甘蔗收获机械的多学科优化理论及关键技术的研究

论文摘要

多学科优化设计是现代设计方法发展的前沿，是近十年来迅速发展的新的学科交叉领域，其实质是利用当今计算机科学和技术的最新成果，按照面向设计的思想来集成各个学科的分析模型和工具，通过有效的设计和优化策略，使系统论思想在复杂工程设计中得到具体应用和实现。 甘蔗收获机械是一个复杂的工程系统，它是由若干既相对独立又相互联系的结构、机构、控制等分系统组成，其优化设计是多学科大系统优化设计问题，涉及多个学科领域，其中包括结构、机构的运动、控制等多学科的优化。各学科在各自领域内运用专门的领域知识、手段、方法和工具，分别进行优化设计，系统总体从整个系统全局观点出发，将各分系统的设计与系统总体调控设计联接起来，按照设计资源最优分配的全局协调优化思想，在满足甘蔗收获机械各机构性能指标和设计资源条件限制下，对各分系统的优化设计进行协调，达到使整个甘蔗收获机械系统总体最优化的目的。 利用虚拟样机技术建立了甘蔗收获机械整机的仿真模型，并进行了运动仿真分析，达到了仿真要求。研究了甘蔗收获机械系统的结构、机构的运动、控制等多学科的相互耦合关系，涉及到结构力学、运动学、控制学等多学科领域，构建了多学科优化数学模型。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外多学科优化研究现状及进展
• 1.3 多学科优化方法的发展历史
• 1.3.1 单级优化算法
• 1.3.1.1 标准的系统级优化算法
• 1.3.1.2 基于GSE的单级优化算法
• 1.3.1.3 一致性约束优化算法（Compatibility Constrained Optimization）
• 1.3.2 并行子空间优化算法
• 1.3.2.1 基于敏感分析的并行子空间优化算法（Concurrent Subspace Optimization简称CSSO）
• 1.3.2.2 改进的基于敏感分析的CSSO算法
• 1.3.2.3 基于响应面的CSSO算法
• 1.3.3 协作优化算法（Collaborative Optimization）
• 1.3.4 二级集成系统综合算法（Bi-level integrated system synthesis）
• 1.4 多学科优化的典型数学模型
• 1.4.1 华中科技大学陈柏鸿模型
• 1.4.2 Braun and Kroo提出的CO方法模型
• 1.4.3 Sobieszczanski-Sobieski,Agte and Sandusky提出的模型
• 1.4.4 A.G.Striz and J.Sobieszczanski-Sobieski提出的模型
• 1.4.5 Dr.John R.Olds提出的模型
• 1.4.6 基于AGENT的结构静动态协同优化
• 1.4.7 全局协调优化模型
• 1.5 本文的选题背景及主要工作
• 本章小结
• 参考文献
• 第二章 甘蔗收获机械台架结构的优化设计
• 2.1 甘蔗收获机械虚拟样机的仿真设计
• 2.2 台架组件结构的模态分析
• 2.2.1 有限元模型的建立
• 2.2.2 台架组件结构模态分析步骤
• 2.2.3 模态分析结果
• 2.3 台架组件结构优化设计
• 2.3.1 优化数学模型
• 2.3.2 优化方法原理
• 2.3.2.1 一阶方法
• 2.3.2.2 导重准则法
• 2.3.3 优化结果分析
• 2.3.3.1 一阶方法优化结果
• 2.3.3.2 导重准则法优化结果
• 本章小结
• 参考文献
• 第三章 甘蔗收获机械机构学科分解协调优化
• 3.1 问题的提出
• 3.2 数学模型
• 3.3 优化方法
• 3.3.1 SQP优化思想
• 3.3.2 二次规划求解
• 3.3.3 一维搜索和目标函数的计算
• k'>3.3.3.1 寻求搜索方向d_k
• 3.3.3.2 计算步长a
• 3.4 求解步骤
• 3.5 优化结果分析
• 本章小结
• 参考文献
• 第四章 甘蔗收获机械控制学科优化
• 4.1 最优控制描述
• 4.1.1 概念
• 4.1.2 最优控制问题的一般数学描述
• 4.2 甘蔗收获机械最优控制数学模型
• 4.2.1 行走与砍蔗的协调
• 4.2.2 行走与扶蔗的协调
• 4.2.3 最优控制目标
• 4.2.4 建立系统的状态方程
• 4.2.5 控制学科数学模型
• 4.3 最小值原理解最优控制问题
• 4.4 最短时间控制系统设计
• 4.5 最短时间控制系统仿真
• 4.6 调速回路试验分析
• 本章小结
• 参考文献
• 第五章 支持向量机原理及在知识库构建中的应用
• 5.1 理论背景
• 5.2 支持向量机原理
• 5.2.1 构造最优分类超平面
• 5.2.2 支持向量
• 5.2.3 支持向量机核函数
• 5.3 利用优化样本数据构建SVM分类模型
• 5.3.1 建模方式
• 5.3.2 训练算法
• 5.3.3 软件工具
• 5.3.4 试验结果分析
• 本章小结
• 参考文献
• 第六章 基于支持向量机的知识库系统设计
• 6.1 优化知识库系统设计的必要性
• 6.2 基于知识的优化
• 6.3 知识的概念
• 6.4 关系模型数据库与基于逻辑模式知识库的关系
• 6.5 知识库系统
• 6.6 数据库与知识库之间的数据转换
• 6.7 知识的表示
• 6.7.1 知识与或树产生式规则表达
• 6.7.2 面向对象的知识表达方式
• 6.8 基于支持向量机的知识库系统
• 本章小结
• 参考文献
• 第七章 甘蔗收获机械多学科优化实例研究
• 7.1 问题的提出
• 7.2 设计条件最优分配的全局协调优化思想与数学模型
• 7.3 甘蔗收获机械多学科优化数学模型
• 7.3.1 机构学科的优化
• 7.3.2 结构学科的优化
• 7.4 多学科优化求解
• 7.4.1 算法过程
• 7.4.2 结构学科主规划MP2求解
• 7.4.3 求解各分规划的导重法
• 7.4.4 求解系统级优化的罚函数法
• 7.4.4.1 确定惩罚项
• 7.4.4.2 算法步骤
• 7.4.5 优化结果
• 本章小结
• 参考文献
• 第八章 结论与展望
• 8.1 本文的主要工作总结及创新点
• 8.2 今后工作的展望
• 附录
• 致谢
• 读博期间发表论文与参与科研情况
• 获奖情况