力系数、风阻系数、迎风面积、传动系的机械效率等对汽车的动力性和经济性的影响最大，是需要进行修正的关键参数.本文通过对主减速器传动效率、齿轮箱各级齿轮传动效率和发动机转动惯量等参数进行筛选，将能够影响百公里综合油耗、最大爬坡能力、百公里加速时间和3～5挡加速时间的参数参与到模型修正中.通过一元参数研究方法，了解每一个参数的变化对性能的影响，见表2，其中，“+”和“-”分别表示参数对性能影响为正效应和负效应，其数量越多表示对性能影响越重要，“0”表示该参数对相应的性能完全没有影响.从表2可知：主减速器对所有性能影响都特别大，而第1级传动效率和第7级传动效率这2个参数对所有性能均无影响，故在本次模型修正中第1级传动效率和第7级传动效率不参与标定，待标定参数取值范围见表3.在标定问题中，以仿真值无限接近实测值作为优化设计的目标，故该问题为无约束的多目标优化问题，各目标函数的目标值为表1中的实测值.

3.2试验设计和近似模型

试验设计属于数理统计的范畴，可以根据设计参数进行计划性试验，并根据试验结果对参数的灵敏度进行分析研究，发现设计参数对性能指标的影响关系.本文采用正交数组试验方法50个样本方案对1个主减速器传动效率、5个齿轮传动效率和1个发动机转动惯量进行研究，同时采用该50个样本建立较高精度的近似模型用于模型修正.

智能筛选和均值分析分别见图3和4.由此可知主减速器传动效率对百公里综合油耗的影响很大，同时主减速器传动效率和1挡传动效率对最大爬坡能力影响很大，且影响趋势一致，其余各挡传动效率对相应挡位的加速时间影响较大，而发动机转动惯量对各性能指标几乎没有影响.

通过近似模型可以减少计算机高强度仿真计算的次数，缩短优化时间，提高优化效率.通过平滑响应函数可以减少数值噪声，有利于快速收敛.本次模型修正选择PIAnO中自动近似建模模式，其推荐百公里综合油耗采用神经网络模型，其余性能指标选择克里格模型，获得各性能指标的近似模型精度见表4.

性能近似模型类型精度百公里综合油耗径向基函数99.938最大爬坡能力克里格99.999百公里加速时间克里格99.9893挡加速时间克里格99.9924挡加速时间克里格99.9945挡加速时间克里格97.8723.3基于近似模型和试验设计敏度优化设计

由于近似模型存在一定的误差，因此通过近似模型的全局优化可以在全局范围内尽可能找到最优解附近的解，且近似模型获得的方案与实际仿真仍存在误差，需要通过实际的仿真模型进行验证.本文采用传统的遗传算法，以主减速器传动效率、齿轮传动效率和发动机转动惯量为设计变量，以所有性能指标的实测值为目标进行多目标优化设计，在近似模型上迭代250步获得基于近似模型的修正方案，百公里综合油耗和4挡加速时间的修正历程见图5，基于近似模型修正方案验证后的仿真值与实测值精度比较见表5.

基于近似模型的修正方案比初始模型的精度有很大的改善，除最大爬坡能力和百公里加速时间仿真值与实测值差1.53%和1.22%外，其他性能指标的误差都在0.5%内.由于近似模型的精度已经较高，要想通过进一步提高近似模型的精度再次优化将需要花费极大的计算代价，因此提出另一种优化策略，即在近似模型获得的修正方案上根据前期的试验设计敏度分析结果进行方案调整，最终获得精度更高的修正方案，见表5.除百公里综合油耗精度略有下降外，百公里加速时间误差由基于近似模型修正方案的1.22%下降到0.14%，并且其余性能指擞胧挡馔耆吻合，仿真模型的精度从整体上得到很大提高，可用于速比匹配优化.

4速比匹配优化

4.1优化问题定义

优化目标是在满足汽车动力性能的基础上，尽可能减少油耗和降低排放，所以将百公里综合油耗作为优化的目标函数，以主减速器速比、1挡速比和5/6挡间比作为设计变量进行优化，其取值范围见表6，以动力性能的设计要求为约束要求，见表7.

4.2试验设计和近似建模

采用正交数组试验方法对162个样本方案进行参数研究和构建近似模型.7个设计变量与7个性能指标的2D相关性散点图见图6，从中可以了解设计变量的影响关系和重要性程度.图6左下三角反映在设计空间内所抽取样本的分布形式，右上三角反映参数之间的相关性程度，其值在[-1，1]之间，正值表示参数间呈正相关，负值表示参数间呈负相关，越接近于1表示两参数的相关性越大.通过分析可知，主减速器对所有性能的影响都比较大，对百公里综合油耗和最大爬坡能力的影响为正效应，对启用性能的影响为负效应；同时可以看出，各性能指标之间存在很强的耦合关系，且线性程度较强.

4.3基于近似模型和试验设计敏度优化

在近似模型上通过高效的全局优化算法（协方差矩阵适应演化策略，算法参数配置见图7）迭代400次获得全局范围内的优化方案，优化算法参数配置和百公里综合油耗优化历程见图8.将基于近似模型获得的优化方案代入实际仿真模型验证，发现百公里综合油耗为8.184 L，相对初始方案降低3.148%，但是4挡加速时间违反约束要求0.83%.图 7优化算法配置

通过前文试验设计分析获得的敏度信息，对基于近似模型的优化方案进行调整，最终获得的优化方案百公里综合油耗为8.172 L，相对初始方案降低3.29%，其余性能都满足设计要求，速比匹配方案和动力性能见表9和10.

5结论

通过试验设计敏度分析、基于近似模型优化设计和基于敏度信息进行优化方案调整的设计，在模型标定中使得仿真模型的性能值除百公里综合油耗和百公里加速时间与实测值分别相差0.60%和0.14%外，其余指标与实测值完全一致，初始模型中最大误差达34.32%，这可以极大地提高仿真模型的可信度，同时为后面速比匹配的优化方案的可信度提供保证.采用相同的优化策略，在速比匹配优化中实现百公里综合油耗降低3.29%，在满足动力性能的前提下提高燃油经济性，最终达到节能减排的效果.

