复杂结构协同优化理论、方法及技术的研究

发布时间：2020-10-23 16:42

　　 随着科学技术的发展，机械装设备也日益向高速、高效、精密、轻量化和自动化方向发展。机械系统的结构日趋复杂，为了能安全可靠地工作，必须具有良好的静、动态性能。同时，机械工作时的振动与噪声会损害操作者的身心健康，污染环境，亦是一个需要致力解决的社会问题。基于传统静态方法设计出来的产品难以达到这样的要求，在复杂多变甚至恶劣的环境下工作的大型机械系统更是如此。因而，必须对机械装备进行静态、动态设计，以满足机械结构静、动态特性与低振动、低噪声的要求。然而，国内、国外系统地研究复杂结构静态、动态组合优化的工作并不多见。因而，有必要系统、全面地研究静态、动态性能如何合理耦合匹配，静态、动态组合优化如何合理运用现代并行设计思想提高优化效率，静、动态优化的设计约束如何合理处理等等一系列问题。 本文在广泛了解和学习静动态协同优化技术和相关学科的基础上，深入研究了静动态协同优化的基本问题，针对其专业特点，提出并初步实现了基于多AGENT技术的静动态协同优化系统。主要工作内容如下： 在结构静动态协同优化的建模理论和方法方面： 首先，提出了面向复杂机械系统广义优化的有限元模型建模策略。其中的结构瞬态响应有限元分析模型分为两个层次的模型，其网格数据分别来自于静态和模态分析有限元模型，在载荷数据上具备内在继承连续性。从而构成了各模型间的相互关系。依此策略建立的两级有限元模型能支持静态、模态和动力响应分析同时并行、协作进行，对于提高优化系统的效率有较大的意义。 其次，提出了一种新的基于谱约束下矩阵最佳逼近理论的有限元分析模型修正的方法。该方法以实验获得的不完备模态的谱点为约束，运用Bayes估计原理来处理试验结果误差带来的实验模态可信度问题，求取分析模型的最佳逼近结果，然后获得质量阵的最小修正模型，继而获得结构的修正模型。两个实例的应用说明了该方法的优点。 第三，提出了应用智能遗传算法识别模态参数的方法，将实际工程结构参数映射 摘 要 至由结构刚度阵和质量阵张成的特征空间，使其满足某些最优条件以进行模态识别。 庄勿厨折殆理裕、万法及真庄芳菏静动态厂义觉殆中籽应原友术友瓦 首先，提出了基于多AGENT技术的静动态协同优化思想，从静动态协同优化对系 统要求的角度，洋细分析讨论了结构协同优化的三种模式、动态优化的多层次结构。 以及面向结构优化的有限元分析的复杂性。根据对AGENT系统的分析及协同优化系统 的要求，确定面向静动态协同优化的多AGENT系统的基本架构。 其次，分析了机械系统静动态协同优化这一专业领域中所包含的概念内容。深入 研究了静动态协同优化的本体论构成，构造了静动态协同优化领域对象树及其本体 论表达，为多AGENT间顺畅通信和协作奠定了基础。 第三，系统研究了静动态协同优化多AGENT系统的协同技术。提出了基于递归转 移网络的多任务协同求解方法，结合实例研讨了资源分配冲突和异常处理等基本问 题。系统分析了有限元分析AGENT群体中的协同需求，并提出有限元分析AGENT间 的协作方案，和任务的分解与分配策略。 将基于多AGENT的静动态协同优化系统试用于液压挖掘机工作装置的忧化设计， 得出部分有益的结果。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2001
【中图分类】：TH122
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 模型修正方法发展现状
    1.3 协同优化发展现状
        1.3.1 结构优化发展历史
        1.3.2 结构协同优化发展现状
        1.3.3 存在的问题
    1.4 AGENT与多AGENT系统发展现状
        1.4.1 AGENT弱概念
        1.4.2 AGENT和多AGENT的研究进展
    1.5 本文研究内容
        1.5.1 主要研究内容
        1.5.2 研究方法和途径
    第一章参考文献
第二章 面向广义优化的有限元分析建模策略
    2.1 问题的提出
    2.2 基本建模思路
        2.2.1 不同粒度的有限元分析模型
        2.2.2 面向优化的有限元分析建模策略
    2.3 有限元静态分析模型
    2.4 液压挖掘机工作装置有限元模态分析模型
        2.4.1 金属构件的模态分析简化模型
            2.4.1.1 动臂、斗杆的简化模型
            2.4.1.2 摇杆、摆杆的简化模型
            2.4.1.3 铲斗的有限元模态分析模型
        2.4.2 液压油缸构件的有限元模型
            2.4.2.1 活塞杆及缸套的有限元模型
            2.4.2.2 液压油压力的处理：
        2.4.3 整机集成后的模型
    2.5 有限元瞬态响应分析模型
    2.6 整机试验模态分析
