1)CO協同優化方法
1.Three typical MDO methods, MDF, IDF and CO, will be compared in this paper.文中對具有代表性的三種多學科優化方法—多學科可行法(MDF)、單學科可行法(IDF)和協同優化方法(CO)進行比較,闡述了各種方法的結構體系及其特點,并且通過一個耦合的多學科問題來說明三種方法的集成過程。
2.Three of typical MDO techniques,Multidisciplinary Feasible Method(MDF),Collaborative Optimization(CO),and Bi-Level Integrated System Synthesis(BLISS) are discussed and applied to the design of Speed Reducer.為了推廣多學科設計優化方法在船舶和海洋工程結構設計中的應用,討論了三種典型的多學科設計優化方法:多學科可行方向法(MDF),協同優化方法(CO),兩級系統綜合方法(BLISS),并將其應用到齒輪減速箱的設計中;根據計算結果,對上述三種多學科設計優化方法進行了定量的比較和研究,得出BLISS方法最適合齒輪減速箱優化設計的結論。
英文短句/例句
1.Study on Collaborative Optimization of Station Operation Plan for Passenger Dedicated Lines;客運專線車站作業計劃協同優化方法研究
2.Research on the Distributed Cooperating Optimization Approaches for Large Scale Blank Nesting Problem;大規模板材排樣的分布式協同優化方法研究
3.Improved multidisciplinary collaborative optimization with global stability一種具有全局穩定性的多學科協同優化方法
4.Optimal control and scheduling of system with resource constraints資源約束系統的控制與調度協同優化方法
5.Application of Collaborative Optimization to Multidisciplinary Design Optimization of Electric Vehicles協同優化方法在電動汽車多學科設計優化中的應用
6.Application of Sequential Collaborative Optimization in the Structural System Design of Deep Sea Space Station序列協同優化方法在深海空間站結構系統設計中的應用
7.The Cooperative Co-evolutionary Differential Evolution Algorithms to Optimize High-Dimension Function;協同差異演化方法在函數優化中的應用
8.Study on Mixed-signal Circuits Power-noise Co-optimization Methods;數模混合電路功耗—噪聲協同優化設計方法研究
9.Research on Theory, Methodology, and Techniques for the Collaborative Optimization of Complicated Structure;復雜結構協同優化理論、方法及技術的研究
10.Study on Collaborative Methods and Simulation Optimization of Production Logistics for Automobile Manufacturing;汽車制造業生產物流協同方法與仿真優化
11.Study on Collaborative Optimization Theory and Method of Wagon-Flow Allocation in Dispatching System of Marshalling Station編組站調度系統配流協同優化理論與方法研究
12.A Synergetic classification algorithm based on prototype modify with rough set methods一種粗糙集優化協同原型模式約簡分類方法
13.Rule Extraction Approach to Text Categorization Based on Multi-population Collaborative Optimization基于多種群協同優化的文本分類規則抽取方法
14.Research on Fuzzy Hierarchical Optimal Model and Method Oriented Cooperative Design of Product Family;面向產品族協同優化設計的模糊層次優化模型與方法研究
