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三排孔冻结温度场的多目标灰色局势决策优化

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ｕ ｕ Ｊｎ ｍａ （ １２…，；＝ ，， ｍ） ， Ｖ ／ ｘ ｕ ｉ ，， ｎｊ ｌ …， ＝ ２
ｉ 、
（） １
②下限效果测度。 若希望决策 目标越小越好 ，
则 采用 下 限效果 测度 ， 其关 系式 为 ：
ｒ ， 凡 ｍｉ ｕ Ｊ ｒ ｎ ／ｕ Ｊ
蔡 海 兵
（ 徽理工大学 土木工程系， 徽 淮南 ２ ２ ０ ） 安 安 ３ ０ １
Hale Waihona Puke ［ 要］ 鉴于三排孔冻结参数 （ 摘 圈径 ， 冻结孔间距 ） 尚无理论依据的现状， 采用合理的热物理 参数 ， 用 Ａ ＹＳ有 限元 程序 和 多 目标 灰 色决 策相 结合 的 方法对 某 矿 副 井的 三排 利 ＮＳ 孔 冻结 参数进 行优 化 设计 ，找 出 了表 土 近 ６ ０ｍ 的深厚 冲积层 冻 结 井的 三排 管最 ０ 优 冻结参 数 ， 为今后 深厚 冲积 层 冻结 井 筒的建设提 供 依据 。 ［ 关键词 ］ 深厚 冲积层 ； 结温度 场 ； 色局 势 决策 ； ＮＳ 冻 灰 Ａ ＹＳ ［ 中图分 类号 ］Ｔ ６ ． ４ ［ 献标 识码 ］Ｂ ［ Ｄ２ ５ 文 ３ 文章 编号 ］ １ ７ － ４ （ （ ６ ０ ０ ４ ６ ２９ ３ ２ （ ）４ ６ ３ ９ ） 】
测 度 。 关 系式为 ： 其
冻结温 度场 进行 系统 的分 析 ．没 有 提 出三 排管 冻 结参 数 （ 冻结 孔 圈径 、 间距 等 ） 的经验 公式 ， 能摸 不 清 三排 管冻 结时 冻结 温度 场 的分 布 规律 。为控 制 冻结 壁 的厚 度及 冻 土 圆柱 交 圈时 间提供 可靠 的理
ｊ ｔ ｉ Ｊ ９ ｕ
度 需达 到十 多米 ．而 双排管 在合 理孔 间距 的布 置
下 难 以形 成 ．因此三 排管 冻结方 案 在超深 表土 冻 结 凿井 中普遍 被 采用 。但是 国内还没 有对 三排 管
（ ２）
③适中效果测度 （ 亦称 中心效果测度） 。若希
望 决策 目标 在某 个指 定值 附近 。则 采用 适 中效 果
要 的冻结施 工 设计 参数 ．它们 关 系到 冻结壁 的 厚
对局 势效 果进 行量 化之 前 ．一般 要考 虑 如何 从局 势效 果 白话值 （ 本 ） 化为 各种 目标 可 以 比 样 转 较 的效果 测度 （ 记作 ） 有 以下 ３种形 式 ： 。
度 、 展速 度 、 均 温度 、 扩 平 冻结 圈 内外侧 厚 度 比等
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能 源 技 术 与 管 理
： 曩 ：
．
２０ ０ ６年第 ４期
：
：
∞ ： 一
： 一 ： ＿
叠 ＝ ； 础＿ 建 筑Ｉ ＝ ｊ 与 筌 毒 程
譬 ∞ ， 一
三排孔冻结温度场的多 目标灰色局势决策优化
下 的效果 测度 矩 阵为 Ｒ 。矩阵Ｒ‘ 由下式决 定 ： ∑
排 的冻结孔 间距 ．效果 决 策 目标 为冻 结 壁有 效 厚 度 、冻结 壁有效 厚 度平 均 温度 、井 心 温 度 、钻孔 数。 由于控 制层 冻 结壁 的发 展 厚 度 约 在 ３ ０ｄ后 ０
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２０ ０ ６年第 ４期
蔡海 兵
三排 孔冻 结温 度场 的多 目标 灰色 局 势决策 优 化
６ ５
若局 势 有 ｋ 个 目标 ， （＜ ） 记第 Ｐ个 目标下 的效 果测 度为ｒ ｐ ｌ ， ｋ则 可得 到第 Ｐ个 目标 ，＝ ， …，， ２
厚 冲积 层立 井冻 结工 程优 化设 计提 供依 据。
的元素 为ｒＪ ｎ
１ 灰 色局 势 决 策 的 数 学模 型 ［ ｚ
（） １ 基本 概念 。
（ ） 目标 灰色 局势决 策 。 ２多 多 目标 灰色 局势 决策 的 基本 思想 是先将 多 目 标 问题单 目标 化 ， 按最 佳效 果进 行 决策 。 再
论依 据 。
ｒ ｍ “ ｕ ｍ “ ｕ （ｏ 指 定 的适 中 厂 ， 厂 ｕ 为 值）
为ｒ ｒ 。
（） ３
局 势 ｓ 与 其效 果 测 度 的全 体 称为 决 策元 ， 记 若 （＝ ） ， 伪 的元 素 ， 称 为 为 ｐ ～ ｒ ） 则
４ ０ｍ冲积层 的冻 结壁 形 成规 律 。双 排管 冻 结 理 ０ 论 也逐 渐成熟 ｌ。 随着新 矿 区的开 发 。 的 问题 Ｊ但 ］ 新 又呈 现 ． 表土 超过 ５ ０ｍ 近 ７ ０ｍ 的 超深 冻结 凿 ０ ０ 井 技术 有待攻 克 ． 于如此 深厚 的表 土 。 结壁 厚 对 冻
目标 Ｐ效果 测度 矩 阵 。 称 Ｍ （ ＝ ｒ ） 为 目标 Ｐ决 策 矩 阵 ， 【 Ｐ） （ ｐ
本 文采 用 Ａ Ｓ Ｓ数值 模 拟 和 灰 色局 势 决 策 ＮＹ 相结合 的方 法 。着重 分析 冻结孔 间距 和 冻结孔 布 置圈径 对 冻结壁 厚度 和冻 结温 度场 的影 响 。为深
①上限效果测度。 若希望决策 目标越大越好 ，
则采 用 上 限效 果 测 度 。若 ｓ Ｐ目标 下 ， 效 果 在 有 白话 值ｕ 则 局势 ｓ 的 上限效 果测 度 为 ： ，
冻结 壁 的形成 及其 质量 特征 。
随着 冻结 法 在我 国的广 泛应 用 ，国 内专 家 学
者 对冻结 温度 场进 行大 量 的研究 ，基本 掌握 了深
记 ｏ／ １ ， ，Ｊ 事 件 ，ｉ ｌ２… ， 为 对 ４ ＝ ， … 凡为 （ ２ ｂ ＝ ，， ｍＪ 策 ， 称 ｓ＝ 为 局 势 ， 示 用 对 策 ｂ来 对 付 则 ， 表 ｊ
事件 。
Ｏ 引 言
深厚 冲积 层合 理 的冻结施 工设 计是 保 障冻结 井筒安 全施 工 的关 键之 一 ， 冻结孔 间距 、 冻结 孔布 置 圈直径 、冻 结站 盐水 流量 及盐 水温 度等都 是 主

