稳健优化

摘要： 针对桁架自动检测装置因外界不确定因素造成的可靠性问题,本文采用Hooke Jeeves算法,对某桁架自动检测装置进行可靠稳健性优化设计。首先对桁架自动检测装置的约束条件进行设置,获取桁架检测装置确定性优化设计数学模型,并对优化结果进行分析。其次确定6σ稳健性优化方法,为提高模型的精确度,采用响应面模型与径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型的组合近似模型,对桁架自动检测装置的可靠稳健性进行优化设计分析。研究结果表明,在保证结构强度指标的基础上,采取可靠稳健性优化后,桁架总质量缩减为331.9 kg,实现结构减重6%,有效提高了桁架结构的可靠性与稳健性,满足桁架结构轻量化和稳健性的设计要求。该研究具有一定的理论研究和实际应用价值。

摘要： 针对无线供能反向散射通信系统中信道不确定性以及安全性问题,提出一种考虑系统安全性的稳健机会约束优化算法.首先,在考虑窃听数据传输速率约束、最小能量收集约束和设备反射率约束条件下,建立一个基于信道不确定性的最大化系统传输速率最小值的优化问题.为求解该问题,应用基于伯恩斯坦型不等式的安全近似方法,将原不确定性问题转换为确定性优化问题.然后,结合不等式的性质,引入相应的辅助变量,将确定性优化问题转换为凸优化问题,并利用标准的凸优化算法进行求解.最后,仿真结果表明了所提算法的有效性.

摘要： 为了控制板料成形的回弹量,同时提高板料成形优化效率,提出一种基于Kriging替代模型的板料成形稳健优化方法.首先通过灵敏度分析挑选出对板料成形质量影响较大的参数作为设计参数;然后利用Box-Behnken设计获取局部较少且分布合理的试验样本点,通过Kriging插值理论完成对设计变量与设计响应之间全局映射关系的拟合;最后结合Kriging近似模型对板料成形回弹进行稳健优化.以包容式节点为例,对本文方法进行应用,并与常规优化方法比较,验证所提方法的可行性.

摘要： 为了解决稳健优化过程中柔顺机构多响应特性难以合理客观赋权的问题,提出一种改进灰色TOPSIS模型的多响应稳健优化方法.利用主成分分析解决多响应合理客观赋权问题;引入灰色关联分析法和TOPSIS法建立改进灰色TOP-SIS模型,以灰色相对贴近度作为综合度量指标,使多响应问题转化为单响应问题;并对灰色相对贴近度进行主效应分析,获得最佳参数设计水平.通过实际案例验证了该方法的有效性.

摘要： 针对无线随机接入网络中通信信道状态信息(C-CSI)和干扰信道状态信息(I-CSI)均不确定的情况,提出了一种深度稳健资源分配架构.该资源分配架构将无线网络的资源优化目标看作一个学习问题,利用深度神经网络(DNN)以无监督的方式学习最优资源分配策略.通过将不确定的CSI建模为椭圆形状的不确定性集合,提出了一个由2个DNN级联构成的网络结构,第一个是不确定的CSI处理单元,第二个是功率控制单元.然后,提出了一种交替迭代训练算法用于联合训练2个级联的DNN单元.最后,仿真比较了稳健学习策略和非稳健学习策略下的网络性能,验证了所提算法的有效性.

摘要： 针对目前产品优化设计中未考虑设计变量随机性和灵敏度指数对产品质量特性的影响及优化求解效率低等问题,提出一种综合考虑灵敏度指数与质量损失函数的稳健优化设计方法.通过假设设计变量的分布类型,得到设计变量的概率分布特征,将设计变量对产品质量特性的灵敏度指数与质量损失函数加权整合,并以此作为优化目标,以设计变量的容差作为约束条件,构建随机稳健优化模型.通过扩大种群数目、改进控制参数及增加惩罚因子的方法对遗传算法进行改进,结合改进的遗传算法对优化模型进行求解,得到优化模型的全局稳健最优解.以某动车组制动模块为例,采用给出的方法对其进行稳健优化设计,验证该方法的有效性与合理性.优化结果表明,该方法能够实现动车组制动模块的稳健优化设计,提高了制动模块的抗干扰能力.

摘要： 针对火炮输药机构在小射角非满装药输药过程中到位一致性差的问题,提出基于稀疏混沌多项式展开的输药过程稳健优化设计方法.建立输药机构的动力学模型,并通过试验验证模型的正确性和有效性;基于稀疏混沌多项式展开求取不确定性输入参数对输药到位的代理模型;以模块药到位以及到位标准差最小为目标,建立输药过程的稳健优化设计模型,采用NSGA-Ⅱ优化算法对优化模型进行求解.计算结果表明:输药到位一致性得到了提高,且到位均方差较初始减小了26.74％,验证了该方法的有效性.

摘要： 利用CAE仿真分析原理对动力电池箱的结构进行优化,以在确保其静态结构强度的前提下大幅降低电池箱的整体重量.根据对优化结构的仿真分析可知:优化后动力电池箱的整体重量可降低16.25％,能够有效提升汽车推重比,提升续航里程.可见该优化方案具有较大的应用推广价值.