15.Distributed Coevolutionary Multidisciplinary Design Optimization Methods for Flying Vehicles;飛行器分布式協同進化多學科設計優化方法研究
16.The Research and Application of Neural Network Optimization Method Based on Co-evolution;基于協同進化的神經網絡優化方法的研究與應用
17.A Cooperative Evolutionary Algorithm Based on PSO and SA for Reactive Power Optimization in Power Systems;基于粒子群與模擬退火協同進化方法的電力系統無功優化
18.A Novel Partition Approach of Control Variables in Cooperative Coevolutionary Computation for Reactive Power Optimization無功優化協同進化計算的控制變量分區方法研究
相關短句/例句
sequential collaborative optimization序列協同優化方法
1.As a part of the project supported by the Commission of Science Technology and Industry for National defense, the dissertation explores the application of multidisciplinary design optimization in the structural system design of deep sea space station by using sequential collaborative optimization.本文作為國防科工委“十一五”重大基礎研究專項的部分研究內容,對多學科設計優化在深海空間站結構系統設計中的應用進行了探索,利用本文提出的序列協同優化方法完成了結構系統的設計,重點對多學科設計優化方法、耐壓殼結構設計和結構系統的協同優化進行了研究,主要完成了以下幾個方面的內容:(1)對多學科設計優化進行了綜述,詳細介紹了多學科設計優化提出的背景、研究概況及研究的主要內容,并對多學科設計優化方法進行了重點描述。
3)Collaborative optimization協同優化算法
1.The main idea and frame of collaborative optimization are introduced.首先介紹了協同優化算法的主要思想與框架,然后以二自由度機器人的設計為例,著重研究用協同優化算法完成機器人的運動學、靜力學、動力學與控制學的多學科設計優化。
4)Cooperative Optimization Algorithm協同優化算法
1.Iterative soft-decision decoding of Reed-Solomon codes based on cooperative optimization algorithm;基于協同優化算法的Reed-Solomon碼迭代軟判決譯碼
5)multimethod collaborative optimization多方法協作優化
1.As there is no apparent relation formula between the object function and optimization variables of missile design,and the performance of optimization method on optimization problem is uncertainty,A multimethod collaborative optimization algorithm using genetic algorithm、pattern search method and Powell s method is advanced.針對導彈總體優化設計中存在目標函數與變量之間沒有顯式關系式、優化方法與優化問題之間的優化特性不確定的問題,提出采用遺傳算法、模式搜索法和Pow e ll法結合的多方法協作優化方法。
2.To solve the problem of complex function optimization,we use a lot of methods to process multimethod collaborative optimization.針對復雜函數優化問題,采用多個優化方法進行多方法協作優化。
6)Bi-Level Integrated System Collaborative Optimization(BLISCO)兩級集成系統協同優化方法(BLISCO)
延伸閱讀
