[发明专利]基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法有效
申请号: | 201310651312.4 | 申请日: | 2013-12-09 |
公开(公告)号: | CN103699720A | 公开(公告)日: | 2014-04-02 |
发明(设计)人: | 程锦;吴震宇;刘振宇;谭建荣 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06F19/00;G06N3/12 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 周烽 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 区间 约束 违反 高速 压力机 机构 尺寸 优化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法。
技术背景
滑块机构作为高速压力机的关键施力部件,其设计优劣对高速压力机的性能有着直接而重要的影响。为保证冲压产品的精度和配套模具的使用寿命,在确定压力机滑块机构的拓扑形状后,还需对其尺寸进行优化,以尽可能提高滑块的刚度,并保证其重量和强度符合客户需求。
高速压力机实际设计制造中,其滑块材料特性通常存在一定的不确定性而只能确定其变化范围。传统方法往往忽略这些不确定性,建立确定性的优化模型并利用确定性优化算法进行求解,其所得最优方案在实际生产中往往因材料特性的波动而并非最优,有时甚至无法满足压力机滑块的刚度要求。因此,要获得真正符合实际生产需求的最优设计方案,首先必须建立充分考虑这些不确定性因素的高速压力机滑块机构优化模型。
将存在不确定性的高速压力机滑块材料特性描述成区间变量,建立滑块机构的尺寸优化模型,则目标函数和约束函数均为区间型不确定变量的连续函数,其可能取值范围均构成一区间,无法用传统确定性的优化方法进行求解。目前求解此类优化问题的常用方法是,通过区间可能度法或区间序关系将区间优化问题转换为确定性优化问题,进而利用现有确定性优化问题的求解方法来获取转换后两层嵌套确定性优化问题的最优值。Jiang等于2008年在《European Journal of Operational Reserach》(188:1-13)的论文“A nonlinear interval number programming method for uncertain optimization problems”中提出基于区间序关系将单目标区间优化问题转换为最小化目标函数区间中点及半径的双目标确定性优化问题。姜潮2008年在湖南大学博士学位论文“基于区间的不确定性优化理论与算法”(第13-33页)中提出基于区间可能度法,通过设置相应的可能度水平将区间约束转换为确定性约束,并在此基础上,通过加权法和罚函数法将双目标约束优化问题转换为单目标无约束优化问题进行求解。这些将区间优化问题转换为确定性优化问题进行求解的方法存在以下不足:1)转换过程中,可能度水平、权系数、罚因子等参数的选择存在较大的主观随意性,而这些参数的取值对优化结果有着直接而重要的影响,不恰当的参数取值将难以保证转换后单目标无约束确定性优化求解所得设计方案在实际工程中的可行性和有效性;2)将区间优化问题转换为确定性优化问题进行求解的过程中必将丢失不确定性建模时所描述的不确定性信息,这也违背了建立区间优化模型求解高速压力机滑块机构尺寸优化问题时真实反映其客观不确定性本质的初衷。造成这些不足的根本原因在于,现有方法在处理区间优化问题时均先将其转换为确定性优化问题,而这一转换过程必然导致参数选择时的主观随意性和不确定性信息的丢失,难以反映区间不确定性优化问题的本质。因此,要克服这些不足,就必须避免基于区间变量的高速压力机滑块尺寸优化问题向确定性优化问题的转换过程,探索一种与现有间接求解方法截然不同的区间优化问题直接求解方法。通过对区间目标函数值优劣的直接比较、区间约束函数值满足条件与否的直接判断,对给定设计空间内的所有设计方案进行优劣比较和排序,在此基础上确定高速压力机滑块尺寸的最佳设计方案。
发明内容
为解决实际工程中具有不确定性参数的高速压力机滑块机构尺寸优化问题,并克服现有方法在求解区间优化模型时均先将其转换为确定性优化模型而导致不确定性信息丢失且难以反映不确定性优化问题本质的不足,本发明提供了一种基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法,建立基于区间变量的高速压力机滑块机构优化模型,基于区间约束违反度和优于关系准则实现区间优化模型的直接求解,避免了从区间优化模型到确定性模型的转换过程。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于区间约束违反度的高速压力机滑块机构尺寸优化方法,包括以下步骤:
1)建立基于区间变量的高速压力机滑块机构尺寸优化模型:
确定压力机滑块机构尺寸优化的目标和需考虑的约束条件,设计变量及其取值范围,优化中需考虑的不确定性参数及其波动范围,建立如下滑块机构尺寸优化模型:
(式1)
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