摘要： 本文基于不确定性的凸模型描述,研究桁架结构的稳健性优化设计问题.本文考虑桁架结构载荷的不确定,并用非概率椭球凸模型处理不确定参数.提出了一种量化的结构稳健性度量方法.基于该度量,优化模型的目标是要达到在体积约束条件下,选出结构中稳健性最小的一个功能函数,使其稳健性最大化.使用最优灵敏度分析技术,推导了迭代过程中当前最优解对于设计变量的灵敏度.数值算例验证了优化模型的正确性和算法的有效性.

摘要： 本文基于不确定性的凸模型描述,研究桁架结构的稳健性优化设计问题.本文考虑桁架结构载荷的不确定,并用非概率椭球凸模型处理不确定参数.提出了一种量化的结构稳健性度量方法.基于该度量,优化模型的目标是要达到在体积约束条件下,选出结构中稳健性最小的一个功能函数,使其稳健性最大化.使用最优灵敏度分析技术,推导了迭代过程中当前最优解对于设计变量的灵敏度.数值算例验证了优化模型的正确性和算法的有效性.

摘要： 本文基于不确定性的凸模型描述,研究桁架结构的稳健性优化设计问题.本文考虑桁架结构载荷的不确定,并用非概率椭球凸模型处理不确定参数.提出了一种量化的结构稳健性度量方法.基于该度量,优化模型的目标是要达到在体积约束条件下,选出结构中稳健性最小的一个功能函数,使其稳健性最大化.使用最优灵敏度分析技术,推导了迭代过程中当前最优解对于设计变量的灵敏度.数值算例验证了优化模型的正确性和算法的有效性.

摘要： 本文基于不确定性的凸模型描述,研究桁架结构的稳健性优化设计问题.本文考虑桁架结构载荷的不确定,并用非概率椭球凸模型处理不确定参数.提出了一种量化的结构稳健性度量方法.基于该度量,优化模型的目标是要达到在体积约束条件下,选出结构中稳健性最小的一个功能函数,使其稳健性最大化.使用最优灵敏度分析技术,推导了迭代过程中当前最优解对于设计变量的灵敏度.数值算例验证了优化模型的正确性和算法的有效性.

摘要： 本文基于不确定性的凸模型描述,研究桁架结构的稳健性优化设计问题.本文考虑桁架结构载荷的不确定,并用非概率椭球凸模型处理不确定参数.提出了一种量化的结构稳健性度量方法.基于该度量,优化模型的目标是要达到在体积约束条件下,选出结构中稳健性最小的一个功能函数,使其稳健性最大化.使用最优灵敏度分析技术,推导了迭代过程中当前最优解对于设计变量的灵敏度.数值算例验证了优化模型的正确性和算法的有效性.

摘要： 本发明属于固体力学技术领域，并公开了一种考虑均匀可制造性的压电执行器稳健性等几何拓扑优化方法及其应用，包括如下步骤：(1)基于腐蚀操作的密度分布函数拓扑材料分布描述模型；(2)基于非均匀有理B样条(NURBS)的压电材料等几何分析数值模型；(3)压电材料等效属性插值模型；(4)压电材料稳健性等几何拓扑优化模型；(5)稳健性等几何拓扑优化数值灵敏度分析。本发明提供的方法在进行等几何分析中引入稳健性等几何拓扑优化模型，能有效消除由局部单点连接铰链引起的关键问题，同时确保优化拓扑中的均匀可制造性。

摘要： 本发明公开了基于发射波束域的机载MIMO雷达发射接收稳健联合优化方法，包括步骤S1：构建机载TB‑MIMO雷达波形相关信号模型；S2：在目标不确定条件下，建立波形相关信号模型的平均输出SINR模型；S3：将平均输出SINR作为联合优化目标，构建目标不确定条件下TB‑MIMO雷达发射接收稳健联合设计问题模型；S4：TB‑MIMO雷达发射接收稳健联合设计问题模型优化求解。本发明将MIMO雷达和相控阵雷达相结合，设计了TB‑MIMO雷达回波信号模型，该模型在杂波背景下能有效提升目标的检测性能；推导了目标先验信息不确定条件下的平均输出SINR作为联合优化目标，设计的发射波束权矢量和接收滤波器对目标线先验信息的不确定性具有稳健性，相比传统机载相控阵雷达和机载MIMO雷达具有更高的目标检测性能。

摘要： 本发明涉及一种稳健性优化的Kalman滤波方法、装置、电子设备和存储介质；方法包括：确定Kalman滤波的状态序列和观测序列；建立与状态序列和观测序列对应的Kalman滤波模型；采用建立的Kalman滤波模型进行滤波；在Kalman滤波过程中，采用Kalman增益矩阵用于提高Kalman滤波的稳健性；其中，为第k个时间点的Kalman滤波估计的后验预测误差协方差矩阵；I为单位矩阵；Hk为观测转移矩阵；Vk为观测噪声矩阵；λ1为第一稳健性参数，λ2为第二稳健性参数。本发明与传统的卡尔曼滤波算法相比，提升对量测数据误差的鲁棒性，减少了计算结果与真实值的偏差。

