[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

说明书

技术领域

本发明涉及机械组件的设计问题，尤其涉及的是一种多目标机械组件设计的优化方法和优化系统。

背景技术

在现实世界中，很多问题通常由多个可能相互冲突的目标组成，即在不降低一种目标值的情况下不能任意提高其他目标的性能，因此只能在各个目标之间取均衡后的结果。如在设计新产品时，既要考虑是产品具有较好的性能，又要考虑使其制造成本最低，同时还要考虑产品的可制造性、可靠性以及可维修性等性能，这些设计目标的改善可能相互抵触。对于机械组件的设计亦是如此。

机械组件的优化设计不仅需要考虑设计的成本，还需要考虑机械组件架构的合理性和稳定性。目前有采用多目标极值动力学算法对机械组件的优化设计方案，然而这种采用多目标极值动力学算法的方案只能做到优化结果具有较好的收敛性能，并不能做到较好的多样化性能。使得多目标机械组件的优化设计过于单一，不能满足用户多样性的要求。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种多目标机械组件设计的优化方法和优化系统，通过软件方式解决多目标机械组件优化设计问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种多目标机械组件设计的优化方法，其中，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。

所述的多目标机械组件设计的优化方法，其中，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。

所述的多目标机械组件设计的优化方法，其中，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；

所述的多目标机械组件设计的优化方法，其中，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。

所述的多目标机械组件设计的优化方法，其中，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。

一种多目标机械组件设计的优化系统，其中，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。

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。

所述的多目标机械组件设计的优化系统，其中，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。

所述的多目标机械组件设计的优化系统，其中，所述第二优化模块还包括：