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    最小偏差法在機械多目標優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用

    2011-07-31 02:59:52魏鋒濤
    圖學(xué)學(xué)報 2011年3期
    關(guān)鍵詞:動壓遺傳算法偏差

    魏鋒濤, 宋 俐, 李 言

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    最小偏差法在機械多目標優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用

    魏鋒濤, 宋 俐, 李 言

    (西安理工大學(xué)機械與精密儀器工程學(xué)院,陜西西安 710048)

    提出了處理多目標問題的最小偏差法,并將其應(yīng)用于機械多目標優(yōu)化設(shè)計。以流體動壓滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計為例,建立了以摩擦系數(shù)最小、發(fā)熱量最小和承載能力最大為目標函數(shù)的多目標優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,根據(jù)最小偏差法原理構(gòu)造統(tǒng)一目標函數(shù),利用改進遺傳算法對該問題進行了優(yōu)化設(shè)計。算例整個求解過程和結(jié)果表明,該方法既可以避免人為因素的影響,又能夠獲得比常規(guī)設(shè)計更佳的設(shè)計參數(shù),同時也驗證了所提方法對于解決機械多目標優(yōu)化設(shè)計問題的有效性和可行性。

    最小偏差法;機械多目標;優(yōu)化設(shè)計;改進遺傳算法

    工程中常常會遇到期望一個設(shè)計方案的多項設(shè)計指標同時都達到最優(yōu)的多目標優(yōu)化設(shè)計問題,一般在求解多目標優(yōu)化設(shè)計問題時需要作適當處理,構(gòu)造一個新的函數(shù),即評價函數(shù),將多目標優(yōu)化設(shè)計問題轉(zhuǎn)變成單目標優(yōu)化設(shè)計問題進行求解,最常用的處理方法有主要目標法、線性加權(quán)和法、理想點法、平方和加權(quán)法、乘除法、功效系數(shù)法等。由于多目標優(yōu)化設(shè)計分目標間的矛盾性和不可公度性增加了解決問題的難度,使得對多目標優(yōu)化設(shè)計不能建立一個純客觀的選優(yōu)判據(jù)。多目標優(yōu)化設(shè)計的困難之處在于建立一個反映決策者偏好的選優(yōu)衡準,即各目標函數(shù)的重要性排序。若目標函數(shù)或權(quán)數(shù)選擇不同,則得到的優(yōu)化結(jié)果也不同,決策結(jié)果往往帶有一定程度的相對性和主觀性,不能真實地反映客觀事實。為此,本文引入統(tǒng)一目標函數(shù)最小偏差法,該方法僅需要分析者和決策者的局部信息,即各個目標函數(shù)的最優(yōu)解,而無需知道它們的相對重要性,避免了權(quán)系數(shù)的選擇,使優(yōu)化設(shè)計結(jié)果更加客觀實際。

    本文提出將無量綱的最小偏差法應(yīng)用于流體動壓滑動軸承的多目標優(yōu)化設(shè)計,以流體動壓徑向滑動軸承的摩擦系數(shù)最小、發(fā)熱量最小和承載能力最大為目標函數(shù)建立多目標優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,根據(jù)最小偏差法原理構(gòu)造統(tǒng)一目標函數(shù),利用改進遺傳算法對該多目標優(yōu)化問題進行了優(yōu)化設(shè)計。算例結(jié)果表明,最小偏差法應(yīng)用于解決機械多目標優(yōu)化設(shè)計問題是有效的、可行的。

    1 最小偏差法

    一般多目標優(yōu)化設(shè)計問題數(shù)學(xué)模型可以描述為

    從式(1)可以看出,多目標優(yōu)化問題是一個向量函數(shù)的優(yōu)化,即函數(shù)值大小的比較,而向量函數(shù)值大小的比較,要比單目標優(yōu)化問題標量函數(shù)大小的比較復(fù)雜的多。因此,在多目標優(yōu)化過程中,往往要比較這些向量函數(shù)的“大小”,為此需要引入一個“有效解”,即Pareto最優(yōu)解的概念,它是于1951年由T C Koopmans正式提出的。

    對于多目標優(yōu)化問題,設(shè)法求解的既是問題的有效解(或弱有效解),又是在某種意義上令決策者滿意的解。根據(jù)多目標優(yōu)化問題的特點以及決策者的意圖,構(gòu)造一個統(tǒng)一目標函數(shù)

    (2)

    采用不同形式的統(tǒng)一目標函數(shù)可求得不同意義的解,并對應(yīng)于不同的求解方法。此處,采用最小偏差法,取統(tǒng)一目標函數(shù)為

    2 流體動壓滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型

    流體動壓徑向滑動軸承具有承載能力大、功耗小、耐沖擊、抗振性好、運轉(zhuǎn)精度高等突出的優(yōu)點。所以,在高速低速以及高速精密的旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用十分普遍,而且成為旋轉(zhuǎn)機械的重要部件。對流體動壓滑動軸承按常規(guī)方法設(shè)計,軸承的寬徑比、軸承孔和軸頸的相對間隙等參數(shù)的確定都是按經(jīng)驗在一個取值范圍內(nèi)選取的,因此帶來了耗油量大、溫升高且承載能力小等問題。為了提高流體動壓滑動軸承的綜合性能,對流體動壓滑動軸承進行多目標優(yōu)化設(shè)計,獲取更加合理的結(jié)構(gòu)參數(shù)很有必要的。