传统的模型标定和速比匹配优化设计至少需要1～2周时间，在采用本文所设计的优化策略下，整个优化过程仅花费2 d的时间，极大助力快速模型修正和速比匹配优化，既可以充分了解设计参数与性能之间的关系，挖掘其设计潜力，又可以有效地减少仿真计算量和获得较好的优化方案，对产品研发效率的提高和成本的缩减具有积极意义，在整车动力经济性的速比匹配优化设计中具有广泛的应用价值.参考文献：

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基于模型的优化设计范文第10篇

煤矿行业作为我国的一种重要的传统能源行业，在国民经济、人民生活等众多领域中起着举足轻重的作用。但现阶段我国的煤矿企业普遍存在着机械化的建设水品严重的滞后，在生产中，技术资源严重的不足，开挖的成本居高不下。而与其相对的是近些年来，模糊数学模型技术的兴起，改变了传统机械设备的诸多不足之处，使得机械化技术渗透了人们生活的每个角落。在很多地方已经将引进模糊数学模型技术这种重要的辅助性技术作为一种衡量公司运营好坏的标准。

而现阶段我国的煤矿企业基本上受制于机械化系统不发达，从而使得各个单位之间缺乏机械运转中的协调，同时，机械内部的各个应用之间也难以连通，不利于系统集成，致使系统内沟通繁琐。不止如此，缺乏有效的机械化技术也使得领导缺乏及时有效的数据用于推断预测企业的发展与行业的发展趋势。这些问题在一定程度上严重的制约了我国的煤矿行业发展，利用现有基于模糊数学模型的煤矿机械设备优化技术完全可以大大改善这种现象。因此，将模糊数学模型的技术引入我们煤矿行业势在必行。而将机械设备的优化方案在煤矿行业可以有效的将信息资源集中到各个管理机构，从而推进煤矿行业的机械化进程，促进煤矿行业的发展。

2 模糊数学模型技术优化的应用方案

模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学，是在美国控制论专家A. Zadeh教授于1965年提出的模糊集合（Fuzzy Set）基础上发展起来的一门新兴的数学分支。这门学科经过多年的发展。它在现实世界中的应用越来越广泛。对于普通集合A及其余集AC，任何元素x∈A或x∈AC，二者必居其一，且仅居其一；用特征函数来表示就是？滋A（x）=0或？滋A（x）=1有且仅有一个成立。然而，客观世界中存在着大量的模糊概念，如“高个子”，“老年人”，这些概念无法用普通集合表示，因为这些概念与其对立面之间无法划出一条明确的分界线。为了研究和处理这类模糊概念（或现象），就需要把普通集合引申到模糊集合，用特征函数来描述就是将集合的特征函数的值域由{0，1} 两个数扩展到闭区间[0，1]，这就是建立模糊集合的基本思想。模糊数学模型是一款强大的计算数值模型，高效率的数值分析软件，正是因为它的超强数值分析能力，受到了很多行业的青睐。在煤矿机械设备建设的领域也有不俗的变现。在基于模糊数学模型的煤矿机械设备安全优化设计方案中，改善了原有的单一矩阵单点计算的方法，加强了数据终端的信号联接，让显影的图像和数字更加直观的显现在屏幕上。在动态扑捉成像中，有更多的高保真设计，完全可以满足在煤矿生产中对井下情况的有效控制。

模糊数学模型技术正由于其强大的数值处理能力，因而用于机械的优化设计，这种设计也是最近几年才开始使用，它将机械的运转原理与数值技术应用联接在一起，最生产中自动得出施工的最佳方案组合，为生产提供了很好的科学方案设计。在使用了模糊数学模型技术优化机械系统后，可以大大提高设计效率和质量，还保障了煤矿生产中的安全。基于模糊数学模型的煤矿机械设备优化设计方案优化的目的是让机械在最少的材料和最低成本的情况下，用最合理的技术完成要求的工作，最大程度的完成机械在结构方面的性能指标，把机械内部的强度、刚度、稳定性能都 发挥出来。模糊数学模型软件就是比人工系统多出了智能识别，自动的在系统内部生成机械的最有配置，这样也可以合理的使用材料的性能，在一些技术，如切割上，达到更大的精度，对于几何尺寸要求高的构建，使用优化技术后可以完全达到设计的要求。接下来我们就优化的方法进行简单的叙述。

⑴非线性的优化设计法

非线性的优化设计是不同的约定的函数数值所产生的一种优化方案。系统在使用时，会自动生成约定之外的函数数值，这些数值直接用于机械的编程使用中，指导机械运行。这种非线性方案可以分为两种。一种是利用目标定位将一次积分和二次积分在相乘的情况下，再次加权，以得到相应的优化设计方案。这种方法具体有共轭替代法、变化模式阶层法以及多普勒开根号法。这些在基于模糊数学模型的机械优化方案中正是由于稳定性能良好，计算较为简便，所以使用比较广泛。另外一种就是假定一个多元函数，将函数在定义域范围内缩减至有效值，把目标函数的第三种类型编程可分析区域加以利用。这种方法虽然比较简单，但是用于机械优化中却很少，最主要的原因是在转变编程中多次使用模糊数学模型，导致系统的数据无法完全复制到机械中，机械执行的命令和指令都是很片面，具体变现在工作断断续续，不能系统的完成整个工程的协调指令。

⑵线性优化设计法

在机械设备安全优化设计问题大多要使用线性函数，根据线性函数出来数据时又可以分为直接法和间接法。直接法通常有复杂图形静态变现法，在机械设备在运转中会遇到一些人为情况下无法处理的事情，这时利用模糊数学模型所生成的处理技术，可以很好的在具体的点位固定目标，将机械设备指引到正确的位置。构造中，函数不断的迭代，自动加载出合适的运行模式，在一系列的数学计算后，得出线性解答，最终得到合理的解决方案。

间接法常见的有共轭函数法、增广矩阵变化法。它是将机械设备的线性优化问题转化成非线性优化问题，再通过非线性优化方法来求解，或者非线性优化问题转化成线性规划问题来处理。加运转的指令以坐标的形式发散出去，得到的目标函数在通过重复的验算，再次得到模糊数学模型中所要求的优化方案。

3 基于模糊数学模型的煤矿机械设备优化设计分析

基于模糊数学模型的煤矿机械设备优化设计是在以往传统的机械设计理念上加上了更多的计算机数据编程，是一种更加科学的现代化手段。为在煤矿生产效率中也得到了很好的优化，也能使机械产品的质量达到更好、更高的要求。接下来，我们将着重介绍在煤矿机械设备中使用模糊数学模型优化方案中的遗传算法。

