專利名稱：考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法。
背景技術(shù)：
高速壓力機的性能直接影響著沖壓產(chǎn)品的精度、使用性和生產(chǎn)效率，而作為壓力機關(guān)鍵施力部件的滑塊機構(gòu)，其設(shè)計優(yōu)劣對高速壓力機整體性能的影響尤為重要。為了提高壓力機的加工精度和工作效率，降低生產(chǎn)成本和能源消耗，應(yīng)盡可能地在提高滑塊剛度的同時降低滑塊的重量。因此，需要以壓力機滑塊高剛度輕量化為目標進行優(yōu)化設(shè)計?，F(xiàn)有的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計一般都是基于確定的系統(tǒng)參數(shù)和優(yōu)化模型，并借助于經(jīng)典的確定性優(yōu)化方法進行求解。但在許多實際工程問題中，不可避免地存在著與材料性質(zhì)、制造 安裝、幾何特性、邊界條件、計算測量偏差等有關(guān)的誤差或不確定性，由于數(shù)學(xué)求解上的困難和不便，在許多情況下忽略了這些不確定性，這可能導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生較大的偏差。高速壓力機實際設(shè)計制造中，滑塊的材料屬性存在一定的不確定性，若按照確定性問題進行求解，最終的結(jié)果不一定最優(yōu)，甚至可能存在較大的偏差，難以滿足壓力機的精度要求。因此，高速壓力機的設(shè)計必須充分考慮這些客觀存在的不確定性，建立比傳統(tǒng)確定性優(yōu)化方法更為客觀和真實的不確定性優(yōu)化模型進行求解，才能獲得高可靠性的最優(yōu)設(shè)計方案。目前不確定性優(yōu)化問題的研究主要有基于概率方法的隨機規(guī)劃和模糊規(guī)劃，基于非概率的凸模型優(yōu)化和區(qū)間數(shù)優(yōu)化。隨機規(guī)劃和模糊規(guī)劃方法需要知道不確定變量的精確概率分布和模糊隸屬度函數(shù)，這需要足夠多的不確定信息才能實現(xiàn)，但生產(chǎn)實際中這些不確定信息往往很難獲取，阻礙了它們在實際中的應(yīng)用。工程實際中不確定變量的取值范圍相對來說容易得到，因此國內(nèi)外許多學(xué)者致力于研究非概率的不確定優(yōu)化問題，特別是基于區(qū)間變量的不確定優(yōu)化。Ishibuchi H于1990年在《European Journal of OperationalResearch》(1990,48 (2):219-225)上發(fā)表的論文 “Multiodjective programming inoptimization of the interval objective function” 中通過引入?yún)^(qū)間序關(guān)系將區(qū)間數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為確定性的優(yōu)化問題。Inuiguchi M于1995年在《European Journal ofOperational Research》(1995，86(3):526-536)上發(fā)表的論文“Minimax regret solutionto linear programming problems with an interval objective function，，中提出了基于最大最小后悔準則的線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化問題。馬華龍在博士論文“不確定系統(tǒng)的魯棒優(yōu)化方法及其研究”中提出了一種結(jié)合目標函數(shù)期望值、不確定度和后悔度的三目標魯棒性優(yōu)化方法。姜潮在博士論文“基于區(qū)間的不確定性優(yōu)化理論與算法”中提出了將非線性區(qū)間數(shù)不確定性問題轉(zhuǎn)換為確定性問題的多種優(yōu)化算法。其中，基于區(qū)間結(jié)構(gòu)分析的非線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化算法將兩層嵌套優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化，具有較高的計算效率，但外層優(yōu)化需反復(fù)調(diào)用非常耗時的數(shù)值分析模型；而基于近似模型技術(shù)的非線性區(qū)間數(shù)優(yōu)化算法采用近似模型代替數(shù)值分析模型，提高了計算效率，但仍存在兩層嵌套優(yōu)化問題，且近似模型的收斂速度需要進一步提高。