[发明专利]考虑多目标多约束性能均衡的机械结构稳健优化设计方法

摘要

本发明公开了一种考虑多目标多约束性能均衡的机械结构稳健优化设计方法。该方法包括以下步骤：考虑区间形式的不确定因素，建立机械结构多目标多约束性能的稳健优化设计模型，并在双层嵌套遗传算法内层，基于近似预测模型，计算机械结构性能指标的左右界。在双层嵌套遗传算法外层，对设计向量的可行性进行判别；基于区间约束性能的稳健均衡性系数和区间目标性能的稳健均衡系数，对可行解进行稳健性均衡分类，基于目标性能稳健性整体距离，对设计向量进行排序，从而实现了机械结构多目标多约束性能稳健优化设计模型的求解。该方法可以保证约束性能的高稳健水平，优化结果更客观，结构性能整体稳健均衡。

主权项

1.一种考虑多目标多约束性能均衡的机械结构稳健优化设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)根据机械结构性能多目标多约束稳健优化设计要求，确定不确定向量和设计向量的取值范围，以机械结构多个性能指标的区间中点和长度为目标函数，将具有最大值限定的机械结构多性能指标描述为区间约束函数，建立机械结构性能的多目标多约束稳健优化设计模型；2)在由设计向量和不确定向量确定的设计空间内进行采样，获取各样本点所对应设计向量的机械结构性能指标，构建结构性能指标的近似预测模型；3)利用双层嵌套遗传算法获得步骤1)建立的机械结构性能多目标多约束稳健性优化设计模型的最优解，即为适应度最大的设计向量；具体包括以下子步骤：3.1)双层嵌套遗传算法初始化设置，生成初始种群；3.2)在遗传算法内层，根据构建的近似预测模型计算得到当前种群个体的目标和约束性能左右边界值；计算设计向量所对应的区间约束性能的稳健均衡性系数B_gj(x)、区间目标性能的稳健均衡系数B_fi(x)、区间约束与目标性能稳健性均衡系数B_gfj(x)：其中f_i^L(x)和f_i^R(x)、f_i^C(x)和f_i^W(x)分别是当前种群中设计向量的第i个结构目标性能指标的区间左右界区间，区间中值和长度；和分别为当前种群中设计向量的第j个结构约束性能指标的区间左右界，区间中值和长度；和分别为第j个指定区间的区间左右界，区间中值和长度；和分别为当前种群中所有需进行对比的设计向量的第i个目标性能指标的区间中值和区间长度的平均值；3.3)在遗传算法外层，将设计向量区分为可行解和不可行解；基于区间约束性能的稳健均衡性系数B_gj(x)和区间目标性能的稳健均衡系数B_fi(x)，对可行解进行分类，若所有B_gj(x)和B_fi(x)均大于0，则可行解x整体性能均衡，归为A类；若所有B_gj(x)大于0且存在B_fi(x)小于0，则可行解x约束性能均衡，归为B类；若存在B_gj(x)小于0且所有B_fi(x)大于0，则可行解x目标性能均衡，归为C类；若存在B_gj(x)和B_fi(x)均小于0，则可行解x整体性能非均衡，归为D类；3.4)分别计算A，B，C，D四类可行解的目标性能稳健性整体距离D(x)，具体步骤如下：3.4.1)计算可行解对应第i个目标性能指标的区间目标性能稳健性距离Di(x)：其中，和为上述每个类别内所有可行解的第i个目标性能的区间中值和区间长度的最小值；3.4.2)对可行解的n_f个区间目标性能分别利用Di(x)升序排序，每个可行解将对应具有n_f个排序序号ri(x)，从而计算目标性能稳健性整体距离D(x)为：其中n_f为目标性能指标个数，n_g为约束性能指标个数；3.5)A，B，C，D四类可行解分别利用D(x)进行类内排序，对不可行解进行排序，可行解优于不可行解，可行解A类优于B类优于C类优于D类，得到当代种群所有个体的优劣排序；3.6)每次迭代完成后，判断是否达到最大迭代次数或者收敛条件：如达到，输出最优解；否则，对当前迭代次数加1处理，并进行交叉和变异操作从而生成外层遗传算法新种群的新个体，返回步骤3.2)。