遗传算法，是20世纪70年代初期由美国密执根大学霍兰教授提出的一种基于模糊数学模型下全新机械设备全带概率优化方法。GA是一种在人为施工条件下非确定性的拟自然算法，这种算法是根据自然界仿照生物的固有进化规律，对一个大的群体进行随机抽样，观测其繁衍变化以及淘汰机制。其中就会有适者生存，不适者就会被淘汰，按照这样的规律不断重复，使整个群体在繁衍的素质上和种群的数量上都会有很大的提高，时间变长，这样的趋势会显现的更加明显，最终会以一种优化平衡的态势趋于平衡，并且保持最优配合比。遗传算法具有鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性。

主要应用领域有：函数优化方面、机械的组合优化、机器概念学习、设备的控制方面、三维图型显示、机械设备故障诊断、人工生命、神经网络等最近几年中遗传算法在机械工程领域也开展了多方面的应用。本文中提到的基于模糊数学模型下的设计优化就是选取这样的设计理念，在优势上有了很大的突显，主要表现在：

（1）煤矿机械设备结构优化设计：在煤矿生产中，多考虑到机械的方便和使用性，遗产法在结合模糊数学模型软件后，针对多样的遗传算法中的弹性改变量、固定动态与波段概率等是不能够改变机械设备的运行模式，也就不能对煤矿机械设备有任何的优化过程。在提出了交叉适应变于线性交替改变的方法后，弹性改变量就会维持在一个平稳的状态，遗传算法中的频率会体现在设备的转动上，这种遗传算法为解决机械设备在工程使用中结构优化设计、多峰值函数求极值等问题提供了参考。

（2）可行性分析：在机械的整个框架系统中，模拟了固定模式中的运行，加上基于模糊数学模型下的运转方式，把整个系统的优化性再次提升，能够在加工材料和零件上的加工都有很好的保护作用，避免了很多机械设备在使用中对于不明施工环境变化导致的机械损坏，提出框架结构系统可靠性优化的遗传算法在机械设备升级优化都有积极的帮助。

尽管遗传算法在模糊数学模型指导下已解决煤矿生产中了许多难题，但还存在许多不足之处，如算法本身的参数优化问题、如何避免过早收敛、如何改进机械有效的工作时间和工作方法来提高算法的效率、遗传算法与其它优化算法的结合问题等。共轭因子取得过小时，可能造成整个发散函数的极小解不是原目标函数的极小解；共轭因子取得过大时，搜索过程增加困难，所以对基于模糊数学模型的煤矿机械设备优化中遗传算法中的一系列问题还有待于进一步研究、讨论。

基于模型的优化设计范文第11篇

关键词：优化设计；农业机械；应用研究

1优化设计在农业机械设计中应用的意义

要提高我国农机产品的质量，就要大力提高农机生产制造水平和设计水平，对传统的农机产品设计进行改进。传统的农业机械零部件设计一般采用经验类比，通过力学简单计算来完成。传统的设计优化方式对设计人员的经验要求较高，很多创新设计和优化设计都缺乏数据支持，过度的设计导致机械综合性能提高的同时，制造成本大幅上升。

2优化设计的基本思路

优化设计是从若干种可行性方案中择优选出一种最佳的设计方法，这种选择是以初始数据为基础，采用计算机技术联合实现的。优化设计对软件计算能力和模型构建能力有较高的依赖，近年来随着计算机科技的不断发展和软件开发能力的不断提高，计算机在机械设计中发挥了重要的作用。同时，计算机的发展也使优化设计理念得以实现，优化设计的思路也越来越开阔。

3计算机软件在优化设计中的应用

要实现优化设计在农业机械设计中的应用，先进的软件技术是必不可少的。设计软件是设计者的工具，对于农业机械设计者来讲，能够熟练应用软件完成虚拟制造、实验和测试，对参数进行分析，是实现农业机械优化设计的必要因素[2]。

3.1ANSYS软件

ANSYS软件是一种大型有限元分析软件，由美国ANSYS公司研发，这种软件能够与多种计算机辅助设计软件实现数据的共享和交换，被普遍应用于汽车工业、建筑桥梁等方面设计中。

3.2ADAMS软件

ADAMS软件是一种对机械系统动力学进行自动分析的软件，由美国机械动力公司开发，通过ADAMS软件，能够建立机械系统几何模型，对虚拟机械系统进行动力学分析，预测机械系统的性能、碰撞加速和运动范围等[3]。

4优化设计在农业机械设计中的应用

4.1几何模型的建立

结合设计零部件的特征、材质和其他约束条件，通过Pro/E软件进行几何模型的建立，本次研究基于Pro/E软件应用的基础上，采用旋转建模的方法，建立齿轮轴模型。齿轮过渡段圆的半径R=8.6mm。

4.2模型材料属性设置

模型材料属性包含材料材质、密度、弹性模量、泊松比等。

4.3约束与载荷

齿轮的驱动轴两端，靠的是轴承作为支撑，加载载荷较为复杂，本文通过两种方式加载扭矩，一种是通过运动学模块进行扭矩分析，分析的受力情况信息传递到结构分析模块中；一种是取相近的加载扭矩数值输入到结构分析模块中。经过判定，本文采用第二种方式。沿着轴向建立起圆柱坐标系，加载圆柱面的壳，厚度取值1mm，这种取值也是为了便于分析，然后找到扭矩加载点，进行扭矩加载。这个环节需要注意，驱动力矩要在轴的中部位置加载，扭矩为8600N.mm，在轴的两端加阻力扭矩，两端本别为4300N.mm。

4.4模型分析

在模型分析环节中，完成受力和约束参数设置后，在利用Pro/E软件进行静态模型构建，然后对静态模型进行相应的分析。通过软件对构建模型的分析结果可以确定，最大的应力为16.7N/mm2,而设计所用材料材质为45号钢，最大的屈服应力能够达到350N/mm2以上，钢材的屈服应力范围远远大于设计零部件的最大应力，可见在尺寸选择中相对比较保守。

4.5设计参数的建立

设计的过程主要是模型建立的过程，而在模型建立的过程中，设计者将要建立许多参数，其中包括物理性能参数、结构设计参数等，这些参数代表着所用材料的基本属性和要达到的设计性能，当参数发生了变化，建立的模型性能也将随着发生变化。如果针对所有参数进行优化，将增加设计过程中庞大的计算量，这样就需要设计者对这些参数进行优选，结合不同参数对模型的影响程度，和对设计部件的使用性能的影响，可以优先选择对模型性能影响最大的参数设置，这种处理方式，也体现出优化设计的理念，实现参数选择上的优化，最有效的、影响最大的参数信息将被利用，而影响较小的参数将被忽略。在本次分析案例中，将过渡段尺寸参数当做设计变量，设计变量的初始值为8.6mm。

