[發(fā)明專利]使用數(shù)學(xué)處理技術(shù)的多目標(biāo)最佳設(shè)計輔助裝置、方法和程序

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910001245.5
• 申請日: 2009-01-14
• 公開（公告）號: CN101515304A
• 公開（公告）日: 2009-08-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 屋并仁史;穴井宏和;中田恒夫;津田直純
• 申請（專利權(quán)）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京東方億思知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司
• 代理人: 柳春雷;南 霆

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及在硬盤的滑塊形狀等的設(shè)計中使用的多目標(biāo)最佳設(shè)計輔助 裝置。

背景技術(shù)

伴隨著硬盤的高密度化/高容量化，磁盤與磁頭之間的距離已經(jīng)越來越 小。需要具有較小浮動(flying)變化量的滑塊設(shè)計，該浮動變化由于高度 差和磁盤半徑位置引起。

如圖1中的1601所示，滑塊安裝在致動器1602的頂端下部，致動器 1602在硬盤中的磁盤上移動，并且基于滑塊1601的形狀計算磁頭的位 置。

當(dāng)確定滑塊1601的最佳形狀時，需要用于同時最小化浮動高度(圖1 中的1603)、側(cè)傾(1604)和縱傾(1605)的函數(shù)(即，所謂多目標(biāo)最佳 化)的有效計算。

過去，代替直接處理多目標(biāo)最佳化問題，執(zhí)行單目標(biāo)最佳化，其中如 以下數(shù)學(xué)表達式1所示，通過將每個目標(biāo)函數(shù)f_i乘以權(quán)重m_i來獲得各 項的線性和f，并計算其最小值。

[數(shù)學(xué)表達式1]

f＝m_1*f_1+...+m_t*f_t

然后，計算滑塊形狀，其中在通過程序逐漸修改用于確定如圖2所示 的滑塊形狀S的參數(shù)p、q、r等的同時以使函數(shù)值f值最小化的方式來計 算函數(shù)f。

在以上等式中，f取決于權(quán)重向量{m_i}。在實際設(shè)計中，在進一步修 改{m_i}的同時計算針對每個修改值的f的最小值，并通過綜合判斷其最小 值與{m_i}之間的平衡來確定滑塊形狀。

用于計算多目標(biāo)最佳化中的帕累托(Pareto)曲面(最佳曲面)的方 法，即所謂正態(tài)邊界交點(normal?boundary?intersection：NBI)方法等是 公知的。

專利文獻1：日本專利申請公開No.2002-117018

但是，在上述傳統(tǒng)的單目標(biāo)函數(shù)f的最佳化技術(shù)中，必須重復(fù)進行花 費大量時間的浮動計算。具體而言，在探查滑塊形狀的細節(jié)部分時，輸入 參數(shù)(與如圖2所示的p、q、r等相對應(yīng))的數(shù)量變?yōu)?0左右，并需要 10,000次或更多的浮動計算。這將花費大量時間來使其最佳化，這是一個 問題。

例如，圖3是現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)的操作流程圖。在規(guī)格設(shè)定(步驟 S1801)和權(quán)重向量設(shè)定(步驟S1802)之后，在單目標(biāo)函數(shù)的最佳化處理 的計算(步驟S1803)中，需要對數(shù)萬個輸入?yún)?shù)組進行巨量的浮動計 算。

此外，在此方法中，f的最小值(以及那時的輸入?yún)?shù)值)取決于如 何確定權(quán)重向量(m_1，...，m_t)。在實際設(shè)計中，期望針對各組權(quán)重向 量來使f最佳化并對它們進行比較的狀況經(jīng)常發(fā)生。因為根據(jù)上述現(xiàn)有技 術(shù)，每次修改權(quán)重向量時都需要再次重新進行最佳化計算，伴隨著昂貴的 浮動計算，重復(fù)著如圖3所示的步驟S1804至S1802。因此，實驗用的權(quán) 重向量的種類受到限制。在確定了最終權(quán)重向量(圖3中的步驟S1805) 之后，花費大量的時間來輸出最佳滑塊形狀(最佳參數(shù)組)(圖3中的步 驟S1806)。

此外，因為在最小化函數(shù)值f中，一次只能在帕累托曲面上獲得一個 點，所以難以預(yù)計目標(biāo)函數(shù)之間的最佳關(guān)系，并且也不能將這些信息反饋 給設(shè)計，這些都是問題。

此外，在用于通過數(shù)字分析方法計算帕累托曲面的現(xiàn)有技術(shù)中，當(dāng)可 用區(qū)域是非凸時其不能求解，并且當(dāng)作為帕累托曲面的計算中的源的點 (端點)在附近時，不能順利地進行算法運算，這些都是問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是短時間內(nèi)實現(xiàn)基于目標(biāo)函數(shù)的可視化(帕累托邊界的 顯示等)，以能夠可視/直觀地把握基于其的目標(biāo)函數(shù)之間的關(guān)系、對最佳 化的限制預(yù)測以及在由單目標(biāo)進行最佳化的情況下權(quán)重系數(shù)比率的合適選 擇，并基于其結(jié)果實現(xiàn)根據(jù)在使搜索范圍變窄的狀態(tài)下在短時間內(nèi)的浮動 計算等的詳細最佳化。

本發(fā)明的方面采用了一種設(shè)計輔助裝置，其用于通過輸入多個設(shè)計參 數(shù)(輸入?yún)?shù))組，基于規(guī)定計算對多個目標(biāo)函數(shù)進行計算并對所述多個 目標(biāo)函數(shù)進行多目標(biāo)最佳化處理，來輔助確定最佳設(shè)計參數(shù)組。所述設(shè)計 參數(shù)是例如用于確定硬盤磁存儲裝置的滑塊單元的形狀的參數(shù)。

采樣組目標(biāo)函數(shù)計算單元(例如，圖4中的101)對規(guī)定數(shù)量的設(shè)計 參數(shù)采樣組的多個目標(biāo)函數(shù)組進行計算。