    2.1 設(shè)計變量

    設(shè)計滑動軸承時,要根據(jù)實際情況,選用對滑動軸承性能影響較大的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為設(shè)計變量。影響滑動軸承工作性能的主要參數(shù)有:寬徑比,相對間隙,潤滑油動力粘度。故設(shè)計變量可選擇為

    2.2 目標函數(shù)

    根據(jù)流體動壓滑動軸承的工作特點,應(yīng)以獲得最佳承載能力與工作狀態(tài)作為目標函數(shù),本文將摩擦系數(shù)最小、發(fā)熱量最小和承載能力最大為目標函數(shù)作為流體動壓滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計的目標函數(shù)。

    (1)摩擦系數(shù)最小

    為使滑動軸承傳動效率最大,應(yīng)使其摩擦阻力,即摩擦系數(shù)最小,故此目標函數(shù)為

    (4)

    (2)發(fā)熱量最小

    (3)承載能力最大

    在流體動壓滑動軸承的設(shè)計中,首先要保證軸承具有足夠的承載能力,而體現(xiàn)軸承承載能力的一個重要參數(shù)是承載量系數(shù),若越大,則軸承的承載能力也越大。故選擇承載能力最大為優(yōu)化設(shè)計的目標函數(shù)之一,即

    2.3 約束條件

    (1)最小油膜厚度

    (2)軸承寬徑比

    軸承設(shè)計規(guī)范一般要求

    (8)

    (9)

    (3)比壓

    (11)

    (4)軸承相對間隙

    (13)

    (5)潤滑油粘度

    (15)

    2.4 數(shù)學(xué)模型

    綜上所述,流體動壓滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型表示為

    用最小偏差法取統(tǒng)一目標函數(shù)為

    (17)

    3 流體動壓滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計實例

    設(shè)計一礦井提升機的流體動壓潤滑徑向滑動軸承,已知工作載荷,載荷平穩(wěn),軸頸直徑,軸的轉(zhuǎn)速,瓦襯材料為巴氏合金,軸承為剖分式。對于該提升機的動壓潤滑徑向滑動軸承,可取,,,,,。

    對標準遺傳算法進行了實數(shù)編碼策略、聯(lián)賽選擇機制及動態(tài)調(diào)整交叉概率和變異概率引入自適應(yīng)算子等方面的改進,參數(shù)設(shè)置為:群體規(guī)模,,,,,采用終止代數(shù)為200代與優(yōu)化判據(jù)相結(jié)合的方法來判斷是否結(jié)束程序的運行,并以連續(xù)10代平均目標函數(shù)值不大于最小目標函數(shù)值0.001作為優(yōu)化判據(jù),并將改進后的遺傳算法應(yīng)用于求解該多目標優(yōu)化設(shè)計問題,優(yōu)化設(shè)計結(jié)果與常規(guī)設(shè)計結(jié)果對比如表1所示。

    表1 優(yōu)化設(shè)計與常規(guī)設(shè)計結(jié)果對比表

    從表1可以看到,用利用最小偏差法進行優(yōu)化設(shè)計,可使摩擦因數(shù)減小、發(fā)熱量降低、承載能力顯著提高,其中,摩擦因數(shù)減小了12.5%,發(fā)熱量降低了16.9%,承載能力提高了68.3%,可以得到比常規(guī)設(shè)計更為合理的設(shè)計方案。

    4 結(jié) 論

    本文根據(jù)最小偏差法原理,建立了流體動壓徑向滑動軸承多目標優(yōu)化設(shè)計的統(tǒng)一目標函數(shù),采用改進遺傳算法對該問題進行了求解。整個求解過程和優(yōu)化設(shè)計結(jié)果表明,最小偏差法克服了常規(guī)設(shè)計方法在參數(shù)取值時所帶有的一定的盲目性,避免人為因素的影響,能夠獲得比常規(guī)設(shè)計更佳的設(shè)計參數(shù),充分顯示了該方法的有效性及可靠性,是一種更有效的多目標優(yōu)化設(shè)計方法,對于解決機械多目標優(yōu)化設(shè)計問題具有一定的實用價值。

    [1] 孫靖民. 機械優(yōu)化設(shè)計(第3版)[M]. 北京: 機械工業(yè)出版社, 2003. 176-191.

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    Application of Minimum-Deviation Method to Mechanical Multi-objective Optimal Design

    WEI Feng-tao, SONG Li, LI Yan

    ( School of Mechanical and Instrumental Engineering,Xi’an University of Technology , Xi’an Shaanxi 710048, China )

    The minimum-deviation method is introduced into the mechanical multi-objective optimal design. Taking a multi-objective optimal design of hydrodynamic sliding bearing as the example and taking the minimization of friction coefficient and heat productivity,and the maximization of load capability as objectives, the minimum-deviation method is adopted to establish the multi-objective optimal mathematical model. The improved genetic algorithm is utilized to solve this multi-objective optimal problem. The solution-seeking process and its results show that the minimum-deviation method can obtain better results than conventional methods in dealing with multi-objective optimal problem and the validity and feasibility of the method is verified.

    minimum-deviation method; mechanical multi-objective; optimal design; improved genetic algorithm

    TH 132.44

    A

    1003-0158(2011)03-0100-05

    2010-04-21

    陜西省重點學(xué)科建設(shè)專項資金資助項目(102-00X903);西安理工大學(xué)科學(xué)研究基金資助項目(102-210913)

    魏鋒濤(1976-),男,陜西合陽人,講師,博士研究生,主要研究方向為多目標多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計。

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