4.6优化设计

在农机设计中采用优化设计的目的在于能够实现通过模型的各项功能计算和设计，达到降低成本，能够发挥最优性能。在优化设计的过程中，要对具有影响效果的约束条件和各类参数进行设置。本案例设计中，满足各项受力条件下，所使用的材料质量最小，采用过渡段半径作为设计参数，部件的最大应力小于材料许用应力。本案例中选择的45号钢，最大的屈服应力大于350N/mm2，安全系数设定为3.0，轴最大应力＜114N/mm2，结合各参数和约束条件，从而分析出最优的结果。

基于模型的优化设计范文第12篇

关键词：ANSYS参数化语言； APDL ；钢结构 ；优化设计Abstract: At present, more and more extensive application of steel structure, but the current design method of steel structure is relatively complex, the optimization design of the research is not thorough; at the same time, promotion of steel structure greatly limited because of its high cost is generally the people. This paper discusses the research on Optimization of steel frame structure, introduces the optimization algorithm (complex) and ANSYS in the APDL language. And combined with the practical engineering, and by using the complex method and the finite element software ANSYS optimization module, and at the same time, the lowest for optimization purposes, the beam column section size of a plane steel structure has been optimized and analyzed. Through the comparative analysis of the theoretical analysis and the results, confirmed that the optimization method is feasible, can not only significantly reduce the project cost, promote the popularization and promotion of steel structure. By the design example shows that, based on the two development language APDL ANSYS to establish the optimization of steel structure design module has the advantages of convenient operation, optimization program can be customized to optimize the process and control variables, to adapt to different types of structure and load combination, flexible strong. Optimization of the design idea, can be extended to other forms of structure, can be used for reference to other types of structure optimization.

Keywords: ANSYS parametric language; APDL; steel structure; optimization design

中图分类号：TU391文献标识码：文章编号:

1.引言

随着我国建筑业的迅速发展，工业与民用建筑中大量采用钢结构，使得建筑用钢量逐年增加。因此，目前结构优化设计越来越受到重视，并引起了社会日趋密切的关注，这不单单是因为要如何响应国家提出建设“节约型社会”的政策，更是因为要如何使得建筑钢材得到节约与合理利用。通用有限元软件ANSYS 以其强大的分析功能、友好的人机交互界面和可开发性，在国内外工程建设和科学研究中得到了广泛的应用。本文通过ANSYS 的二次开发语言APDL 定义了符合钢结构设计规范的优化设计程序，使之得出的计算结果对工程设计有一定的参考价值。同时由文中设计实例可知，基于ANSYS 的二次开发语言APDL 语言建立的钢结构优化设计模块操作方便，优化程序可自定义优化过程和控制性变量，适应了不同的结构类型和荷载组合，具有很强的灵活性。本文的优化设计思想，可以推广到其它结构形式，可对其它类型结构优化起到借鉴作用。

2.结构优化设计的基本理论

2.1结构优化设计概念

假定分析搜索最优设计一般被归纳为结构优化分析过程的流程。而这其中优化分析的核心部分为搜索过程。在包括满足各种给定条件的前提下，是否达到最优是结构优化设计最先对设计方案进行的判断。如果没能达到，但又为了使得预定的最优指标能逐步达到，就需要遵循某一设定的规则进行修改。而以数学规划为基础，进行数学模型建立，并对计算方法进行选择，使得工程结构设计问题转化为数学问题，然后在多种可行性设计中运用计算机选择出相对属于最优设计的方案，这也正是结构优化设计的主要任务。

2.2结构优化设计的数学模型

设计变量、目标函数和约束条件是结构优化设计的主要要素：。其数学模型的一般表达式为

求设计变量

使目标函数

满足约束条件

3.基于APDL的钢结构优化设计

3.1APDL语言简介和使用

APDL是指ANSYS 参数化设计语言，是使得某些功能或建模可以自动完成的脚本语言之一。它提供如参数、宏、标量、向量及矩阵运算、分支、循环、重复以及访问ANSYS 有限元数据库等一般程序语言的功能，同时其可以实现参数交互输入、消息机制、界面驱动和运行应用程序等，因此它也提供简单界面定制功能。为了扩展了传统有限元分析范围以外的能力，它可以根据指定的函数、变量设定程序的输入，同时选它使用户对任何设计和分析属性有控制权，也就是说其为了为用户提供了自动完成繁琐循环的功能而运用了建立智能分析的手段，从而为优化设计运行繁琐的迭代提供了可能和高效率，具体为参数、函数、分支与循环、重复、宏等功能。

3.2优化基本原理

优化方法采用复形法。复形法优化是一个运用较多且较为成熟的非线性数学规划方法，其基本思路来源于无约束优化算法的单纯形法。而无约束优化算法的单纯形法就是复合形法的基本思路的来源。

3.3优化设计流程

为了将有限元法与优化方法结合起来，可以采用基于APDL语言的ANSYS优化设计模块（OPT）来实现。基本流程图如图1所示。

图1ANSYS软件优化设计程序流程图

3.4APDL优化程序关键技术

首先建立钢框架结构参数化有限模型。参数是指APDL中的变量与数组。参数化模型的建立，便于模型的修改，也便于设置优化设计变量。

其次建立钢框架结构优化设计模型。下面是部分优化命令：

/POST1！进入后处理器

*GET,V,SSUM,,ITEM,EVOL！提取结构体积，赋予参数V

……

/OPT！进入优化设计器

OPANL,1.LGW!指定分析文件

OPVAR,W1,DV,.1,.4!定义设计变量

OPVAR,TW1,DV,0.005,0.02

OPVAR,TY1,DV,0.005,0.02

……

OPVAR,MS1,SV,0,225750!定义状态变量

OPVAR,SS1,SV,0,125000

……

OPVAR,V,OBJ,,,.01!定义目标函数

OPKEEP,ON!要求保留最优设计序列时的数据库和结果文件

OPTYPE,SUBP!使用零阶方法

OPFRST,40!最大40次迭代

OPEXE!运行优化

4.优化设计实例分析

本文以单跨单层钢框架结构厂房为例，跨度为 12m，层高为4.5m，框架梁、柱均采用焊接H 型钢截面且翼缘采用焰切边，材质均为Q235 钢。为简便起见，取恒荷载为0.5kN/m2，活荷载为2.0kN/m2。通过APDL 优化程序，得出用钢量约为18.2kg/m2。优化前后的结果对比分析见表1。

