主机选型的多目标优化设计
智能机械结构的多目标优化设计

智能机械结构的多目标优化设计近年来,随着智能科技的迅速发展,智能机械在各个领域得到了广泛应用。
然而,在设计智能机械结构时,我们常常面临一个难题:如何在满足多个目标的要求下,实现最优的设计方案。
本文将探讨智能机械结构的多目标优化设计。
首先,我们需要明确多目标优化设计的含义。
多目标优化设计是指在设计过程中,同时考虑多个目标函数,并在这些目标函数之间寻求最优平衡的设计方案。
在智能机械的设计中,这些目标函数可能包括机械性能、能耗、稳定性等方面的要求。
因此,多目标优化设计的目标是在这些不同的目标函数之间找到最适合的设计方案。
为了实现多目标优化设计,我们需要借助一些优化方法和工具。
例如,遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法,它可以在设计空间中搜索最佳的解决方案。
此外,多目标遗传算法和粒子群优化算法也是常用的工具,它们能够有效地处理多个目标函数。
这些方法和工具能够帮助设计者在设计过程中综合考虑多个目标,并找到最佳的权衡方案。
在进行多目标优化设计时,我们需要将每个目标函数具体化为可测量的指标。
例如,在设计智能机械结构时,我们可能需要考虑机械性能的指标,如刚度、精度、承载能力等。
同时,能耗也是一个重要的指标,我们可以通过测量功耗来评估设计方案的能源效率。
除此之外,稳定性和可靠性也是关键指标,它们可以通过模拟分析和实验验证来评估设计方案的可行性。
另外,多目标优化设计的过程也需要考虑到不同设计变量之间的相互影响。
例如,在设计机械结构时,材料的选择、几何参数的确定等都会对机械性能和能耗产生影响。
因此,在进行多目标优化设计时,我们需要将这些设计变量纳入考虑,并找到最佳的设计方案。
最后,为了验证多目标优化设计的有效性,我们需要进行仿真和实验验证。
通过仿真模拟,我们可以评估设计方案在不同工况下的性能表现。
而通过实验验证,我们可以对设计方案进行实际测试,并验证其可行性和稳定性。
这些验证结果将有助于指导后续的设计过程,从而得到更加优化的结构设计。
机械系统优化设计中的多目标优化方法

机械系统优化设计中的多目标优化方法引言:机械系统是现代工业中不可或缺的一部分,它们的设计和优化对于提高生产效率和降低成本至关重要。
在机械系统的设计中,多目标优化方法被广泛应用,以实现各种设计指标的最优化。
本文将介绍机械系统优化设计中的多目标优化方法,并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、多目标优化方法的概述多目标优化方法是一种通过考虑多个设计指标来实现最优解的方法。
在机械系统优化设计中,常见的设计指标包括性能、成本、可靠性、安全性等。
传统的单目标优化方法只考虑一个设计指标,而多目标优化方法则能够在多个指标之间找到一种平衡。
二、多目标优化方法的应用1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程,逐步搜索最优解。
在机械系统优化设计中,遗传算法能够同时考虑多个设计指标,找到一组最优解,以满足不同的需求。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化方法。
它通过模拟粒子在解空间中的移动和信息交流,逐步搜索最优解。
在机械系统优化设计中,粒子群算法能够在多个设计指标之间找到一种平衡,以达到最优化设计。
3. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的优化方法。
它通过构建超平面来划分不同类别的数据,以实现分类和回归的最优化。
在机械系统优化设计中,支持向量机能够通过分析历史数据和建立模型,预测不同设计参数对多个指标的影响,从而实现最优化设计。
