【摘要】： 大型復(fù)雜機械系統(tǒng)的整體優(yōu)化能否實現(xiàn)，主要取決于兩個方面的因素，一是建立合理的優(yōu)化模型，二是選擇有效算法。對于大型復(fù)雜機械系統(tǒng)，由于元件太多、相互關(guān)系復(fù)雜，不確定因素引起的問題維數(shù)大，另外在優(yōu)化模型中常包含性態(tài)各異的函數(shù)成分，不易找到切實可行的優(yōu)化方法。論文以大型機械系統(tǒng)礦用排土機為例，提出一種從整體系統(tǒng)到各子系統(tǒng)的解決方案。該方案包括整體優(yōu)化策略和空間桿系結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計等兩個方面。 在整體優(yōu)化策略方面，在礦用排土機整體系統(tǒng)的劃分試驗基礎(chǔ)上，提出根據(jù)系統(tǒng)組成參數(shù)并按功能將系統(tǒng)分成若干子系統(tǒng)的劃分策略。處理該問題的關(guān)鍵技術(shù)是參數(shù)的分類。首先，根據(jù)工程機械圖紙和明細表等現(xiàn)有資料，在計算機中初步自動地確定出主導(dǎo)變量、局部變量和作用變量。其次利用專家數(shù)據(jù)庫或交互式人機對話系統(tǒng)，對計算機的劃分結(jié)果進行修正，最終得到全面的子系統(tǒng)描述和相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。整體優(yōu)化策略必須在保證其劃分結(jié)果的正確性前提下，，以低維數(shù)簡單功能系統(tǒng)狀態(tài)進行整機的優(yōu)化。 在桿系結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方面，詳細研究桿系結(jié)構(gòu)的連續(xù)變量和離散變量的截面、形狀和拓撲優(yōu)化算法，提出了分別解決連續(xù)和離散問題的兩個優(yōu)化算法。對于連續(xù)變量優(yōu)化，作者將松弛思想、變尺度公式和梯度投影法相結(jié)合，建立了一種專門解決桿系優(yōu)化問題的修正Goldfarb法，算例計算表明本法是針對性強、效率高的優(yōu)化算法。離散變量優(yōu)化算法是從相對差商法開始的，在詳細分析相對差上法的基礎(chǔ)上，用共軛梯度方向修正原有的搜索方向，并對算法的迭代矩陣進行相關(guān)的修改，最終形成一種用于求解離散變量優(yōu)化問題的RCDQ法。修正Goldfarb法和RCDQ法吸取了隋允康教授的模型化思想和Goldfarb的優(yōu)化求解思想，完美解決了相關(guān)約束和計算效率問題。 上述優(yōu)化算法可以顯著降低迭代次數(shù)，然而實際計算時間并沒有太大的變化。優(yōu)化時間主要是被結(jié)構(gòu)重分析和每次優(yōu)化前建立精確約束函數(shù)所占用。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力是解決這個問題的最有效方法。它可采用并行計算策略，將結(jié)構(gòu)重分析和尋優(yōu)的時間重疊進行優(yōu)化。論文中建立了用于空間桁架結(jié)構(gòu)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近模型，并在給定的精度下對模型進行訓(xùn)練，結(jié)果表明這種方法是可行的且極大地減少了優(yōu)化過程中用于結(jié)構(gòu)重分析的時間。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號】：TH122

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本文編號：2514257