表1 优化前后结果分析

5.结语

本文首先论述了进行钢框架结构优化研究的意义，介绍了优化算法（复形法）和ANSYS 中的APDL语言。并通过与实际工程相结合，并分别采用复形法和有限元软件ANSYS优化模块，同时以最低化用为优化的目的，使一平面钢结构的梁柱截面尺寸得到优化并进行相应的分析。通过理论分析与结果的分析比较，证实了该优化方法是可行的，不仅能明显降低工程造价，促进钢结构的普及和推广。而由设计实例可知，基于ANSYS 的二次开发语言APDL 语言建立的钢结构优化设计模块操作方便，优化程序可自定义优化过程和控制性变量，适应了不同的结构类型和荷载组合，具有很强的灵活性。本文的优化设计思想，可以推广到其它结构形式，可对其它类型结构优化起到借鉴作用。

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基于模型的优化设计范文第13篇

关键词：客机；总体设计；客机族；优化设计；通用性

中图分类号：V221

文献标识码：A

文章编号：1005-2615（2012）05-0718-07

商用飞机制造商为了占领更多的市场份额，在开发飞机产品时往往采用飞机族（或称飞机系列）策略。飞机族是一组共享通用部件或子系统的、但性能或使用要求不同的相关飞机产品的集合。由机族中许多部件或子系统具有通用性，可以缩短设计周期，降低生产成本，同时也使得飞机的使用和维护的费用大大降低。因此，飞机族的理念已成为飞机工业界研发飞机产品的重要策略，也是民机取得商业上成功的重要策略之一。

飞机族策略分为“事后”和“事前”系列化两种方式。所谓“事后”系列化，是指首先设计一种基本型，然后根据不同市场需求，通过对基本型的改型来发展成系列型号；而“事前”系列化，是在飞机研发初期，就开始主动地考虑未来市场的不同需求，同时对飞机族中各型号的方案进行设计。“事前”系列化是从更高的系统层次（整个飞机系列）来考虑飞机设计问题，属于一种更先进的飞机设计理念。近期研制的客机往往采用“事前”系列化策略。例如，波音公司在开发B787客机时，就同时设计了基本型（B787-8）、高密短程型（B787-3）、加长型（B787-9）等几种型号；空客公司在研制A350时，也同时考虑了基本型（A350-900）、缩短型（A350-800）、加长型（A350-1000）3种型号；中国商飞在C919总体设计阶段就对C919的基本型、缩短型和加长型3种型号同时进行了方案论证。

由机族的设计要同时考虑多个机型的设计要求与目标，与之相应的设计方法有别于传统的单机型的设计方法。在总体设计阶段的一个重要问题就是飞机族总体参数优化。传统的飞机总体参数优化方法已不能直接应用机族总体参数优化问题，必须研究新的方法。

虽然飞机族策略已被飞机工业界广泛采用，但从公开发表的文献来看，关机族总体参数优化的方法研究并不多。在有限的可查阅到的国外文献中，Simpson等应用多目标遗传算法对2座、4座和6座的通用飞机族的总体参数设计进行了初步研究；Pate等研究了模块化无人机族的优化方法；Willcox等对翼身融合布局客机族的总体设计中有关问题进行了初步研究；Allison等应用基于分解的方法来确定飞机族的总体参数。近几年国内学术界也开始重视这方面的研究，雍明培等对飞机族总体设计中的有关问题进行了一些探索，蒙文巩针对民机应用多学科优化方法初步研究了总体参数优化问题。但这些方法还不够成熟，离工业界的实际应用还有一定的距离。

本文以开发中短程客机为背景，研究客机族初步方案设计阶段中总体参数设计优化问题，试图从客机族总体布局、综合分析模型、总体参数优化模型和优化方法几个方面，探索一种有效的客机族总体参数优化方法。

1 客机族总体布局形式

以开发一种中短程客机族为研究背景，在总体初步设计中要求同时考虑3种型号，即基本型、增程型和加长型。3种型号的座级和航程见表1。这3种机型的起飞和着陆性能的设计要求明显高于同类飞机，3种机型的起飞和着陆性能的具体要求见第3节中的设计约束。

中短程客机族将配装2台先进的高涵道比涡扇发动机，其基本型总体布局形式如图1所示。总体布局特点：（1）采用尾吊二台发动机布局，目的是为以后配装新型发动机（开式转子发动机）预留了安装空间；（2）采用大展弦比的下单翼，同时为满足较苛刻的起飞和着陆性能要求，增升装置采用了前缘缝翼和双缝后退襟翼；（3）尾翼布局采用T形尾翼。

增程型外形与基本型一致，但在机翼里需要储放更多的燃油，因此最大起飞质量较基本型更大。考虑到增程型的起飞质量较大，可配装最大起飞推力更大的发动机。

加长型的机身是在基本型机身基础上增加3.25m，如图2所示。由于加长型的商载大于基本型的商载，最大起飞质量较基本型更大，可选用最大起飞推力更大的发动机。

上述客机族总体布局形式中，3种机型的机翼、尾翼、起落架等部件完全一样，基本型的机身和增程型的机身完全一样，加长型的机身是通过加长基本型机身而获得。在该客机族中，不同的商载和航程要求，只需配装不同的发动机和加长机身来实现。这充分体现了客机族中部件共享的原则，既降低了设计、制造和使用成本，又能满足航空公司对不同座级和航程的需求。

为了满足3种机型的设计要求，同时又能兼顾3种机型的经济性，需要确定出合理的客机族总体参数。面向客机族的总体参数优化方法，为确定出合理的总体参数提供了一种有效的方法。

