[发明专利]一种多目标机械组件设计的优化方法和优化系统

权利要求书

1.一种多目标机械组件设计的优化方法，其特征在于，包括步骤：

A、接收用户预设置的机械组件的设计参量，建立所述设计参量的优化模型；

B、调用粒子群算法子程序对所述优化模型进行优化处理，获取所述设计参量的Pareto前沿，并通过迭代方式对所述Pareto前沿进行更新；

C、当迭代次数达到预定值时，调用极值动力学优化算法子程序，对所述Pareto前沿进行多样性保持的优化处理；

D、当迭代完成时，将所述Pareto前沿以图的形式输出。

2.根据权利要求1所述的多目标机械组件设计的优化方法，其特征在于，所述步骤B进一步包括：

B1、配置一外部存档来存储所述设计参量的Pareto前沿；

B2、调用粒子群算法子程序，获取新产生的粒子位置，并与Pareto前沿中所有非支配解在二维目标空间上进行支配比较，对所述外部存档进行更新。

3.根据权利要求2所述的多目标机械组件设计的优化方法，其特征在于，所述步骤B2具体还包括：

B21、预设置粒子群规模；

B22、随机产生所有粒子的初始位置；

B23、定义所有粒子的初始速度；

根据权利要求1所述的多目标机械组件设计的优化方法，其特征在于，所述步骤C进一步包括：

C1、对所述Pareto前沿中粒子群的全局Pareto最优解的各分量依次实施混合高斯-柯西变异，得到若干子个体；

C2、采用支配排序法计算各子个体的适应度，并将适应度为零的子个体与粒子群的全局Pareto最优解进行支配比较，从而更新粒子群的全局Pareto最优解，如果粒子群的全局Pareto最优解发生改变，则用全局Pareto最优解来更新外部存档。

4.根据权利要求3所述的多目标机械组件设计的优化方法，其特征在于，所述步骤C进一步还包括：

C3、当适应度为零的子个体为两个或者两个以上时，根据多样性保持机制来选择其中的最差子个体，并将该最差子个体与粒子群的全局Pareto最优解进行支配比较，从而更新粒子群的全局Pareto最优解。

5.一种多目标机械组件设计的优化系统，其特征在于，所述优化系统包括：

初始化模块，用于接收用户预设置的机械组件的设计参量，建立所述设计参量的优化模型；

第一优化模块，用于调用粒子群算法子程序对所述优化模型进行优化处理，获取所述设计参量的Pareto前沿，并通过迭代方式对所述Pareto前沿进行更新；

第二优化模块，用于当迭代次数达到预定值时，调用极值动力学优化算法子程序，对所述Pareto前沿进行多样性保持的优化处理。

6.输出模块，用于当迭代完成时，将所述Pareto前沿以图的形式输出。

7.根据权利要求6所述的多目标机械组件设计的优化系统，其特征在于，所述第一优化模块还包括：

设置模块，用于配置一外部存档来存储所述设计参量的Pareto前沿；

更新模块，用于调用粒子群算法子程序，获取新产生的粒子位置，并与Pareto前沿中所有非支配解在二维目标空间上进行支配比较，对所述外部存档进行更新。

8.根据权利要求6所述的多目标机械组件设计的优化系统，其特征在于，所述第二优化模块还包括：

变异处理模块，用于对所述Pareto前沿中粒子群的全局Pareto最优解的各分量依次实施混合高斯-柯西变异，得到若干子个体；

适应度优化模块，用于采用支配排序法计算各子个体的适应度，并用适应度为零的子个体与粒子群的全局Pareto最优解进行支配比较，从而更新粒子群的全局Pareto最优解，如果粒子群的全局Pareto最优解发生改变，则用全局Pareto最优解来更新外部存档。