三、多目标优化方法的优势和挑战多目标优化方法在机械系统优化设计中具有以下优势:1. 考虑多个设计指标,能够找到一种平衡,满足不同需求。
2. 能够通过模拟自然进化或群体行为的方式进行搜索,提高搜索效率。
3. 能够通过建立模型和分析数据,预测不同设计参数对多个指标的影响,指导设计过程。
然而,多目标优化方法也面临一些挑战:1. 设计指标之间可能存在冲突,需要找到一种平衡的解决方案。
2. 多目标优化问题的解空间通常非常大,搜索过程可能非常复杂和耗时。
7多目标优化方法

7多目标优化方法多目标优化是指同时优化多个目标函数的问题,它在很多实际问题中具有重要的应用价值。
以下是七种常见的多目标优化方法:1.加权方法:加权方法是最简单的多目标优化方法之一、它将多个目标函数线性组合成一个单独的目标函数,并通过加权系数来控制各个目标函数的重要程度。
这种方法的优点是简单易实现,但需要根据问题的具体情况确定权重。
2.建模和求解方法:建模和求解方法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,通过建立适当的模型和求解算法来解决。
其中一个常见的方法是基于遗传算法的多目标优化方法,通过遗传算法的进化过程来目标函数的近似最优解。
3. Pareto优化方法:Pareto优化方法是一种非支配排序方法,通过对解集进行排序和筛选,找到Pareto最优解集合。
Pareto最优解是指在没有劣化其他目标函数的情况下,无法通过优化任何一个目标函数而使得其他目标函数有所改善的解。
这种方法能够找到问题的一些最优解,但可能无法找到所有的最优解。
4.基于指标的方法:基于指标的方法通过定义一些评价指标来度量解的质量,并根据这些指标来选择最优解。
常用的指标包括距离指标、占优比例指标等。
这种方法能够在有限的时间内找到一些较优的解,但在有些情况下可能会丢失一些最优解。
5.多目标粒子群优化方法:多目标粒子群优化方法是一种基于粒子群算法的多目标优化方法。
它通过多种策略来维护多个最优解,并通过粒子调整和更新来逐步逼近Pareto最优解。
这种方法具有较好的全局能力和收敛性能。
6.模糊多目标优化方法:模糊多目标优化方法将隶属度函数引入多目标优化问题中,通过模糊规则和模糊推理来处理多目标优化问题。
它能够处理含有不精确信息或不确定参数的多目标优化问题。
7.多目标进化算法:多目标进化算法是一类通过模拟生物进化过程来解决多目标优化问题的方法,其中包括多目标遗传算法、多目标蚁群算法、多目标粒子群优化等。
这些方法通过维护一个种群来Pareto最优解,通过进化操作(如交叉、变异等)来逐步优化解的质量。
多目标优化设计

多目标优化设计多目标优化是指在一个问题中存在多个目标函数,要在这些目标函数之间进行权衡,以找到最优的解决方案。
在设计中,多目标优化可以应用于许多领域,例如工程设计、运筹学、经济学等。
在设计中,多目标优化的基本思想是通过寻找一个可行解的集合,这个集合中的每个解都是目标函数集合的一种权衡结果。
对于每个目标函数,都存在一个最优解,但是这些最优解往往是相互矛盾的。
多目标优化的目标是找到一个最优集合,使得这个集合中的解对于所有的目标函数都是最优的。
多目标优化的设计过程主要包括以下几个步骤:1. 确定目标函数:首先需要确定问题中的目标函数,这些目标函数通常是设计问题的不同方面的考虑因素。
例如,在工程设计中,可以将成本、效率、可靠性等作为目标函数。
2. 确定约束条件:设计问题通常存在着一些约束条件,例如可行性约束、物理约束等。
这些约束条件是设计问题的限制条件,需要在优化过程中满足。
3. 构建多目标优化模型:将目标函数和约束条件转化为数学模型,并进行适当的数学描述。
将目标函数和约束条件定义为目标函数集合和约束条件集合。
4. 求解优化模型:采用合适的多目标优化算法,求解多目标优化模型,得到一组最优解的集合。
