[發明專利]一種機械結構異類多目標性能的穩健性度量與均衡優化設計方法

有效

• 申請號: 201810143306.0
• 申請日: 2018-02-11
• 公開（公告）號: CN108520087B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 程錦;周振棟;馮毅雄;劉振宇;譚建榮
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06N3/12;G06F111/06;G06F111/10
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜;邱啟旺

1.一種機械結構異類多目標性能的穩健性度量與均衡優化設計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

1)根據機械結構異類性能穩健優化設計要求，確定不確定向量和設計向量的取值范圍，同時考慮成本型、固定型、收益型和偏離型目標性能的區間中值和長度為目標函數，并將具有最大值限定的機械結構性能指標描述為區間約束函數，建立機械結構異類多目標性能的穩健性優化設計模型：

s.t.

其中，

式中x是設計向量，U是不確定向量，f_ji(x,U)是第j種目標類型下的第i個目標性能指標，和和分別是f_ji(x,U)的區間左右界、區間中值和長度，j＝1為成本型，j＝2為固定型，j＝3為收益型，j＝4為偏離型，和分別為第j個目標類型下的第i個人為指定的目標性能區間的中值和長度，該模型分別具有n_fc個成本型，n_fg個固定型，n_fs個收益型和n_fp個偏離型目標性能指標；g_k(x,U)是第k個約束性能指標，和分別為g_k(x,U)的區間左右界，B_k是給定的第k個區間常數，和分別為B_k的區間左右界，該模型具有n_g個最大值限定的約束性能指標；

2)在由設計向量和不確定向量確定的設計空間內進行采樣，獲取各樣本點所對應設計向量的機械結構異類性能指標，構建結構異類性能指標的近似預測模型；

3)利用雙層嵌套遺傳算法獲得步驟1)建立的機械結構異類多目標性能穩健性優化設計模型的最優解，即為適應度最大的設計向量；具體包括以下子步驟：

3.1)雙層嵌套遺傳算法初始化設置，生成初始種群；

3.2)在遺傳算法內層，根據構建的近似預測模型計算得到當前種群個體的異類目標和約束性能左右邊界值；計算設計向量所對應的區間約束性能的穩健均衡性系數B_g_k(x)、區間異類目標性能的穩健均衡系數B_f_ji(x)、區間約束與異類目標性能穩健性均衡系數B_gf_k(x)；

其中和分別為當前種群中設計向量的第k個結構約束性能指標的區間中值和長度，和分別為第k個指定區間的區間中值和長度；

對于成本型和收益型目標性能，j＝1,3：

對于固定型和偏離型目標性能，j＝2,4：

其中和分別為當前種群中所有需進行對比的設計向量第j個目標類型下的第i個目標性能區間中值和區間長度的平均值；

3.3)在遺傳算法外層，將設計向量區分為可行解和不可行解；

基于區間約束性能的穩健均衡性系數B_g_k(x)和區間異類目標性能的穩健均衡系數B_f_ji(x)，對可行解進行分類，若所有B_g_j(x)和B_f_ji(x)均大于0，則可行解x整體性能均衡，歸為A類；若所有B_g_j(x)大于0且存在B_f_ji(x)小于0，則可行解x約束性能均衡，歸為B類；若存在B_g_j(x)小于0且所有B_f_ji(x)大于0，則可行解x異類目標性能均衡，歸為C類；若存在B_g_j(x)和B_f_ji(x)均小于0，則可行解x整體性能非均衡，歸為D類；

3.4)分別計算A，B，C，D四類可行解的異類目標性能穩健性整體距離D(x)，具體步驟如下：

3.4.1)計算可行解對應第j個目標類型下的第i個目標性能指標的區間異類目標性能穩健性距離D_ji(x)；

對于成本型目標性能，即j＝1,i＝1,2,…,n_fc：

對于固定型目標性能，即j＝2,i＝1,2,…,n_fg：

對于收益型目標性能，即j＝3,i＝1,2,…,n_fs：

對于偏離型目標性能，即j＝4,i＝1,2,…,n_fp：

3.4.2)對設計向量的n_fc個成本型，n_fg個固定型，n_fs個收益型和n_fp個偏離型區間目標性能分別利用D_ji(x)進行升序排序，每個可行解將對應具有n_fc+n_fg+n_fs+n_fp個排序序號r_ji(x)，從而計算異類目標性能穩健性整體距離D(x)為：

3.5)A，B，C，D四類可行解分別利用D(x)進行類內排序，對不可行解進行排序，可行解優于不可行解，可行解A類優于B類優于C類優于D類，得到當代種群所有個體的優劣排序；

3.6)每次迭代完成后，判斷是否達到最大迭代次數或者收斂條件：如達到，輸出最優解；否則，對當前迭代次數加1處理，并進行交叉和變異操作從而生成外層遺傳算法新種群的新個體，返回步驟3.2)。