遞階控制最優化方法 遞階控制的最優化算法，它是在大系統的分解和協調的三種基本方法──目標協調法、模型協調法和混合法的基礎上發展起來的。遞階控制最優化方法按開環遞階控制和遞階反饋控制分為兩類。 開環遞階控制最優化方法 關于離散線性二次型問題有田村坦之的三級遞階算法,關于非線性系統有哈桑-辛預估法和三級共態預估法，G.科恩提出了一種統一的方法。 田村坦之三級遞階算法 這是依據目標協調法，選擇關聯拉格朗日乘子λ作為第三級的協調變量，拉格朗日乘子λ 作為第二級的協調變量的一種求下列極值問題的三級遞階算法(圖1)。 其中第一級是在給定的λi和λi(i=1,2,..., N)下,按采樣時刻k再進行一次分解，然后用參數最優化的方法,對每一采樣時刻k求Li的極小解。第二級是在給定的λi下，求的極大解；而第三級則是求的極大解。這里L 是拉格朗日函數，λ是拉格朗日乘子,λ是關聯拉格朗日乘子,x是狀態變量，u是控制變量，z 是關聯輸入變量，Li，λi，λi，Xi，ui，Zi分別為各子系統的拉格朗日函數，關聯拉格朗日乘子，拉格朗日乘子，狀態變量，控制變量和關聯輸入變量, i=1,2,...，N 。田村坦之三級遞階算法提供了一個用簡單的參數最優化方法求解復雜的動態最優化問題的范例。按照同樣的思路，田村坦之還建立了一種時延算法，用以解決系統的狀態變量和控制變量有多次純時延，且都有上、下界的一類離散線性二次型問題。這些方法已成功地用來解決諸如河流污染控制和擁擠時刻交通管制等問題。 哈桑－辛預估法 這是借助于把預估的狀態和控制代入狀態方程中除分塊對角線一次項外的其他項，以及目標函數中除分塊對角線二次項外的其他項的辦法，把一個非線性問題化成線性二次型問題的遞階算法。哈桑－辛預估法由于采用了分解協調技術，并保留了狀態方程中的D項和目標函數中的h項，因而在存儲量和解題速度上都優于擬線性化法。 三級共態預估法 這是通過對共態變量λi的預估，把原來第一級對狀態變量 xi和共態變量λi同時求解的一個兩點邊值問題,化成兩級對xi和λi分開求解的兩個單點邊值問題，?鉤傻囊恢秩兜萁姿惴āＨ豆蔡す婪ㄓ捎詘巖桓雋降惚咧滴侍庾郊兜牧礁齙サ惚咧滴侍猓蕓飼蠼飧叢擁睦榪ㄌ峋卣笪⒎址匠蹋蚨詿媧⒘亢徒馓饉俁壬暇龐詮?-辛預估法。 統一的方法 G.科恩在無限維凸規劃的基礎上，依據輔助問題原理和松弛原理，建立了一種統一的方法。所謂輔助問題原理，是指把一個滿足一定條件的函數的約束極值問題（下稱主問題），轉化成另一個滿足一定條件的函數的約束極值問題(下稱輔助問題)，并通過求輔助問題的極小解，來獲得主問題的極小解。把輔助問題原理和松弛原理結合起來，就得到一個綜合算法。 統一方法的基本特點，在于輔助問題主要取決于泛函K(u)的性質(當J1=0時)，因此通常把K(u)稱做核；還由于對核的約束相當和緩,因而可通過選擇不同的核,推出某些經典的算法（如梯度法，牛頓－拉夫森法）和大多數分解協調算法（如目標協調法，模型協調法，混合法等），并為探索新的算法提供了依據。 遞階反饋控制最優化方法 目前為數不多，遠不如開環遞階最優化方法成熟。 線性二次型問題的最優反饋控制 圖2示出整個系統的閉環控制結構。可以看出,每個子系統實現各自的閉環控制,且上面有協調級。每個子系統的控制律可表示成。這一方法的特點是離線計算，在線使用,遞階結構在這里只是離線計算的一種手段；它雖然避開了求解整體黎卡提矩陣方程，但仍需對整體矩陣X求逆。 非線性系統的最優反饋控制 求最優反饋控制律的一般步驟是：先用某種方法求出作為共態變量和狀態變量函數的開環最優控制，然后利用共態變量和狀態變量之間的線性關系，消去共態變量，就得到作為狀態變量的函數的最優反饋控制律。最優反饋控制律與系統的初始狀態有關，是非線性系統的一個本質特征。為了減弱最優反饋控制律對初始狀態的依從關系，一個可能的方法是：把實測的狀態當作初始狀態，用某種迭代算法去計算最優反饋控制律中所包含的初始狀態的某個函數 q的新值,以改進控制律。這一方法只有當計算q值的時間遠比系統動態過程的時間為小時，才能在線使用。 穩態系統的在線遞階控制 這是利用來自穩態系統的實測反饋信息，使系統達到最優的一種遞階控制方法。一個具有控制器的快系統，在慢擾動作用下，就是一個穩態系統。這種系統只有適當改變控制器的設定值，方能實現在線穩態最優。如果設定值的變動并不頻繁，可把這個系統看成是在一系列穩態下運行。 穩態系統采用兩級遞階控制結構（圖3）。把系統的實測關聯數據，經處理后作為反饋信息傳遞到上級決策單元。上級決策單元將依據反饋信息來尋找協調變量的最優值，而下級系統則按上級決策單元給出的協調變量在實際系統的近似模型上求約束極值問題的解。這一尋優過程將一直進行到滿足預定的精度為止，然后按所得結果去調整控制器的設定值。接著又在實際系統中進行測量和反饋，重復這一過程。 鑒于上級單元是按反饋信息尋優，也就是按實際系統尋優，而下級單元則是按近似模型尋優，由此得到的解既非按實際系統最優，也非按近似模型最優，它只不過是實際系統的一個次優控制。然而，由于在遞階結構中采用了系統的實測信息，因而所得結果較開環控制為優。 參考書目 M.G.辛著,李敉安、鄺碩等譯,《大系統的動態遞階控制》,科學出版社，北京,1983。(M.G.Singh, Dynamical Hierarchical Control， North-Holl and Pabl.Co.，Amsterdam, 1980.)