常用的多目标优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
5. 分析最优解集合:分析最优解集合中的解的特点和性质,确定最终的设计方案。
可以根据实际需求,选取最优解集合中的一个解作为最终设计方案,也可以将最优解集合进行综合分析,得到一个更优的解。
多目标优化的设计具有以下优点:1. 考虑了问题的多个方面:多目标优化能够同时考虑问题的多个目标函数,从而可以得到更全面和综合的解决方案。
2. 考虑了问题的多个约束:多目标优化能够同时满足多个约束条件,从而可以保证解决方案的可行性。
3. 引入了权衡因素:多目标优化通过权衡不同的目标函数,能够找到一个更合适的解决方案,可以根据实际需求进行灵活调整。
4. 提供了多个最优解:多目标优化能够提供一个最优解的集合,这些最优解对于不同的目标函数都是最优的,可以满足不同的需求。
基于多目标优化的机电系统的配置与布局规划方案探讨

基于多目标优化的机电系统的配置与布局规划方案探讨引言:机电系统在建筑工程中具有重要作用,它们负责供暖、通风、空调、照明等方面的功能。
在建筑设计中,机电系统的配置与布局规划方案必须经过精心的设计和优化,以确保系统的效率和可靠性。
本文将探讨基于多目标优化的机电系统配置与布局规划方案,旨在提高能源利用效率、减少建筑运营成本,并保证系统的可持续性。
一、多目标优化在机电系统配置中的应用目前,建筑物运行中最重要的挑战之一是如何在满足不同需求的情况下提高能源利用效率。
传统做法中,机电系统的配置与布局常常是基于单一目标的考虑,比如降低成本或简化施工过程,而忽视了其他重要因素。
然而,基于多目标优化的方法可以同时考虑各种约束条件,并在不同目标之间寻找最佳平衡点。
多目标优化算法,如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等在机电系统配置中发挥了重要作用。
通过将各个子系统的参数和变量作为问题的决策变量,同时考虑能源利用率、建筑运营成本、环境承载力和舒适性等多个目标,并通过数学模型进行计算,以达到最佳的配置方案。
通过采用这些算法,设计师可以在不同方案之间进行选择和比较,以满足项目需求和整体目标。
二、机电系统配置与布局规划中的关键因素1. 能源利用效率能源利用效率是机电系统配置与布局规划的核心目标之一。
通过合理配置供暖、通风、空调和照明等子系统的参数和变量,在保证舒适性的前提下,最大限度地减少能源消耗,达到节能减排的目标。
在配置供暖系统时,可以结合建筑的朝向、外部环境和建筑材料等因素,选择最佳的供暖方式和设备。
通风系统的配置应该根据建筑物的形状和用途来确定,采用合适的通风方式和机械设备,以达到最佳的通风效果。
空调系统的配置应该结合建筑物的热负荷、使用率和外部气候条件等综合因素,选择合适的空调方式和设备。
照明系统的配置应该根据建筑物的功能区域和使用需求来确定,选择节能高效的灯具和照明控制系统,以降低电能消耗并提高舒适性。
2. 建筑运行成本除了能源利用效率外,考虑建筑运营成本也是机电系统配置与布局规划的重要因素之一。
机械设计中的多目标决策与优化

机械设计中的多目标决策与优化在现代机械设计领域,多目标决策与优化是一个至关重要的环节。
它不仅仅是简单地设计一个能够完成特定任务的机械部件或系统,而是要在众多相互冲突的目标中找到一个最优的平衡点,以满足各种性能要求、成本限制和环境影响等因素。
让我们先来理解一下什么是多目标决策。
想象一下,我们要设计一款汽车发动机。
我们可能希望它具有强大的动力输出,同时又要低油耗、低排放、低噪音,还要结构紧凑、重量轻、成本低。
这些目标之间往往存在着相互矛盾的关系。
比如,为了提高动力,可能需要增大发动机的排量,但这通常会导致油耗增加和成本上升。
这就需要我们在这些目标之间进行权衡和抉择,找到一个能够最大程度满足多个目标的方案,这就是多目标决策。
