基于仿真分析的优化技术研究现状.pdf

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1、2011年2月机床与液压Feb．2011第39卷第3期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．39No．3DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2011．03．041基于仿真分析的优化技术研究现状蒋占四一，蒋慧。，吴义忠(1．桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林541004；2．华中科技大学机械科学与工程学院CAD中心，湖北武汉430074；3．广东海洋大学工程学院，广东湛江524088)摘要：针对仿真优化问题所涉及的仿真模型往往具有多变量、多目标、多约束以及混合连续离散等特点，从仿

2、真优化框架、仿真优化方法两个大方面对基于仿真分析的设计优化技术现状作了较详细的论述。关键词：仿真优化；多学科设计优化；多目标优化；混合离散优化中图分类号：TP391．72文献标识码：A文章编号：1001—3881(2011)3—134—4ReviewofSimulationBasedDesignandOptimizationTechnologyJIANGZhansi．jIANGHui．WUYizhong(1．SchoolofMechanical&ElectricalEngineering．GuilinUniversi

3、tyofElectronicTechnology，GuilinGuangxi541004，China；2．CADCenter，SchoolofMechanicalScience&Engineering，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，WuhanHubei430074，China：3．DepartmentofEngineering，GuangdongOceanUniversity，ZhanjiangGuangdong524088，China)Abstract：Resea

4、rchstatusofdesignoptimizationtechniquebasedonsimulationanalysiswasdiscussedfromtwomajoraspectsofoptimizationframeworkandmethods，byaimingatcharacteristicsofmulti—variables，multi-objectives，multi·constraintsandmixedcon—tinuousdiscreteusuallypossessedbysimulationm

5、odelsofoptimizationproblem．Keywords：Simulation—basedoptimization；MDO；Multi—objectiveoptimization；Mixeddiscreteoptimization随着各种仿真软件的研发和应用，基于仿真分析解析表达，而是通过仿真模型的求解获取设计变量的设计优化越来越受到关注和重视。仿真优化问题在(输入)和性能目标(输出)之间的关系。求解效率和复杂性方面对普通的优化方法和技术提出复杂物理系统的工程优化设计往往涉及到不同领了新的要求。基于仿真

6、分析的设计优化的关键问题在域之间的耦合，如果采用传统的单学科优化方法来处于如何建立适于多次仿真的求解模型和策略、仿真优理其中的大量变量、约束和目标，则效率低下甚至失化框架和有效的优化算法。作者从仿真优化框架和优效，于是多学科设计优化(MDO)理论和方法应化方法两个方面阐述其研究现状。运而生。其理论研究主要集中在模型的分解与协调、1仿真优化框架多学科设计优化集成框架、近似技术与系统敏感性分类似于函数优化问题，基于仿真分析的设计优化析等几个方面。目前MDO被视为一种基于学科分析可以将仿真模型看做一个实值函数：厂=F(，和

7、优化的集成的系统设计方法论。其主要思想是在复Js(X))，其中为可控参数，设计变量往往从中确杂系统设计的整个过程中，集成各子系统的知识，应定，S是状态变量，_厂为仿真模型的输出。设计目标用有效的设计优化策略和分布式计算机网络系统来组是设计变量和模型输出的函数，即Y=Y(X，F(X，织和管理复杂系统的设计过程，通过充分利用各学科S()))。因此可以将仿真优化模型表述为：(子系统)之问的相互作用所产生的协同效应，获得f叫nYr(x，F(X，s()))系统的整体最优解或工程满意解。模型的分解与协调Is．t．G(，F(，s(

8、)))≤0()是将整体优化模型分解为多个具有数据交换的子优化不同的是，上述实值函数不是设计变量和目标之间的模型的过程，通常的分解方法包括层次分解与非层次收稿日期：2010—01—06基金项目：国家自然科学基金资助项目(50775084)；广西教育厅面向项目(200911MS84)作者简介：蒋占四(1977一)，男，博士，副教授，主要研究方向为优