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优选基础托换方案的灰色多目标局势决策

优选基础托换方案的灰色多目标局势决策

优选基础托换方案的灰色多目标局势决策
叶洪东;李世峰
【期刊名称】《河北建筑科技学院学报》
【年(卷),期】1999(016)001
【摘要】本文简要介绍了灰色多目标局势决策的基本原理和方法，并将这一方法应用于某实际工程的基础托换方案优选中，说明采用灰色多目标局势决策方法优选基础托换方案，可避免出现片面性、人为性，为科学选择优化方案提供了一条有效途径。

【总页数】5页(P47-51)
【作者】叶洪东;李世峰
【作者单位】河北建筑科技学院城建系;河北建筑科技学院城建系
【正文语种】中文
【中图分类】TU470
【相关文献】
1.选矿方案的多目标灰色局势决策 [J], 李松仁;李学会
2.特厚表土层立井冻结方案多目标灰色局势决策 [J], 程桦;蔡海兵
3.房地产投资方案优选的多目标灰色局势决策 [J], 申金山;王志修
4.用多目标多层次灰色局势决策优选河流梯级开发方案 [J], 马细霞
5.多目标灰色局势决策在极基方案选择中的应用 [J], 阳吉宝
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基于灰色粒子群算法的飞机装配公差多目标优化设计

基于灰色粒子群算法的飞机装配公差多目标优化设计

基于灰色粒子群算法的飞机装配公差多目标优化设计张岩;莫蓉【摘要】为全面考虑公差对制造成本的影响,将装配成本引入飞机装配公差优化设计模型,针对典型的飞机装配工艺方法,提出一种基于制造成本和质量损失的公差多目标优化设计模型,进而实现不同装配方法约束下的公差优化设计.将灰色关联理论与粒子群优化算法相结合应用于公差优化设计,根据公差设计特点提出改进策略,使其能够有效实现模型的求解.以某飞机典型组件为例,验证了该方法的有效性,并对不同装配方法的公差设计结果进行了对比分析.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2014(020)008【总页数】9页(P1870-1878)【关键词】飞机装配工艺;公差设计模型;灰色关联;粒子群优化算法;多目标优化设计【作者】张岩;莫蓉【作者单位】西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TH16;TP3910 引言公差设计是机械制造过程中的一个重要环节，零件的公差属性与其制造过程及产品装配过程紧密相关，决定了产品的性能和制造成本。