多目标优化则是在多目标决策的基础上,运用各种数学方法和工具,系统地寻找最优解的过程。
在机械设计中,这些优化方法可以帮助我们在设计的早期阶段就预测和评估不同设计方案的性能,从而避免了后期的大量修改和试验,节省了时间和成本。
那么,在机械设计中,我们通常会面临哪些多目标的冲突呢?一个常见的例子是性能与成本的矛盾。
以数控机床为例,为了提高加工精度和速度,我们可能需要采用更先进的控制系统、高精度的零部件和复杂的结构设计。
但这无疑会增加机床的制造成本。
另一个例子是可靠性与重量的冲突。
在航空航天领域,为了确保飞行器的可靠性,需要使用高强度、高质量的材料,但这往往会增加结构的重量,从而影响飞行性能和燃油消耗。
为了解决这些多目标冲突,工程师们采用了各种各样的方法和技术。
其中一种常用的方法是目标规划法。
它将多个目标转化为一系列的约束条件和目标函数,然后通过数学优化算法来求解。
例如,我们可以将发动机的动力输出、油耗、排放等目标分别设定为约束条件,将成本作为目标函数,通过优化算法找到满足约束条件且成本最低的设计方案。
还有一种方法是层次分析法。
这种方法将复杂的多目标问题分解为多个层次和子问题,然后通过比较和评估不同方案在各个层次上的优劣,最终得出总体的最优解。
多目标优化设计方法

多目标优化设计方法多目标优化(Multi-Objective Optimization,MOO)是指在考虑多个冲突目标的情况下,通过寻求一组最优解,并找到它们之间的权衡点来解决问题。
多目标优化设计方法是指为了解决多目标优化问题而采取的具体方法和策略。
本文将介绍几种常见的多目标优化设计方法。
1.加权和方法加权和方法是最简单直观的多目标优化设计方法之一、其基本思想是将多个目标函数进行加权求和,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
具体来说,给定目标函数集合f(x)={f1(x),f2(x),...,fn(x)}和权重向量w={w1,w2,...,wn},多目标优化问题可以表示为:minimize Σ(wi * fi(x))其中,wi表示各个目标函数的权重,fi(x)表示第i个目标函数的值。
通过调整权重向量w的取值可以改变优化问题的偏好方向,从而得到不同的最优解。
2. Pareto最优解法Pareto最优解法是一种基于Pareto最优原理的多目标优化设计方法。
Pareto最优解指的是在多个目标函数下,不存在一种改进解使得所有目标函数都得到改进。
换句话说,一个解x是Pareto最优解,当且仅当它不被其他解严格支配。
基于Pareto最优原理,可以通过比较各个解之间的支配关系,找到Pareto最优解集合。
3.遗传算法遗传算法是一种模仿自然界中遗传机制的优化算法。
在多目标优化问题中,遗传算法能够通过遗传操作(如选择、交叉和变异)进行,寻找较优的解集合。
遗传算法的基本流程包括:初始化种群、评估种群、选择操作、交叉操作、变异操作和更新种群。
通过不断迭代,遗传算法可以逐渐收敛到Pareto最优解。
4.支持向量机支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习方法。
在多目标优化问题中,SVM可以通过构建一个多目标分类模型,将多个目标函数转化为二进制分类问题。
具体来说,可以将目标函数的取值分为正例和负例,然后使用SVM算法进行分类训练,得到一个最优的分类器。
多目标优化设计方法讲解

多目标优化设计方法讲解多目标优化是指在一个优化问题中存在多个目标函数需要同时优化的情况。
多目标优化问题在实际应用中非常常见,例如在工程设计、金融投资和运筹学中等等。
与单目标优化问题不同的是,多目标优化问题需要找到一组解,满足所有目标函数的最优性要求。
本文将介绍多目标优化的相关概念和设计方法。
1.目标函数的定义方法:对于每个目标函数,我们需要明确定义其数学形式。
