有限空间内多部件结构的布局优化方法技术

本发明专利技术公开了一种有限空间内多部件结构的布局优化方法，包括以设计域内高空间利用率为优化目标函数，建立部件单元在设计域内的布局数学模型；采用多元随机分布方法构建数学模型的初始解决方案，然后采用边缘自适应的方法解决随机分布下部件单元与设计域边缘的干涉问题，采用自适应贴合的方法解决部件单元互相干涉的问题；通过遗传与退火混合算法求解数学模型，最终生成最佳适应度值对应的最优结构系统布局方案。本发明专利技术通过在遗传的选择机制中引入退火算法的蒙特卡洛准则，增加了算法摆脱局部最优解的可能性，提高了算法的全局搜索能力，提供更多优质的优化布局方案。提供更多优质的优化布局方案。提供更多优质的优化布局方案。

【技术实现步骤摘要】
有限空间内多部件结构的布局优化方法


[0001]本申请属于布局优化
，具体涉及一种有限空间内多部件结构的布局优化方法。

技术介绍

[0002]某些系统内存在大量的复杂的精密电子设备与零部件装备，在组装舱体时这些装备和设备不但要考虑各自空间装设位置的干涉与权衡，还需考虑布局方式与总体结构系统的性能影响。由于系统可分配空间有限，不允许占用更多的空间，结构尺寸较为紧凑，因此这些设备和装备如何在有限的空间内进行合理的布局设计，从而实现结构系统的轻量化、紧凑化和多功能设计，这是一个极具有挑战性的研究目标。
[0003]在有限的空间内对这些设备和装备进行布局设计是一个经典的NP问题，即求解这个问题答案所用时间比验证这个问题答案所用时间并不相当。并且随着设备和装备数量以及更多布局优化性能要求的增加，这个问题变成了复杂的大型组合优化问题，传统的优化方法需要遍历整个搜索空间，无法在短时间内完成搜索，且容易产生搜索的“组合爆炸”从而导致这样的大型系统布局优化问题往往难以直接求解或者无法求解。鉴于目前系统布局设计的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种有限空间内多部件结构的布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：定义部件单元和设计域；步骤S2：建立布局优化数学模型，具体包括：步骤S21：确定设计变量，选取部件单元在设计域内的位置为设计变量；步骤S22：确定约束条件，以部件单元与设计域以及部件单元与部件单元之间不发生干涉为约束条件；步骤S23：以最高空间利用率为优化目标，建立优化函数；步骤S3：基于遗传退火算法求解布局优化数学模型，获取最优布局方案，具体包括：步骤S31：根据需求设置种群大小并初始化种群，得到初始种群；步骤S32：根据优化函数计算初始种群的适应度；步骤S33：设置遗传迭代次数、变异概率、交叉概率、退火次数以及退火温度；步骤S34：对初始种群进行变异、交叉操作，得到新种群，并计算新种群的适应度；步骤S35：基于退火算法对新种群的选择不断进行调整优化，直到达到遗传迭代次数，获得最优解。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤S1中，所述定义部件单元和设计域，包括：将部件单元所在区域定义为设计域并在设计域内建立空间坐标系，将部件单元的几何形状简化为能刚好包络其原始形状的方形，通过方形部件单元的长、宽、高来描述部件单元的形状大小，然后通过方形几何中心在设计域内的三维坐标确定部件单元在设计域内的位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S22中，部件单元与设计域之间不发生干涉，由下式表示：|A(i，k，t)
‑
S(k)/2|+B(i，k)+WE(i，k)
‑
S(k)/2其中，A(i,k,t)为第t个布局优化方案下的第i个部件的第k维度的值，S(k)为设计域S在第k维度上的值，B(i,k)为部件A
i
在第k维度上的几何尺寸，WE(i,k)为部件A
i
与设计域边缘S在第k维度上的间距；部件单元与部件单元之间不发生干涉，由下式表示：其中，A(j,k,t)为第t个布局优化方案下的第j个部件的第k维度的值，B(j,k)为部件A
j
在第k维度上的几何尺寸，KE(i,j,k)为设备A
i
与设备A
j
在第k维度上的间距。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对部件单元与设计域的干涉问题，采用边缘自适应方法解决，由下式表示：Δ＝|A(i，k，t)
‑
S(k)/2|+B(i，k)+WE(i，k)
‑
S(k)/2其中，Δ为部件A
i
与设计域S在...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴宏亮，杜冲，谢佩亨，彭碧寰，王师，李志健，胡阳鸣，肖若凡，
申请(专利权)人：湖南云箭集团有限公司，
类型：发明
国别省市：