2 客机总体设计综合分析模型

客机总体设计综合分析程序是总体参数优化的基础，其主要功能是对总体设计方案的气动、质量、性能和经济性等特性进行综合评估。

在总体初步设计阶段，各学科分析模型主要采用工程算法。在本文研究中，应用了南京航空航天大学和中国商飞上海飞机设计研究院合作开发的面向客机总体初步设计的计算工具（客机总体设计综合分析程序）。该程序主要包括几何、动力、气动、质量、性能、操稳、直接运营成本（Direct operation costs，DOC）等几个学科的分析模型。几何分析模型描述飞机各主要部件的外形，包括机翼、机身、尾翼、鼓包、发动机短舱以及翼梢小翼的外形尺寸及位置参数。这些参数确定后就可以绘制出三面图，计算出飞机的平均气动弦长、外露面积，客舱容积和油箱容积。动力分析模型根据发动机的主要设计参数（海平面最大静推力、涵道比、比推力及总压比等），估算出发动机的推力和油耗特性、特征尺寸和质量。质量分析模型的功能是计算各部件结构质量、基本空重、使用空重、零燃油质量、最大起飞质量以及飞机在使用时的重心变化范围。气动分析模型用于计算飞机高、低速构形的升力特性、阻力特性、力矩特性、气动导数和操纵导数。性能分析模型主要用于起飞性能、着陆性能、航线性能和商载航程的分析。操稳分析模型主要用于对飞机的平衡特性、稳定性和操纵性进行校核。DOC模型用于估算轮挡成本和座公里成本。

上述各分析模块均采用MATLAB语言编写。气动导数计算则是通过动态链接库的方式在MATLAB环境下直接调用DATCOM程序。各模块计算精度已经过初步测试，满足总体初步设计阶段的精度要求。通过一个统一的数据文件来存储和传递各类数据，将各专业的分析模块集成在一起，形成喷气客机总体综合分析模型，如图3所示。

在应用该程序时，只需输入客机的主要几何数据、发动机主要参数、巡航速度和高度、运营环境参数，通过计算（1min以内），便可输出该方案的几何、发动机的推力和油耗、质量、气动、性能和操稳特性以及直接运营成本。在客机总体参数优化计算过程中，这些输出数据中部分数据将用于设计约束和设计目标的评估。

上述综合分析模型是针对单个型号设计开发的，在将其应用于客机族总体参数优化时，还需对质量分析模型进行适当修改。这是因为在质量分析模型中，机翼和起落架的质量与最大起飞质量有关，而实际上各机型的最大起飞质量并不一样，这样会导致各机型的机翼和起落架的质量不一样，不符合客机族中机翼和起落架共享的原则。因此，在客机族总体参数优化计算时，机翼、起落架的质量应该按客机族中最大起飞质量的状态进行估算。在优化计算结果出来之前，尚不能确定在客机族中具有最大起飞质量的机型是加长型还是增程型，因此首先需要对加长型和增程型的质量分别进行单独计算，以确定哪个机型的起飞质量更大。在此基础上，选取最大质量机型对应的机翼与起落架质量，对另外2个机型中的相应部件质量数据进行替换，并重新进行全机质量计算。这样得到的各机型具有统一的机翼和起落架质量。客机族质量计算分析流程如图4所示。

3 总体参数优化问题及求解方法

由于客机族总体参数优化要兼顾3种型号，其优化模型的表述与单个机型的优化模型明显不同。本节首先定义客机族总体参数优化问题，然后阐述该问题的求解方法。

3.1总体参数优化问题

定义工程设计优化问题的三要素是设计目标、设计变量、设计约束。对于客机总体参数优化问题，一般用直接运营成本作为设计目标；机翼外形参数、发动机的海平面最大起飞推力和燃油质量作为设计变量；设计要求中提出的性能指标构成设计约束。

与传统的单一机型总体参数优化相比，面向飞机族的总体参数优化的特点：（1）要同时考虑多个机型的设计要求（约束条件）；（2）设计变量划分为两类，一类为通用设计变量，它表示飞机族内通用部件的变量；另一类为专用设计变量，用来表示飞机族中各型号总体参数差异；（3）目标函数应反映整个飞机族的直接运营成本，而不仅仅是单个飞机型号的直接运营成本。

中短程客机族总体参数优化问题中的目标函数、设计变量和设计约束定义如下：

（1）目标函数

设计目标是使DOC1、DOC2、DOC3尽量小。其中，DOC1、DOC2、DOC3分别为基本型、增程型、加长型的轮挡直接运营成本，其值的大小主要与飞机的质量特性（最大起飞质量、使用空重和基本空重）、发动机特性（起飞最大推力、质量、压气机轴数、涵道比、总增压比等）、商载、航段距离、轮挡油耗、燃油价格以及运营环境和经济环境有关，它能较全面地反映出客机的经济性。

（2）设计变量

应选取对设计目标和设计约束有重要影响的参数作为设计变量。客机族设计变量包括通用设计变量和专用设计变量。通用设计变量包括机翼参考面积、展弦比、1/4弦处后掠角，其取值范围见表2。专用设计变量包括3种型号起飞时襟翼偏度、发动机海平面静推力和燃油质量，其取值范围见表3。

（3）设计约束

设计约束包括设计要求规定的性能指标要求，包括航程、起飞和着陆、爬升、初始巡航高度、抖振升力系数余量、油箱容积等，其中增程型和加长型起飞和着陆性能稍低于基本型（表4）。为减少优化计算量，操稳要求未直接作为优化计算过程中设计约束，而是在优化计算后，用客机总体设计综合分析程序评估操稳特性，若操稳特性不满足要求，可适当调整尾翼参数，直至满足操稳特性要求。各机型设计约束的取值范围见表4。

上述设计约束中，有3个设计变量（燃油质量、发动机推力、机翼面积）对设计约束的值有重要影响，其中燃油质量对设计航程有重要影响；发动机推力对起飞场长、第二阶段爬升梯度、初始巡航高度的最大爬升率有决定性的影响；机翼面积对着陆场长、进场速度、油箱容积、抖振升力系数有决定性影响。

3.2优化问题的求解

应用工程优化软件（OPTIMUS）求解上述客机族总体参数优化问题。该优化问题的求解过程为：首先在优化软件中集成客机总体设计综合分析程序，建立客机族总体参数优化计算环境，如图5所示。然后按照上述客机族总体参数优化问题，定义设计变量、设计目标和约束。最后选定合适的优化算法，进行优化计算，获得优化结果。

3.1节中客机族总体参数优化问题是一个多目标优化问题，而且设计变量中既有连续变量（机翼面积、展弦比等），又有离散变量（襟翼偏角），同时考虑到客机总体设计综合分析程序运行一次的时间不长，因此优化算法选用OPTIMUS软件中提供的一种自适应进化算法。进化算法是一种高效并行随机搜索算法，它通过交叉和变异算子，使得高适应度的个体有更高的概率被选中，从而加快算法的收敛速度。自适应进化算法中的交叉概率和变异概率可以随个体适应度的变化而变化，提高了进化算法的性能，更加适合于设计变量多、可行域分散的复杂优化问题寻优，提高全局最优解搜索的能力。