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決實際工程中具有不確定性參數(shù)的高速壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計問題，本發(fā)明的目的在于提供了一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法，并采用多目標遺傳算法和動態(tài)更新的代理模型尋找最優(yōu)解集。該方法能在保持較高計算效率的同時得到高可靠性和高精度的計算結(jié)果。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，其具體步驟如下I)建立考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計模型選擇對滑塊剛度和重量影響大的連桿間距、滑塊高度作為設(shè)計變量，構(gòu)成設(shè)計向量X;選擇滑塊材料的彈性模量、泊松比和密度為不確定變量，組成不確定參數(shù)向量U，采用區(qū)間形式進行描述；設(shè)計向量X和不確定參數(shù)向量U組成輸入變量空間，試驗設(shè)計和代理模型的建立均在輸入變量空間內(nèi)進行；以滑塊剛度和滑塊重量為優(yōu)化目標，建立多目標不確 定優(yōu)化模型如下 mjnRHWWL。]s. t. Gi (X) ^ OU e U1=LUl, Ue]= [(/f,(/f], i=l, 2, 3其中，F(xiàn)1(Xj)和匕仏⑴為滑塊剛度和滑塊重量，均為關(guān)于X和U的非線性連續(xù)函數(shù)；G(X)為約束函數(shù)，是僅和設(shè)計向量X相關(guān)的確定性約束函數(shù)；2)采用優(yōu)化的拉丁超立方抽樣方法在輸入變量空間內(nèi)進行試驗設(shè)計根據(jù)設(shè)計向量X和不確定參數(shù)向量U的變化范圍，在輸入變量空間內(nèi)采用拉丁超立方方法進行抽樣試驗，S個輸入變量、N次試驗運行的拉丁超立方試驗設(shè)計表示為NX S階矩陣，矩陣列向量是向量[1，2，…，N]的隨機置換，由于隨機采樣會產(chǎn)生許多種采樣方案，為了得到均勻分布的樣本點，以最大最小距離為優(yōu)化準則，即保證所有設(shè)計樣本點之間的最小距離最大，進行優(yōu)化的拉丁超立方抽樣，獲得具有空間均布性和投影均勻性的試驗設(shè)計方案；3)建立參數(shù)化模型，通過協(xié)同仿真得到樣本點對應(yīng)的目標函數(shù)響應(yīng)值利用三維CAD建模軟件，以設(shè)計向量X為獨立控制參數(shù)，建立高速壓力機裝配體參數(shù)化模型；通過接口技術(shù)，實現(xiàn)CAD軟件和有限元軟件間參數(shù)的雙向傳遞；通過協(xié)同仿真，調(diào)用分析模型進行有限元分析計算，得到各樣本所對應(yīng)真實模型的響應(yīng)值；4)利用得到的樣本集構(gòu)建Kriging代理模型Kriging模型近似表達為一個隨機分布函數(shù)和一個多項式之和，如下式所示y (X) =f (X)+z (X)式中，y(x)為未知的Kriging模型，f (X)為已知的關(guān)于x的函數(shù),提供了設(shè)計空間內(nèi)的全局近似模擬，看作是一個常數(shù)β，β的值通過已知的響應(yīng)值估計得到；ζ(χ)為一隨機過程，是在全局模擬的基礎(chǔ)上創(chuàng)建的期望為O、方差為σ 2的局部偏差，其協(xié)方差矩陣表示為 cov [ζ (Xi)，ζ (Xj) ] = σ 2R [R (Xi, xJ)]式中，R為相關(guān)矩陣洱(夂xJ)表示任意兩個樣本點的相關(guān)函數(shù)，選擇高斯函數(shù)作為相關(guān)函數(shù)，其表達式為
權(quán)利要求
1.一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟 1)建立考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計模型 選擇對滑塊剛度和重量影響大的連桿間距、滑塊高度作為設(shè)計變量，構(gòu)成設(shè)計向量X ;選擇滑塊材料的彈性模量、泊松比和密度為不確定變量，組成不確定參數(shù)向量U，采用區(qū)間形式進行描述；設(shè)計向量X和不確定參數(shù)向量U組成輸入變量空間，試驗設(shè)計和代理模型的建立均在輸入變量空間內(nèi)進行；以滑塊剛度和滑塊重量為優(yōu)化目標，建立多目標不確定優(yōu)化模型如下mh,[/-iA\^) y-；(X.i/)] s. t. Gi (X) ( OU e U1=LUl, UK]，fWi = [f/f,f/f]，i=l，2，3 其中，F(xiàn)1 (X，U)和匕^扔為滑塊剛度和滑塊重量，均為關(guān)于X和U的非線性連續(xù)函數(shù)；G(X)為約束函數(shù)，是僅和設(shè)計向量X相關(guān)的確定性約束函數(shù)； 2)采用優(yōu)化的拉丁超立方抽樣方法在輸入變量空間內(nèi)進行試驗設(shè)計 