目标函数一般是一个关于决策变量的函数,用于衡量解的质量。
这些目标函数可以是线性的、非线性的、连续的或离散的。
2. Pareto优化:在多目标优化问题中,我们通常使用Pareto优化来解决。
Pareto优化是一种基于Pareto支配的解集划分方法。
Pareto支配是指解集中的解在至少一个目标上比另一个解更好,且在其它目标上至少一样好。
解集中不被任何其它解所支配的解被称为Pareto最优解。
Pareto最优解形成了一个称为Pareto前沿的非支配集合。
3. Pareto优化算法:常见的Pareto优化算法包括遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)、粒子群优化算法(PSO)和多目标蚁群算法等。
这些算法基于不同的策略和参数设置,通过多次迭代找到Pareto最优解。
4.解集的评价和选择:找到Pareto最优解后,需要根据具体应用的要求进行解集的评价和选择。
一种常见的方法是使用其中一种距离度量方法,如欧氏距离或海明顿距离,来度量解集中各个解之间的相似度。
另一种方法是基于问题的特定要求进行解集的选择。
5.偏好权重方法:在实际应用中,不同的目标函数可能具有不同的权重。
偏好权重方法可以对不同目标函数赋予不同的权重,从而根据具体需求得到更合理的解集。
常见的偏好权重方法有加权和法、电报求和法和最大化方法等。
6.可行性约束:在多目标优化问题中,可能存在一些约束条件,如可行性约束和偏好约束。
可行性约束是指解集中的解必须满足一些约束条件。
在算法设计中,需要考虑如何有效地处理这些约束,以充分利用已有信息,降低空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
X = ∪ Xi y= 1 又定义 X i = E ( X i , Y )
n
X = ∪ Xi y= 1 或者 X = y∪ E ( X i, Y ) = 1 显然 ( 1) 式的有效解集 E ( X , Y ) 和极小向量集 Y 满足如下关系: E( x, y) X y Y
吕青 : 主机选型的多目标优化设计
・ 9・
主机选型的多目标优化设计
吕青
( 武汉船舶职业技术学院 , 湖北 武 汉 430050)
提 要 本文根 据计算机辅助主推 进装置设计的 建模理 论 , 以 系统、 相关的 观点为 基础 , 通 过建立 主机 选型的 非线性多 目标优 化模型 , 阐述 了多 目标优 化设 计的方法。 主题词 船舶推 进 船用发动机 多目标分析 最优设计
3
# s = 0. 05115kg / m 。 在状态 2 时 ( t 2 = 40℃ ) 湿空气中水蒸汽的质 量流量为: Qm2 = Q2 ′ ×# s = 0. 921 × 0. 05115 = 0. 0471( kg / m 3) 。 ( 3) 析水量。 Q = Qm 1 - Qm2 = 0. 4347 - 0. 0471 = 0. 3875 ( kg / min) = 23. 25 ( kg / h) 。 液气分离器的除水率一般在 75% ~90% 之间, 所以液气分离器的最终除水为: mw = Q × ( 75% + 90% ) / 2 = 19. 18kg/ h 。
P m = ∃×
Vv ×# ( N / m2 ) , 2
- 2
式中 ∃——局部阻力系数 , 取 5. 0~8. 0; 2 V v —— 气体在设备中的平均流速, m / s ; #——工作压力下的气体密度, kg / m 3 。
6 安装示意图
安装示意图见图 2。
5 阻力损失