    2.7 小结
    第二章参考文献
第三章 复杂机械系统模型修正方法
    3.1 问题的提出
    3.2 模型修正方法Ⅰ：基于谱约束下矩阵逼近的模型修正方法
        3.2.1 谱约束下的矩阵最佳逼近问题
        3.2.2 模型修正的实现
            3.2.2.1 动力学模型
            3.2.2.2 实验模态扩阶
            3.2.2.3 模型修正方法
            3.2.2.4 实验误差的考虑
        3.2.3 算例
            3.2.3.1 悬臂梁算例
            3.2.3.2 液压挖掘机算例
    3.3 模型修正方法Ⅱ：应用智能遗传算法识别工装局部模态参数
        3.3.1 智能遗传算法
            3.3.1.1 遗传算法概述
            3.3.1.2 简单遗传算法的基本原理
            3.3.1.3 智能GAs的原理和特点
            3.3.1.4 智能GAs的实现原理
        3.3.2 参数识别过程
            3.3.2.1 动态模型简化
            3.3.2.2 局部结构参数识别
            3.3.2.3 模态参数识别方法的优化模型
        3.3.3 计算结果
    3.4 小结
    第三章参考文献
第四章 多AGENT协同优化系统的基本理论及构架
    4.1 AGENT的基本概念
        4.1.1 AGENT的定义
        4.1.2 AGENT的逻辑结构
            4.1.2.1 AGENT虚拟层
            4.1.2.2 AGENT逻辑层
        4.1.3 多AGENT系统结构分析
            4.1.3.1 设计原则
            4.1.3.2 系统组织结构
    4.2 关于静动态协同优化要求的分析
        4.2.1 结构静动态协同优化的三种模式
        4.2.2 结构静动态协同优化的模式二
        4.2.3 多层次多目标的协同优化模型
        4.2.4 面向广义优化的结构有限元分析的复杂性
    4.3 面向广义优化的多AGENT静动态协同优化系统结构
        4.3.1 优化AGENT群体
        4.3.2 有限元AGENT群体
            4.3.2.1 MasterAGENT结构体系
            4.3.2.2 面向专业的SubAGENT结构体系
    4.4 小结
    第四章参考文献
第五章 多AGENT协同优化系统的关键技术
    5.1 静动态协同优化的本体论研究
        5.1.1 知识表示的本体论
        5.1.2 基于共享本体论的多AGENT间通信
        5.1.3 静动态协同优化的本体论研究
    5.2 静动态协同优化多AGENT系统的协同
        5.2.1 合同网协议
        5.2.2 基于递归转移网络的多任务协同求解
            5.2.2.1 问题求解行为的描述
            5.2.2.2 基本的问题求解方式
        5.2.3 规划器和调度器
            5.2.3.1 应用原操作进行多AGENT规划
            5.2.3.2 应用求和操作进行多AGENT规划
            5.2.3.3 管理资源分配冲突
            5.2.3.4 运行监视和异常处理
    5.3 有限元分析AGENT群体的协同工作机制
        5.3.1 有限元分析AGENT间的协作
        5.3.2 任务的分解与分配
    5.4 小结
    第五章参考文献
第六章 基于多AGENT的静动态协同优化系统的实现及实例研究
    6.1 基于多AGENT的协同优化系统（ABCOS）的实现
        6.1.1 ABCOS的目标和功能
        6.1.2 系统框架的实现
        6.1.3 ABCO系统中各AGENT间的通信
        6.1.4 协同优化系统中协调引擎的运作
        6.1.5 ABCO系统中有限元分析自动过程的实现
    6.2 挖掘机工作装置静动态协同优化实例
        6.2.1 挖掘机工作装置设计中的有限元分析模型
        6.2.2 部分优化结果
    6.3 小结
    第六章参考文献
第七章 总结与展望
    7.1 全文内容总结
    7.2 研究展望
博士研究生期间发表的论文
致谢

【引证文献】

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本文编号：2853280