根據(jù)設(shè)計向量X和不確定參數(shù)向量U的變化范圍，在輸入變量空間內(nèi)采用拉丁超立方方法進行抽樣試驗，S個輸入變量、N次試驗運行的拉丁超立方試驗設(shè)計表示為NXS階矩陣，矩陣列向量是向量[1，2，…，N]的隨機置換，由于隨機采樣會產(chǎn)生許多種采樣方案，為了得到均勻分布的樣本點，以最大最小距離為優(yōu)化準則，即保證所有設(shè)計樣本點之間的最小距離最大，進行優(yōu)化的拉丁超立方抽樣，獲得具有空間均布性和投影均勻性的試驗設(shè)計方案； 3)建立參數(shù)化模型，通過協(xié)同仿真得到樣本點對應(yīng)的目標函數(shù)響應(yīng)值 利用三維CAD建模軟件，以設(shè)計向量X為獨立控制參數(shù)，建立高速壓力機裝配體參數(shù)化模型；通過接口技術(shù)實現(xiàn)CAD軟件和有限元分析軟件間參數(shù)的雙向傳遞；通過協(xié)同仿真，調(diào)用真實模型進行有限元分析計算，得到各樣本所對應(yīng)真實模型的響應(yīng)值； 4)利用得到的樣本集構(gòu)建Kriging代理模型 Kriging模型近似表達為一個隨機分布函數(shù)和一個多項式之和，如下式所示 y (X) =f (X) +z (X) 式中，y (X)為未知的Kriging模型，f (X)為已知的關(guān)于x的函數(shù),提供了設(shè)計空間內(nèi)的全局近似模擬，看作是一個常數(shù)β，β的值通過已知的響應(yīng)值估計得到；ζ(χ)為一隨機過程，是在全局模擬的基礎(chǔ)上創(chuàng)建的期望為O、方差為σ 2的局部偏差，其協(xié)方差矩陣表示為 COV [Ζ (X1) , Z (Xj) ] = σ 2R [R (X1，Xj)] 式中，R為相關(guān)矩陣；表示任意兩個樣本點的相關(guān)函數(shù)，選擇高斯函數(shù)作為相關(guān)函數(shù)，其表達式為 i (y，x0 = exp[—14—片 I2] k-二 I 根據(jù)無偏條件以及方差最小條件，結(jié)合拉格朗日乘子法和極大似然估計法，求得參數(shù)e、R和Θ的值，進而得到所需要的Kriging代理模型； 5)基于區(qū)間序關(guān)系實現(xiàn)不確定目標函數(shù)到確定性目標函數(shù)的轉(zhuǎn)換區(qū)間序關(guān)系用來定性判斷兩個區(qū)間的大小，通過區(qū)間序關(guān)系，把形如,17Ht7)的不確定性優(yōu)化目標函數(shù)轉(zhuǎn)換為如下的確定性優(yōu)化目標函數(shù)式中
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法，其特征在于所述第7)步驟中，通過多目標遺傳算法一次性獲得轉(zhuǎn)換后確定性優(yōu)化問題的所有Pareto最優(yōu)解集，根據(jù)壓力機的剛度和重量要求，選擇其中一個作為初步最優(yōu)解，判斷其是否滿足精度要求，若滿足，則輸出該解作為最終的最優(yōu)解，否則需進一步尋優(yōu)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法，其特征在于所述第8)步驟中，采用中心復(fù)合法進行局部重點采樣時，以目標函數(shù)的響應(yīng)極值所對應(yīng)的輸入變量坐標點為中心進行采樣，選取樣本點補入到已有的目標函數(shù)樣本集中，不斷更新Kriging代理模型。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計方法。包括以下步驟建立考慮不確定性的壓力機滑塊機構(gòu)高剛度輕量化設(shè)計模型；采用優(yōu)化的拉丁超立方抽樣方法進行試驗設(shè)計，通過協(xié)同仿真獲得各樣本點對應(yīng)的目標函數(shù)響應(yīng)值，構(gòu)建Kriging代理模型；基于區(qū)間序關(guān)系將不確定目標函數(shù)轉(zhuǎn)換為確定性目標函數(shù)；利用區(qū)間結(jié)構(gòu)分析法計算目標函數(shù)區(qū)間，利用多目標遺傳算法尋找轉(zhuǎn)化后確定性優(yōu)化問題的Pareto最優(yōu)解集，若不滿足精度要求則在目標函數(shù)區(qū)間極值處進行重點采樣，更新目標函數(shù)樣本集和代理模型進行迭代尋優(yōu)。本發(fā)明建立符合工程實際的滑塊機構(gòu)不確定性優(yōu)化模型進行求解，可真正實現(xiàn)滑塊機構(gòu)輕量化高剛度設(shè)計。
文檔編號G06F17/50GK102867083SQ20121031556
公開日2013年1月9日 申請日期2012年8月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月30日
發(fā)明者程錦, 李小剛, 劉振宇, 譚建榮 申請人:浙江大學(xué)