按《 容积式压缩机》 规定, 液气分离器在压缩机 的主气体管路中应看成局部阻力损失 , 计算式为 : [ 上接第 10 页 ] 优化求解的目的是求出( 1) 式问题的有效解集 E( X , Y ) 。 由于设计变量中有些是连续的 , 有些是整 形量, 因此增加了问题求解的复杂性。 一般采用逐步 逼近方法求解 , 即先在 X i 上求出 E ( X i , Y ) , 然后在 缩小的空间 X 上求出 E ( X , Y ) 。 设 y = min y ij ( i = 1 ~ 3) 分别是三个极小化 的分目标值, 它们对应的目标向量是 : y y 令: y
∑A ( M
i= 0
M
m
) i,
其中 M —— 主机输出点的扭矩 ; M m —— 主机标称扭矩。 RAT 系列机的 g e 对于给定的 n , g e = f ( P , n ) , 当输出点的转速 n 位于两个固定转速之间时 , 用 线性插值的方法求得 g e 。等航速线上任一点的主 机耗油率 g e = g eo g e = g eo - f ( M ); Mm
op
当前, 国际上柴油机市场竞争激烈, 厂家争相降 低柴油机的耗油率 , 并且采用减额输出的方法, 以增 加同一型号柴油机的功率覆盖面。这一方面给设计 者带来了更大选择自由度, 另一方面 , 也会使设计者 忽视主机的某些工作点 , 导致机船匹配不能达到最 佳。 本文介绍的多目标法, 就是一种解决在固定航速 条件下 , 在众多主机中选定较合适的主机及其设计 工作点的优化设计方法。
ANe A = H ug e N e = H u g e ;
P = ( n ) P 0, n ≥ n0 , n0 式中 A ——热功当量 ; H u —— 燃油的低发热值 ; g e —— 耗油率 ;
op
—— 螺旋桨敞水效率 ;
或 g e = g eo - f ( P , n ) 。 + 1- ( n ) n 0) 因此 = C 。 M g eo - f ( ) Mm 由于极大化 / C 与极大化 是等价的, 为了方
・ 10・
造 船 技 术 2004 年第 4 期 ( 总第 260 期 )
一般情况下, 所选主机的标称功率 M CR 不会 正好等于所需的推进功率 P o , 而且为了获得较大的 推进总效率要求主机的转速 n 与 n0 尽可能地接近和 具有较低的主机标称耗油率 g eo 。 然而 , 能满足这种 要求的机都是具有很大的缸径和标称功率 MCR , 通 常 M CR 越大意味着初投资越大。我们可以用整机 价格表示各个方案的绝对初投资大小 , 这样势必涉 及到单位千瓦的市场价格。随着市场供应关系的变 化 , 这些价格一直在波动。 为了能够客观地反映初投 资额度, 采用主机标称功率 M CR 与涉及需要的推 进功率 P 0 之差值 P 作为一个目标是合理的。 一方 面该指标能够反映初投资的相对大小 , 另一方面 , 它 与市场价格波动关系不大。 显而易见 , 为了节省初投 资应该设法使 P 极小化 , 即 m in P i = ( MCR i - P 0 ) , i ∈! 式中 ! ——可行机型集合。 1. 3 反映主机重量的目标 W 一般说, 主机缸径越大, 它的干重 G 就越大; 而 缸 径越大 , 标称耗油率 g eo 越小。 如果仅仅以主机的 干重 G 作为目标, 显然是不合理的, 因为这将导致选 择小缸径柴油机。 事实上, 尽管大缸径机或 M CE 机 的重量较大, 但它们的标称耗油率 g eo 低, 因此, 可以 从减少燃油装载量得到一定的补偿。然而又不能把 这两种重量等量齐观, 因为主机重量是一个不变的 常量, 而燃油装载重量是航行时间 t 的函数。在此, 本文用“ 权” 表征它们之间的差别, 至于如何规定权 系数还有待于进一步探讨。为了全面地反映主机干 重 G i 和燃油装载重量的综合因素, 本文以 W 作为反 映重量的目标 : M n W = ∀1 G i + ∀2C 1[ G eo - f ( )]( ) P0 Mm n0 其中 ∀1 、 ∀2 —— 权系数, ∀1 ∀2 ≥ 0, ∀1 + ∀2 = 1; 数。 C 1 —— 与续航时间 t 及单位换算有关的系
