参数化产品族集成优化设计方法研究

发布时间：2019-08-12 19:35

【摘要】：针对参数化产品族优化设计中难以求解的问题进行研究，提出了参数化集成优化设计模型和求解方法，并通过实例展开研究，实现了参数化产品族的优化。（1）提出参数化产品族集成优化模型。对产品族优化设计分类方法进行了分析，基于已有产品实例基础上形成产品族的思路，提出了本论文产品族集成优化模型和求解方法，能够实现把复杂产品族集成优化求解过程转换成不同子问题和子过程进行求解，是本论文的主要研究思路。（2）研究产品族多目标优化设计求解算法。在不考虑公共平台基础上，按照不同的产品性能要求，单独优化设计出产品族的系列产品。建立了产品多目标优化设计数学模型，并基于非占优排序遗传算法进行求解。重点研究了多目标优化求解过程中等式约束条件处理方法，引入渐进式约束处理方法，通过实例展开了研究，是产品族集成优化求解的基础。（3）研究平台变量取值未知的产品族优化求解算法。事先不指定平台变量的取值，让平台变量与可调节变量相互作用，并行进化，从而实现产品族整体性能的优化。在无公共平台产品族优化的基础上，确定了平台变量，提出了基于非占优排序的遗传算法的求解方法进行求解，包括染色体的编码方式和交叉与变异方式，等式约束条件的渐进式处理方法，并对实例展开研究。（4）研究参数化产品族集成优化设计算法。将每个性能目标视为和通用性同等地位的优化目标，建立了多平台参数化产品族集成优化模型，并提出模型求解方法，修改基于非占优排序的遗传算法，以产品族整体性能的帕累托前沿作为初始解，在产品族性能最优解附近寻找产品通用性尽可能高的整体优化解，并以通用电动机为例进行算法研究和分析。
【图文】：

产品族,集成优化,参数化,公共平台

针对上述问题，提出本论文主要研究内容：产品族集成优化设计模型的建立和求解算法的研究，论文研究框架如图1.1 所示。图1.1 本论文研究框架图Fig. 1.1 Research frame本文研究内容包括产品族集成优化设计理论，无公共平台、平台变量取值未知、集成优化设计方法和算法。这四个部分是层层递进的关系，复杂程度逐步加深，难度逐步加大，在技术路线上，也是采用逐步深入的方式。具体内容如下：（1）参数化产品族优化设计模型研究。产品族平台变量选取、平台变量优化和变型参数优化是一个相互关联的整体，产品族优化设计模型必须能够集成这个三个方面，但是这将大大增加求解计算过程的复杂性和难度。论文将从模型构建和求解两个方面来整体考虑参数化产品族集成优化设计模型构建和求解问题，是论文的理论研究基础。（2）无公共平台的参数化产品族多目标优化问题研究。不考虑产品族情况下，产品设计优化本身就是多目标优化问题，这是产品族优化设计的基础。论文将采用 NSGAII 算

流程图,排序遗传算法,流程图,遗传算法

- 13 -图2.3 基于拥挤距离的非占优排序遗传算法流程图Fig. 2.3 The procedure of Non-Dominated Sorting in Genetic Algorithms II2.3.1 染色体编码与种群初始化在遗传算法中，编码是通过某种规则将问题的解用基因来表达，以便遗传算法能够进行处理。遗传算法首先解决的问题就是编码，编码方法不但确定了个体的基因型和解码的方法，影响染色体交叉和变异的方法，还会影响种群的多样性和遗传算法的搜索能力。在染色体编码之后，进行种群初始化，确定运算的初始值，一般都采用随机的方式产生，其计算公式如下：( , ) min( ) (max( ) min( )) (1)1, 2
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TB472

【参考文献】