4 优化结果及分析

首先用传统的优化方法（每个机型优化时不考虑部件的通用性）分别对每个机型总体参数进行优化计算，然后用面向飞机族的总体参数优化方法（考虑部件的通用性）同时对3个机型进行优化计算，目的是对比两种优化结果之间的区别。

4.13个机型单独优化结果

针对3种不同机型，选取其轮挡DOC为优化目标，分别进行优化计算，结果如表5所示。优化结果中可以看出，增程型的展弦比和后掠角稍大，这与其航程长、燃油量大的特点相对应。同时，由于增程型的航程增加了1/3，其轮挡DOC变大。加长型具有最大的起飞质量，因此相应的机翼面积最大。

4.2客机族优化方法的结果

应用面向客机族的总体参数优化方法时，选取适当的权重系数，通过对3个机型的DOC加权求和，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。考虑到基本型是该机型设计的主要机型，而增程型与加长型均为需要兼顾考虑的机型。因而选取基本型、增程型和加长型的DOC目标权重分别为0.5，0.25和0.25。

表6～8中给出了客机族优化的结果，其中表8中的Mf为设计燃油质量，Mto为最大起飞质量，Rdes为设计航程。

4.3对比分析

对比表5和8中的数据可以看出，若单独从某一个机型的角度来看，面向客机族所得到的优化方案（考虑通用性）的经济性不如单个机型优化方案（不考虑通用性）的经济性。在考虑通用性的情况下，基本型、增程型和加长型的最大起飞质量分别增加2.23%，1.32%和0.34%，DOC分别增加0.76%，0.69%和0.22%。由于单独机型优化时没有考虑机翼参数的通用性要求，导致优化计算出的机翼外形尺寸各不同，3个机型需要分别设计和制造3个机翼，因而会增加设计制造的周期和费用。而考虑了机翼通用性的总体设计方案，能大大降低整个飞机族的设计制造的周期和成本，所付出的代价只是每种型号的经济性有少量的损失。

对比表5和6，面向客机族优化得到的机翼面积介于基本型单独优化的机翼面积和加长型单独优化的机翼面积之间。该机翼面积能满足3种机型的设计要求，且综合权衡了3种机型的设计目标（直接运营成本）。

从表7可看出，加长型对发动机推力的需求最大，但3种机型的发动机推力需求相差并不大。因此从提高客机族中部件通用性的角度出发，基本型和增程型的发动机可选用与加长型一样的发动机型号。进一步的计算结果表明，若基本型和增程型采用与加长型一样的发动机（即推力为87kN），它们的DOC将分别增加0.069%和0.067%，对经济性的影响微乎其微。

5 结论

基于“事前”系列化飞机设计理念，本文研究了一种面向客机族的总体参数优化方法。以中短程客机族（基本型、增程型和加长型）总体参数设计为例子，进行了优化计算。计算结果表明：

（1）在考虑通用性的条件下，优化获得的机翼参数既能满足3种机型的设计要求，又能权衡3种机型的设计目标（直接运营成本）。虽然每种型号的经济性有少量的损失，但能大大降低整个飞机族的设计制造的周期和成本。

基于模型的优化设计范文第14篇

关键字：ANSYS/LS-DYNA；齿轮结构；齿轮传动；齿根应力；优化设计

一、ANSYS/LS-DYNA基本介绍

ANSYS/LS-DYNA是求解接触、触碰问题的显示动力学软件，可以用于处理结构形状、便条件和荷载工况等十分复杂的问题，还可以用于考虑传动误差和轮齿表面摩擦的影响，通过ANSYS/LS-DYNA可以对齿轮的动力接触进行仿真分析，动态仿真齿轮啮合的全过程。ANSYS/LS-DYNA的显示动力分析过程总的来说包括三个基本操作环节：前处理--求解--后处理，具体来说可分为五大步骤：第一，分析方案的总体规划，综合考虑结构的特点、计算精度和计算成本；第二，前处理阶段，用ANSYS，CAD软件建立模型，指定单元类型、实常数，定义材料模型，划分网络形成有限单元模型，以及定义接触表面，施加荷载与边界和写入K文件；第三，递交LS-DYNA求解器，根据情况设置求解参数，在进行求解；第四，结果后处理，数据的可视化处理；第五，对结果进行分析与评价，最终形成分析报告。在建立几何模型时，可以使用两种方法：ANSYS直接建模法和结合CAD软件的联合建模法。通过ANSYS/LS-DYNA对齿轮结构进行优化设计时，必须先建立准确的齿轮模型。

二、基于ANSYS/LS-DYNA齿轮齿根动应力分析

在对复杂曲面建模时，ANSYS的用处并不大，因而笔者选用三维造型软件Pro/E仿真以了一对精确啮合的齿轮。该模型的齿轮传动为等速传动，忽略轮齿误差和轴箱变形，详细的参数如表一所示，模型图如图一所示。

由于齿轮结构较为复杂，而且对计算机的性能要求较高，所以可以对齿轮进行智能网络划分。单元划分越小，计算的精度就越高，但与之相对应的求解时间会显著增加。作为动态分析的网络模型，为了提升接触应力的精确度，通常在齿轮啮合出将单元变长设为小于等于赫兹半宽的1/10。

三、基于ANSYS/LS-DYNA齿轮结构的优化设计

3.1基于有限元的尺寸优化介绍

该尺寸优化方法与传统的尺寸优化设计过程相同，需要以数学规划论和计算机程序设计为前提进行，以寻求最佳的技术经济指标方案，实现技术质量与经济效益的双赢。将有限元方法和结构优化技术融合之后，可以得到产品的最佳性能价格比，以便获得最佳的经济效益和最优的产品质量。该尺寸优化数学模型的描述如下所示：

3.2优化数学模型的建立

3.2.1确定设计变量

设计变量是自变量，通过改变设计变量的数值来进行优化设计，每个设计变量有有范围，即上下限值，而齿轮的很多部位的尺寸都是按照GB/T4095-1995中的要求进行设计的，无法改变，因而，在进行尺寸优化设计过程中，涉及的只有与腹板相关的结构尺寸，在建模中可以将优化变量以矩阵的形式表示： ，如图三所示。

3.2.2目标函数的确定

一般而言，常用的目标函数具有体积和质量最小的特征，但是轮缘的外形多样，要想建立整个齿轮的体积和质量之间的关系时十分困难。但是本文是对腹板结构进行优化设计，所以轮齿的外形和体积固定不变，所以只要轮辐的体积和质量达最小即可，所以本文以轮辐的体积作为目标函数进行优化设计，得到目标函数（其中rf为齿根圆半径，rh为轴孔半径）：

