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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于NSGA-Ⅱ-PSO算法的微电网多目标优化运行模式 被引量:11
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作者 赵珍珍 王维庆 +1 位作者 樊小朝 王海云 《电源学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期118-125,共8页
解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm)和基本粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)相结合的NSGA-Ⅱ-... 解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm)和基本粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)相结合的NSGA-Ⅱ-PSO算法,考虑将经济运行成本和环境污染成本作为优化的目标函数,建立常见发电单元以及蓄电池储能的多目标优化运行模型。通过Matlab仿真对比PSO、NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅱ-PSO算法的适应度收敛曲线,验证所提算法具有收敛速度快、全局和局部搜索能力强的优点,较单一的PSO算法和NSGA-Ⅱ算法具有更优的特点;结合经典微网系统进行算例仿真,通过对单目标与多目标的分析,结果表明该算法能有效降低经济成本和使环境效益达到最优;并且进一步验证所提算法的优越性。 展开更多
关键词 并网型微网 多目标优化运行 快速非支配排序遗传-粒子群优化算法
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区域多层级海上船舶溢油应急设备库选址研究 被引量:2
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作者 白佳兴 刘桂云 +1 位作者 胡超 胡俊林 《中国航海》 北大核心 2025年第1期180-189,共10页
研究多层级海上船舶溢油应急设备库的选址问题,对有效利用溢油应急资源,提升区域溢油应急能力,完善溢油应急体系具有重要指导意义。根据溢油风险点的分布和对溢油量的预测,结合不同层级溢油应急设备库应急服务半径、综合清除控制能力等... 研究多层级海上船舶溢油应急设备库的选址问题,对有效利用溢油应急资源,提升区域溢油应急能力,完善溢油应急体系具有重要指导意义。根据溢油风险点的分布和对溢油量的预测,结合不同层级溢油应急设备库应急服务半径、综合清除控制能力等特征,建立以不同风险水域的最佳覆盖、可靠性和时效性最强为目标的多层级海上船舶溢油应急设备库选址模型,并利用多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法二(NSGA-Ⅱ)对模型求解,获得帕累托最优解集。选址模型从协同救助视角出发,基于不同层级设备库应急服务能力,实现对不同风险水域的最佳多重覆盖,旨在共享应急资源,并进一步提升区域应急处理能力。 展开更多
关键词 船舶溢油 应急设备库 选址 多目标粒子优化算法 支配排序遗传算法
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改进NSGA2在炼钢-连铸调度中的应用研究 被引量:6
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作者 王秀英 李庆 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第3期424-429,共6页
针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连... 针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连铸生产工艺过程及调度目标和要素建立多目标优化调度模型,然后将所提出的方法应用到具有多重精炼的炼钢-连铸生产调度问题中,并与现有采用原始NSGA2的仿真结果进行比较。实验结果表明本文提出的基于优先级策略的改进NSGA2算法在求解速度、求解精度上均优于原始NSGA2算法,并能自动给出唯一的最优调度方案,避免人工确定最优解缺乏科学依据问题。 展开更多
关键词 炼钢-连铸 生产调度 多目标优化 带精英策略的快速支配排序遗传算法(NSGA2) 优先级策略
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