[發(fā)明專利]考慮制造差異的多目標最優(yōu)化設計支持裝置及方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910003657.2
• 申請日: 2009-01-14
• 公開（公告）號: CN101488157A
• 公開（公告）日: 2009-07-22
• 發(fā)明（設計）人: 屋并仁史;穴井宏和;津田直純
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 隆天國際知識產(chǎn)權代理有限公司
• 代理人: 張龍哺;陳 晨

技術領域

本發(fā)明涉及一種適用于硬盤的滑橇(slider)形狀等設計的多目標最優(yōu)化設計支持技術。

背景技術

隨著高密度/高容量硬盤的發(fā)展，磁盤和磁頭之間的距離越來越小，并且對滑橇的設計要求在磁盤表面高度差以及磁盤半徑位置內的飛行量(amountoffly)具有很小的變化。

如圖1所示，滑橇2201安裝在致動器(actuator)2202的下部頂端，且在硬盤中的磁盤上移動，并且基于滑橇2201的形狀來計算磁頭的位置。

在確定滑橇2201的最優(yōu)形狀時，必須進行通常所稱的多目標最優(yōu)化的有效計算，用于同時降低作為磁頭位置變化量的飛行高度(自磁盤離開的飛行量)2203、滾動(roll)2204以及傾斜(pitch)2205的函數(shù)。

在傳統(tǒng)的滑橇設計中執(zhí)行的是單目標最優(yōu)化，以替代直接處理這種多目標最優(yōu)化問題的手段，如下所示，所述單目標最優(yōu)化用于計算通過將每個目標函數(shù)乘以權重(weight)M_i所得到的多個項的線性總和f，并計算該線性總和的最小值

(數(shù)學表達式1)

f＝m_1*f_1+...+m_t*f_t????(1)

如圖2所示，這種單目標最優(yōu)化是在漸漸改變確定滑橇形狀S等的參數(shù)p，q和r的值時，計算函數(shù)值f，并計算該函數(shù)值f變?yōu)樽钚r的滑橇形狀S。

在表達式(1)中，f取決于權重矢量{m_i}。在實際計算中，在改變{m_i}的同時，計算每一個改變值的f的最小值，并通過綜合考慮該最小值與{m_i}之間的平衡(balance)來確定滑橇形狀。

在使用上述方法的多目標最優(yōu)化處理中，所算出的最優(yōu)解的數(shù)目不總是一個。

例如，在某一產(chǎn)品的設計中，對用于“減少其重量”的目標函數(shù)值1和用于“降低其成本”的目標函數(shù)值2進行最優(yōu)化時，根據(jù)設計參數(shù)如何被給出的方式，目標函數(shù)值1和目標函數(shù)值2可以在如圖3所示的二維坐標上提取各種不同的坐標值。

由于需要目標函數(shù)值1和目標函數(shù)值2獨立地提取較小值(又輕又便宜)，因此可以將線2403(用于連接算出的點2401-1、2401-2、2401-3、2401-4和2401-5)上的點或者其附近的點作為最優(yōu)解集。將這些點稱作帕累托(Pareto)最優(yōu)解。在這些算出的值中，點2401-1對應于昂貴但重量輕的模型，點2401-5對應于廉價但重量不輕的模型。但是，由于點2402-1、2402-4可以更輕更便宜，所以不可能是最優(yōu)解。它們被稱為劣解。

使用這種方式，在多目標最優(yōu)化處理中，能夠適當?shù)夭东@到帕累托最優(yōu)解就至關重要。為此，重要的是能夠適當?shù)匕l(fā)現(xiàn)(see)期望的目標函數(shù)的帕累托最優(yōu)解。

然而，在這種情況下，即使花費許多精力而得以確定最優(yōu)參數(shù)，但是在實際制造過程中諸如材料切割(cutting)等誤差的出現(xiàn)在所難免。進而，如果對誤差的考慮是針對每一個參數(shù)獨立進行的，那么就很難獲得所需的性能。至今還沒有建立這樣的設計支持方法，其能夠即使存在某些誤差的情況下也能夠顯示所需的性能。

在前面描述的單目標函數(shù)f的最優(yōu)化方法中，必須重復執(zhí)行耗費許多時間的飛行高度計算。具體地，當探究(probing)滑橇形狀的細微部分時，輸入?yún)?shù)(對應于圖2中的p，q，r等)的數(shù)量大約為20，且需要10,000次以上的飛行高度計算。因此，最優(yōu)化需要花費非常多的時間。

進而，在這種方法中，f(和后面所輸入的參數(shù)值)的最小值取決于如何確定權重矢量(m_1，...，m_t)。因此在實際設計中，經(jīng)常發(fā)生這種情況：期望f應該針對各個權重矢量組而獲得最優(yōu)化。但是，在上述現(xiàn)有技術中，由于從一開始就必須重復進行伴隨著昂貴的飛行高度計算的最優(yōu)化計算，因此在進行設計時可以嘗試的權重矢量組的數(shù)目受到限制。

另外，由于函數(shù)值f的最小化可以僅進行于帕累托曲面上的一個點，因此難以預測目標函數(shù)之間的最優(yōu)關系。從而有關這種優(yōu)化關系的信息也不能得到反饋。

如上所述，傳統(tǒng)上，由于多目標最優(yōu)化處理自身花費非常多的時間，甚至很難顯示正確的帕累托最優(yōu)解，更談不上存在將制造誤差考慮在內的帕累托最優(yōu)解的確定的支持方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是基于目標函數(shù)(帕累托邊界顯示等)在短時間內實現(xiàn)可視化(visualization)，并且在基于所實現(xiàn)的可視化而適當?shù)仫@示帕累托最優(yōu)解時，能夠在考慮制造誤差的情況下捕獲在目標函數(shù)與設計參數(shù)或另一個目標函數(shù)之間的關系。