= ( y 11 , y 12, y 13 ) ; = ( y 21 , y 22, y 23 ) ; = ( y 31 , y 32, y 33 ) 。
T T
T
Y ( i ) ( y ( i) ) = { y ∈ Y ′ , y ≥ y ( i) } , ( i = 1 ~ 3) Y1 = ∪ Y ( i ) ( y ( i ) ) , ( i = 1 ~ 3) i= 1 C′ = ( C′ 1, C ′ 2, C ′ 3)
3
4 结论
如此通过对影响主机选型的主要因素的目标函 数的确定 , 建立非线性多目标优化的数学模型 , 采用 逐步逼近的筛选法进行优化计算 , 可较好地解决在 主机选型设计中兼顾机船匹配和主机效率及经济性 最佳的难题。
=Leabharlann P - P0 n = ( ) - 1。 P0 n0
等航速线上任一点的螺旋桨敞水效率为 : n op = opmax op = opm ax + 1 - ( ) , n0 其中 = 0. 2 ~ 0. 3, 具体取值依船型而定。 设 g eo 为某一特定柴油机的标称耗油率, 当实际 选定的柴油机输出扭矩小于它的标称扭矩, 那么经 过喷油定时调节和其他技术措施, 实际耗油率比标 称值下降 g e 。 按文献分别用三次正交多项式拟合
y n
2 主机选型的非线性多目标优化模型
为了统一起见 , 三个分目标均考虑极小化。 关于 推进总效率的目标改成 : min ′ = 1记设计变量为 :
其中 X →Y
y
E ( x , y ) → Y
3 优化求解
[ 下转第 31 页 ]
吕德义 , 等 : 一项液气分离器的技术创新
・31・
n , eo , , , , ) T = ( x 1 , x 2, x 3, x 4 , x 5 , x 6) T n0 g G MCR H L ( ′ , W , P ) T = ( Y 1, Y 2 , Y 3 ) T ( = ( f ( x 1 ) , f ( x 2) , f ( x 3 ) ) T 主机选型的多目标优化模型可表示为: v - miny = ( y 1 , y 2, y 3 ) g 1 = x 1 - 1. 0 ≥ 0 g 2 = nm ax - n0x 1 ≥ 0 g 3 = n om - n 0x 1 ≥ 0 - 1 g4 = M m - x a 1 M0 ≥ 0 g 5 = x 1 M 0 - M m in ≥ 0 g 6 = x 2 - g eom in ≥ 0 g 7 = g eoman - x 2 ≥ 0 g 8 = x 3 - G m in ≥ 0 g 9 = G m ax - x 3 ≥ 0 g 10 = D P m + P 0 - x 4 ≥ 0 g 11 = H m ax - x 5 ≥ 0 g 12 = L max - x 6 ≥ 0 或者 V - min y = { y 1( x ) , y 2( x ) , y 3( x ) } x∈x X = {x ∈ X R 6 ∶g i ≥ 0, i = 1, 2, …, 12} ( 1) 式中 nm ax , M m in —— 柴油机 L ayout 图规定的最大 转速和最小扭矩; n om —— 最大允许的螺旋桨转速; M 0 —— 对应于 P 0, n 0 时的扭矩 ; D pm —— 最大允许的功率差值。 式中其余下标 max 和 m in 均表示设定的值。 ( 1) 式表明多目标优化是在空间 X 上进行的 , 可以按等价类关系划分 X 。 设 X i 是第 i 台机满足等 航速要求的各点组成的集合, E ( X i , Y ) 是 X i 上的有 效解集, 那么
( 1) ( 2) ( 3) * ij ( 1)
图 2 安装示意图 1, 3 —检修截止阀 ; 2 —膨胀结 ; 4—旁通阀 ; 5—上排水阀 ; 6—下排污阀