針對多目標優(yōu)化中計算量大、以及難以提取分析高維數(shù)據(jù)中的復雜非線性關系的問題,借助自組織映射方法,將隱藏的高維多屬性數(shù)據(jù)特征展現(xiàn)在低維可視空間中。利用NSGA-Ⅱ得到多目標優(yōu)化問題中的Pareto最優(yōu)解集,并通過對數(shù)據(jù)進行聚類分析,從而得到高維最優(yōu)解集內(nèi)目標與參數(shù)的特征分布、映射關系等特性。以動靜壓階梯腔滑動軸承為應用對象,以單位承載力下的摩擦功耗、溫升和失穩(wěn)轉(zhuǎn)速為優(yōu)化目標,考慮幾何結(jié)構(gòu)等約束條件,結(jié)合DoE構(gòu)建相應的低成本、高精度的多目標Kriging代理模型。利用自組織映射方法提取和分析最優(yōu)特征區(qū)域中各目標與參數(shù)之間的相關性特征以及映射關系。結(jié)果表明,在設計范圍內(nèi)目標與軸向封油邊寬度、供油壓力之間相關性較強,而與深腔深度、淺腔包角相關性較弱。此方法可更直觀地服務于設計人員對于多目標高維優(yōu)化設計結(jié)果參變量的擇優(yōu)。

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【部分圖文】：

圖1動靜壓滑動軸承結(jié)構(gòu)

以動靜壓階梯腔滑動軸承(如圖1所示)為優(yōu)化設計對象,而影響滑動軸承性能的參數(shù)很多,例如:轉(zhuǎn)速、潤滑油黏度、軸承寬度、淺腔包角等;在不改變軸承工況條件和整體結(jié)構(gòu)尺寸的前提下為便于參數(shù)和目標之間的映射關系的研究,建立包含4個設計變量(軸向兩側(cè)封油邊寬度、淺腔包角、深腔深度、供油壓力)....

圖2OLH樣本點(紅色六角星)在“深腔深度”、“封油邊

采用OLH設計在設計空間中選取60組樣本點,并計算出對應響應值,構(gòu)建Kriging代理模型。圖2為設計空間離散點云圖在軸向封油邊寬度、深腔深度和供油壓力構(gòu)成的三維空間中的投影,藍色的點為對設計空間進行全因子FFD(fullfactorialdesign)采點,共計154個點,....

圖3設計空間離散點映射到“單位承載力下功耗”、“溫升”

圖2OLH樣本點(紅色六角星)在“深腔深度”、“封油邊

圖4軸承優(yōu)化模型的Pareto最優(yōu)解(綠色點)在

利用改進的非支配排序的遺傳算法(NSGA-Ⅱ)提取多目標優(yōu)化問題的最優(yōu)特征區(qū)域,該算法的優(yōu)勢在于增加精英策略并采用快速非支配排序分層的方法,能很好的指引下一步搜索方向提高尋優(yōu)算法速度,是目前針對多目標優(yōu)化問題最普遍的尋優(yōu)算法之一。算例通過該算法對Kriging模型最優(yōu)特征區(qū)域進行....

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