在传统的产品设计中，公差值大多凭工程师的经验给定，或采用类比、统计等方法得到，这种凭经验定公差值的方法存在数值不准确、不能迅速达到满足产品精度要求、难以获得较低制造成本等问题。

航空航天类复杂产品结构复杂、精度要求高，其公差分配工作具有复杂性和重要性。

有效的公差分配技术可以在相对较低成本支出的前提下保证产品的良好性能。

针对传统的公差设计方法存在的缺陷，目前公差分配技术的研究主要集中在建立实用的公差设计模型和选用高效的优化求解算法方面。

在构建公差设计模型领域，制造成本由于其对公差影响的直观性，常被作为评定设计公差分配合理性的主要准则。

文献［1-2］分别论述了几种典型成本—公差模型，主要包括指数模型、平方倒数模型、负幂指数模型、混合模型和多项式模型等。

工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究_百度(精)

工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究_百度(精)

第21卷第1期系统工程与电子技术System s Engineering and E lectronicsV o l 121,N o 111999工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究3周前祥航天医学工程研究所, 北京100094张达贤中国矿业大学, 北京100083摘要本文从模糊数学和灰色系统的基本理论出发, 认为用灰色关联度分析方法来建立工程系统设计方案离散点多目标决策模型是可行的。

, 据此构筑判断矩阵和决策模型。

最后, , 主题词系统设计, 多目标分析, 最优方案, M ultiobjective D ec ision -M ak i ngM i and Its Appl ica tionZhou Q ianx iangInstitu te of S p ace &M ed icine E ng ineering , B eij ing 100094Zhang D ax ianU n iversity of M in ing and T echnology of Ch ina , B eij ing 100083Abstract :A cco rding to the basic theo ry of fuzzy m athe m atics and grey syste m , it is advisable to construct the discrete m ulti objective op ti m ized decisi on 2m ak ing model of engineering syste m being designed w ith grey rele 2vance . The concep t of op ti m ized designing sche m e relevance is first put fo r w ard , on the basis of w h ich the judge 2. m ent m atrix and decisi on 2m ak ing model are calculated . A t last , the model is put into use w ith good resultsKeywords :Engineering syste m design , M ulti objective , Grey relevance of op ti m ized sche m e , D ecisi on 2m ak 2ing .1引言一般而言, 工程系统是一个多因素、多层次的复杂系统。

多目标优化基本概念

多目标优化基本概念

多目标优化基本概念多目标优化（Multi-objective Optimization，简称MOO）是一种在优化问题中同时考虑多个冲突的目标并找到它们之间的最佳平衡点的方法。

在很多实际问题中，单一目标优化方法无法解决问题的多样性和复杂性，因此需要多目标优化方法来解决这些问题。

1.目标函数：多目标优化问题通常涉及到多个冲突的目标函数。

这些目标函数通常是需要最小化或最大化的。

例如，在生产计划问题中，需要最小化成本和最大化生产效率。

在路线规划问题中，需要最小化行驶距离和最小化行驶时间。

2. Pareto最优解：多目标优化问题的解集通常由一组候选解组成，这些解在目标空间中构成了一个前沿（Frontier）或Pareto前沿。

Pareto最优解是指在目标空间中，不存在其他解能够同步减小或增大所有目标函数值而不减小或增大一些目标函数值的解。

也就是说，Pareto最优解是一种无法在同时满足所有目标的情况下进一步优化的解。

3.帕累托支配关系：在多目标优化问题中，解的优劣之间通常通过帕累托支配关系进行比较。

如果一个解A在目标空间中支配解B，则称解A支配解B。

一个解A支配解B，意味着解A在至少一个目标函数上优于解B，并且在其他目标函数上与解B相等。

如果一个解A不能被任何其他解支配，则称解A为非支配解。

4. 优化算法：多目标优化问题的解集通常非常复杂，无法通过常规的单目标优化算法来解决。

因此，需要专门的多目标优化算法。

常见的多目标优化算法包括进化算法（如遗传算法、粒子群算法）、多目标精英蚁群算法、多目标遗传规划算法等。

这些算法在空间中同时考虑多个目标函数，并通过不同的策略来寻找Pareto最优解。

例如，在进化算法中，通过使用非支配排序和拥挤度距离来保持种群的多样性，并在进化过程中进行解集的更新和进化。

5. 解集选择和决策：多目标优化算法通常会生成一组非支配解，这些解构成了整个Pareto前沿。

解集选择是指从这个解集中选择一个或多个解作为最终的优化结果。