摘要： 提供了用于优化用于以轨迹为中心的强化学习的系统的局部控制策略的控制器。控制器包括执行以下步骤：使用在使用初始随机控制策略执行的试错实验期间收集的数据的集合，来学习系统的随机预测模型；估计相关联的平均预测和不确定性；在当前时间步骤使用控制输入时，使用经过学习的随机系统模型确定系统与标称系统状态的偏差的局部集合；确定具有最坏情况偏差的系统状态；确定稳健性约束的梯度；使用非线性规划来提供并求解稳健策略优化问题，以获得系统轨迹并且同时稳定局部策略；根据求解的优化问题更新控制数据；以及经由接口输出更新后的控制数据。

摘要： 本发明提供了一种超材料隔振器的序贯稳健性优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1：获得高精度分析模型和两个不可分层级的低精度分析模型；并获取初始高精度设计样本点与初始低精度设计样本点；步骤2：通过高精度分析模型和两个低精度分析模型分别获得对应设计样本点处的响应；步骤3：构建变可信度近似模型；步骤4：最大化目标函数和约束条件协同更新准则进行稳健性优化；步骤5：判断稳健性优化设计过程是否收敛；若收敛则执行步骤6，若不收敛则更新样本点集合，并跳转至步骤2，重复步骤2—5；步骤6：输出超材料隔振器稳健性优化问题的最优解。

摘要： 本发明公开了一种抗滑桩加固堆积层滑坡稳健性优化设计的方法，其特征在于，其包括以下步骤：定义抗滑桩加固堆积层滑坡系统，并将其输入参数划分为设计参数和噪声因素；建立抗滑桩的设计空间；量化噪声因素的不确定性；计算满足安全性要求的所有可行设计的稳健性指标和工程造价；获取优化设计和最优设计。本发明基于岩土工程稳健性设计原理，将影响土石混合体力学参数的因素视为噪声因素，通过调整抗滑桩的设计参数，使得抗滑桩加固堆积层滑坡整体安全系数对噪声因素的变化不敏感，同时又满足安全性要求和经济性要求。

摘要： 本发明涉及一种车内噪声稳健性优化设计方法和存储介质，车内噪声稳健性优化设计方法包括以下步骤：确定稳健性优化设计相关参数，搭建内饰车身和声腔有限元模型，车内噪声有限元仿真分析，板件贡献量分析，试验设计，构建双响应面代理模型，搭建车内噪声稳健性优化设计数学模型，稳健性优化，选取最优解。存储介质存储有一个或多个计算机可读程序，一个或多个所述计算机可读程序被一个或多个控制器调用执行时，能实现车内噪声稳健性优化设计方法的步骤。本发明减轻或消除了优化迭代时间长和研发后期设计变更的风险大的问题。

摘要： 本发明涉及一种光伏电池的稳健性优化设计方法，首先建立确定性优化模型，运用蒙特卡洛法求解确定性优化模型，得到优化目标最大输出功率值及其对应的设计变量值，再将确定性优化得到的设计变量值作为稳健优化设计变量均值的初始点，再用蒙特卡洛法求解稳健优化模型，得到设计变量均值，根据求得的设计变量均值选取光伏构件对应合适的材料和制作工艺，实现光伏电池的稳健优化设计。本发明提高了光伏电池输出的稳定性和可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于主动学习代理模型的结构可靠性稳健优化设计方法，包括以下步骤：S1、筛选关键设计参数；S2、获取候选样本点集S和初始训练集I；S3、拟合总质量和最大应力的代理模型；S4、计算I中样本点的可靠性灵敏度，得出BP神经网络训练和测试的样本点；S5、构建MPA‑BP神经网络并判断是否满足要求，若是则保存；否则利用主动学习函数从S中选取新样本点添加至I中；S6、将MPA‑BP输出的可靠性灵敏度和机械结构的总质量作为优化目标，构建可靠性稳健优化设计模型并求解。本发明通过自适应加点策略，构建主动学习函数更新样本点，构建可靠性稳健优化设计模型，最终得到更为精确的可靠性稳健优化方案。

摘要： 一种面向生产工艺参数的高斯过程稳健优化方法，属于工业设计技术领域。面对工业生产过程中不确定性因素多、工艺调控目标多且存在冲突、优化难度高等问题，该方法首先量化生产数据中的不确定性，进行数据的不确定性筛选，继而构建面向工艺参数的高斯过程优化模型。步骤包括：1)使用Gan网络生成基于原始样本分布的同维数样本，MCMC采样后，使用Rastrigin或Griewank函数获得不确定性置信区间；2)依据原始样本在Rastrigin或Griewank函数中的输出，筛选掉位于不确定性置信区间外的样本；3)基于筛选后的样本构建面向工艺参数的高斯过程优化模型。本发明可以降低设备退化等不确定性因素对工艺参数调控的影响，建立工艺参数智能调控机制，快速获得调优参数值，降低产品缺陷发生率。