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标 题： A hybrid search algorithm for porous air bearings optimization
用于多孔空气轴承优化的混合搜索算法
作 者： Nenzi Wang
Yau-Zen Chang
关键词： Optimization  [优化]
Air bearings  [ 空气轴承]
Porous bearings  [ 多孔轴承]
出版年： 2002
期刊名： Tribology Transactions
摩擦学 Transactions
年卷期： 2002, vol.45, no.4
摘 要： The study deals with the development of a hybrid search algorithm for efficient optimization of porous air bearings. Both the compressible Reynolds equation and Darcy's law are linearized and solved iteratively by a successive-over-relaxation method for modeling parallel-surface porous bearings. Three factors affecting the computational efficiency of the numerical model are highlighted and discussed. The hybrid optimization is performed by adopting genetic algorithm (GA) for initial search and accelerated by simplex method (SM) for refined solution. A simple and useful variable transformation is presented and used to convert the unconstrained SM to a constrained method. In this study, the hybrid search algorithm for a multi-variable design exhibits better efficiency compared with the search efficiency by using the SM. The proposed hybrid method also eliminates the need of several trials with random initial guesses to ensure high probability of global optimization. This study presents a new approach for optimizing the performance of porous air bearings and other tribological components.

本研究探讨了一种混合搜索算法，用于高效优化多孔空气轴承。通过线性化可压缩雷诺方程和达西定律，并采用逐次超松弛法进行迭代求解，以建模平行表面多孔轴承。文中重点分析并讨论了影响数值模型计算效率的三个因素。混合优化方法采用遗传算法（GA）进行初始搜索，并结合单纯形法（SM）加速求解以获得更优解。研究提出了一种简单且实用的变量变换方法，将无约束的单纯形法转化为有约束的方法。在本研究中，该混合搜索算法在多变量设计中的效率优于仅使用单纯形法的搜索效率。所提出的混合方法还避免了需要多次随机初始猜测试验，从而提高了全局优化的概率。本研究为优化多孔空气轴承及其他摩擦学部件的性能提供了一种新方法。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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