3.2.3约束条件的建立

对于几何尺寸约束而言，依照国家标准，轮齿的结构必须确保最小壁厚的一定强度。在本文中，根据图二可以明确三个设计变量的约束条件分别为： ， ， ，单位均为毫米（mm）。一个合理的齿轮结构设计必须是满足所有给定约束条件的设计，若其中任何一项约束条件不被满足，该设计都被认定为设计不合理。而要想达到最优设计的程度，首先必须满足所有给定的约束条件，还要确保可以得到最小的目标函数值。

3.2.4优化结果分析

在进行了优化分析和收敛检查之后，就需要对优化的结果进行分析，即根据获得的三个设计变量的迭代收敛情况来判断结果是否为最优。若否，则需要根据优化结果分析进行修正。由图四可知，当迭代次数达到某一数值时，三个设计变量的迭代收敛，说明此时该设计达到最优。

四、结语

本文主要阐述了ANSYS/LS-DYNA齿轮结构的优化设计，并引入了有限元的优化设计过程和建模方法，建立了有限元分析的优化设计模型，表明有限元分析技术在优化设计中的具有良好的效果，该技术的大量使用将有助于设计师主动寻求最佳方案，减少设计成本和周期，使产品质量和经济效益更优。

参考文献：

[1]戴进.基于ANSYS/LS-DYNA齿轮结构的优化设计[J].现代制造技术与装备，2008-05-15.

基于模型的优化设计范文第15篇

摘 要：本文初步探索了在飞机舵面悬挂支架结构设计中，采用Optistruct优化软件中的拓扑优化、尺寸优化和形状优化功能，可以快速精确的求得较优的解决方案，能有效的提高设计的效率，同时获得更优的结构设计。

关键词：悬挂支架;拓扑优化;尺寸优化;形状优化

1 引言

在飞机结构中，舵面悬挂支架用于将舵面的气动载荷和惯性载荷传递给主承力结构，往往需要承受较大的集中载荷。此外，由于气流不稳定或舵面操纵引起的颤振，对悬挂支架疲劳设计提出要求。同时操纵舵面所需要的做动器液压管路和控制电缆需要通过这些悬挂支架，需要在支架上开口以保证设计通路。以上这些因素对悬挂支架的设计提出了较高的要求，用常规的经验设计方法往往需要经过多次的迭代，才能设计出较为符合要求的零件。因此为了获得较轻的结构重量和缩短设计开发时间，需要使用新的设计工具。

2 Optistruct优化软件

Optistruct是专门为产品的概念设计和精细设计开发的结构分析和优化工具，是一种以有限元方法为基础的优化工具，凭借拓扑优化、形貌优化、形状优化和尺寸优化，可以产生精确的设计概念或布局[1]。

它是当今最成熟的也是应用最广泛的优化类软件，国外的汽车部件或整车大都使用该软件进行优化，但是在飞机设计领域还尚未普及。很大一部分原因在机结构的复杂以及载荷工况-边界条件的难以确定[2]。但是对于单个零件而言，仍然可以通过简化模型以及加载条件来进行拓扑结构的优化。并且在此基础之上，采用尺寸和形状优化工具来获得更轻的结构，或者得到更好的刚度强度设计。

3 悬挂支架优化设计

3.1 模型简化

图1所示悬挂支架的简化受力模型，将三维模型载入HyperMesh后抽取中面，整个模型采用壳单元模拟。

铰链点处的集中载荷由耳片处的螺栓组传递给支架，支架与上、下梁缘条各通过8个螺栓连接，梁则用一段“工”字型梁模拟。支架腹板区域为可设计区域，其余部分为非可设计区域。

3.2 拓扑优化、尺寸优化&形状优化

选取合适的计算参数后进行拓扑优化，得到如图2计算结果，所示为单位密度大于0.5的元素。在可设计区域内优化后的传力路径非常清晰。

根据上述结果进行尺寸&形状优化，需要在支架传力路径上增加加强筋条。由于立筋的增加，为了准确模拟耳片与加强筋之间的传力，需将拓扑优化时的单耳片改为双耳片（图3）。

在这一步优化中，以筋条处的典型剖面为例（图4），筋条的高度和厚度以及筋条两边腹板的宽度和厚度都是可设计变量。其中t1～t3为尺寸设计变量，h3、w1和w2是形状设计变量。因此本模型中变量的数量很多，各个变量之间对结果存在着复杂的影响关系。基于最终的优化结果对参数的变化十分敏感，因此尺寸&形状优化需要经过几轮迭代后才能取得一个可信的结论。

当然在尺寸优化中，减少某些设计变量或者将关联的设计变量进行整合有利于计算，同时较少的尺寸变量也便于制造。如将所有筋条高度、筋条厚度和腹板厚度各自整合为一个变量。

4 几何模型

在尺寸&形状优化这一步计算中，形状优化得出的结论为减轻孔的存在对于零件的刚度有较大的影响。但是由于悬挂支架腹板必须开口作为系统管路的通道，并且也可以作为安装检修通道，因此保留适当大小的减轻孔是必要的。

将上述支架的优化结果返回到CATIA模型中，针对优化模型中对部分应力较高的区域进行加强，并对应力集中的倒角进行增大，结构如图5（a）所示。图5（b）为未经优化的仅有系统管路通道开口的零件作为对比。

将此三维数模建立有限元模型，按极限工况计算其变形及应力分布，可得到如图6结果。

如表1所示，当保持两个零件重量基本相等时，在极限载荷下两者的位移基本相同，但是优化零件的最大应力大约为254MPa，而未优化零件的最大应力约为303MPa。同时由于优化零件有加强筋的存在，能有效提高腹板面的抗失稳性，相对于未优化零件平板型腹板存在明显优势。

5 总结

上述工作展示了拓扑优化、形状优化和尺寸优化等工具在飞机设计领域的初步应用。这些工具的使用能有效的减少零件的概念实际、详细设计所花费的时间，同时也能取得较好的设计。

但是同时也显示了，完整的边界条件、详细的工况输入、成熟的目标定义对于优化迭代的准确性是非常重要的。当然，在实际工程应用中，取得最优化的结果往往是不切实际的，也是不实用的。如何在一个在较大的可行设计空间内能满足性能要求的、较优的设计结果，是一个可行也是具有实际意义的探索方向。

参考文献：