基于双响应面模型的6σ稳健设计

双响应面法是通过试验设计分别构造响应均值和方差的近似模型，并通过该模型进行优化的一种稳健设计方法。文中对实验设计方法、响应曲面模型建立以及优化策略等进行分析。为实现质量管理与产品设计的协调，将质量工程中的6σ理念与双响应面法相结合，提出基于双响应面模型的6σ稳健优化设计方法。与传统优化方法相比，该方法不仅提高了优化效率，而且提高了设计的可靠性和稳健性。将其应用于结构优化设计和金属板料的拉深成形优化设计，均获得良好的结果。     

压气机叶型气动优化设计研究

以clark-y叶型为研究对象,选择其升阻比作为优化目标函数,采用响应面优化设计方法对其进行优化设计.首先用B样条曲线结合响应面优化方法对clark-y原始叶型进行拟合;然后利用均匀实验设计方法建立计算实验样本点分布表,用商用软件进行各样本点的CFD计算,最后建立响应面优化模型,对其进行优化设计,得到了升阻比比原始叶型升阻比高22%的优化叶型.     

采煤机牵引机构的响应面法优化设计

基于曲线参数方程建立采煤机牵引机构的参数化模型，以采煤机牵引机构的有限元接触分析结果为依据，对影响采煤机牵引机构力学性能的控制参数进行实验设计，根据实验设计点更新参数化模型并进行有限元动力学分析，获得影响度较大的控制参数并建立控制参数和响应结果响应关系。基于控制样本参数构建牵引机构的响应面模型，采用MOGA算法对响应面模型进行寻优并实现对采煤机牵引机构的优化设计。经验证，优化后的牵引机构比未优化的牵引机构表现出更好的承载能力。     

小孔超声振动挤压加工用变幅杆的优化设计

为了设计小孔超声振动挤压加工用变幅杆,提出了一种复合型变幅杆的优化设计方法。采用多项式响应面法、克里金法和支持向量回归法构建了根据变幅杆的结构参数预测其性能参数的代理模型,评价了代理模型的精度。结合精度较高的代理模型,基于遗传算法对该复合型变幅杆进行了优化设计。经仿真实验验证了该优化方法的有效性。加工试验结果表明:所设计的变幅杆满足使用要求,加工效果理想。     

基于支持向量机的多目标模糊稳健优化设计

为了提高模糊稳健优化设计的计算效率,探讨了基于支持向量机回归机(SVR)的多目标模糊稳健设计方法,该方法以SVR作为非线性约束函数的替代模型,并采用SVR对模糊概率进行仿真计算,可显著降低模糊稳健优化设计的机时消耗;采用字典序优先级的目标规划法,建立了多目标稳健优化设计模型;把SVR与遗传算法相结合,构建了一种混合智能优化算法;通过多目标稳健设计实例,对所提出的方法进行了验证。     

基于信赖域近似模型管理的多目标优化方法及其应用

针对复杂工程多目标优化中求解精度受近似模型精度影响大的问题,提出了一种基于信赖域近似模型管理的多目标优化方法。该方法在每一个优化迭代步中首先采用拉丁超立方实验设计方法获得样本点,并基于这些样本点建立各目标和约束的二阶响应面模型,接着用所建立的响应面模型代替真实模型进行多目标优化,优化算法采用微型多目标遗传算法,然后通过信赖域模型管理方法来管理近似模型。该方法大大降低了近似模型对求解精度的影响。该方法在车身薄壁构件的耐撞性优化中的应用验证了其解决复杂工程多目标优化问题的能力。     

基于支持向量机和粒子群算法的稳健优化

针对实际工程中不确定性因素与产品质量特性之间不具有显式函数关系的稳健优化问题时,代理模型的精度成为关键。本文提出一种基于支持向量机代理模型和粒子群算法的稳健优化方法,采用拉丁超立方试验设计采样布点,优化问题的目标性能函数、约束函数的均值和标准差由具有自动参数优化的支持向量机模型替代,采用粒子群优化算法对稳健优化模型进行求解。以典型的两杆结构优化为例,结果表明支持向量机代理模型的综合性能比常用的响应面、BP神经网络和Kriging模型更优越,稳健优化结果比较理想,为复杂产品的不确定性设计优化提供了一种新的思路。     

基于支持向量机柔性机构动态可靠性分析

针对柔性机构可靠性分析中计算效率低和精度差的问题,提出一种柔性机构动态可靠性分析的支持向量机回归极值法。该方法利用蒙特卡洛法抽取柔性机构动态响应极值的小样本;基于这些样本和支持向量机回归理论,建立柔性机构动态响应极值的代理模型;使用该代理模型进行柔性机构动态响应可靠性分析。结合曲柄摇杆柔性机构实例,利用支持向量机回归极值法、蒙特卡罗法、人工神经网络代理模型和二次响应面代理模型方法,分别对连杆的变形和摇杆的摆角进行可靠性分析,通过对四种方法计算结果的比较,证明了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析中高效率和高精度,验证了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析的可行性和适用性。     

副车架侧边纵梁耐撞性优化设计

为了对全框式副车架侧边纵梁结构进行耐撞性优化设计,以副车架侧边纵梁结构参数为变量,建立了该结构耐撞性和轻量化优化问题的数学模型。运用方差分析法（ANOVA）选择对副车架侧边纵梁耐撞性和轻量化影响显著的结构因子作为主要设计变量,采用正交试验设计方法进行试验设计;运用LS-dyna软件进行碰撞模拟;根据有限元仿真结果建立了响应面近似模型,并对该近似模型解决该问题的可靠性进行了验证,结果表明,所建立的响应面近似模型适合解决组合优化问题。优化设计后的副车架侧边纵梁能在提高耐撞性能的同时,保持较好的轻量化水平。     

柔性薄板装配不等间距定形焊点布置优化

针对点焊中的定形焊点布置方案影响柔性薄板装配偏差,以及等间距焊点布置不适合所有薄板焊接情况的问题,提出一种基于支持向量回归机与粒子群优化算法的不等间距定形焊点布置优化方法。对薄板装配过程进行分析,建立了反映装配偏差与偏差源关系的装配偏差模型。以两种焊点的间距为设计参数,通过优化拉丁超立方实验设计在焊点布置设计空间获取样本方案,利用偏差模型获得样本响应。构建支持向量回归机—粒子群算法代理模型,预测得到使装配偏差最小的焊点布置最优方案。柔性薄板装配实例表明,在小样本学习情况下,与遗传算法—反向传播神经网络和响应面两种代理模型相比,该方法在模型预测准确度方面具有有效性和优越性,同时通过车身薄板实例表明了该方法的实用性。     

响应面模型与混合优化算法相结合的锯片参数优化设计

针对传统算法在锯片声学特征优化中的局限性,提出了一种将二阶响应面模型与混合算法相结合的优化设计方法。在设计区域内应用D-optimal试验设计法抽取样本点,分别通过显式算法获取锯片声学、应力响应以及隐式算法获取锯片变形量,并用试验验证了数值模型的准确性,然后建立了由6个变量参数所决定的锯片的声学、应力以及刚度的二阶响应面模型;利用自适应模拟退火法和蛙跳混合算法对响应面模型进行循环逼近,获得了设计变量影响度以及最优结果。结果表明,在保证刚度和应力许可条件下,通过有限次数值分析,经全局优化后的最佳结构可降低空载噪声4~7dB。数字算例表明,该方法适用于旋转类刀具的声学性能优化设计。     

基于变复杂度近似模型的汽车安全性和轻量化优化

针对汽车安全性优化过程中考虑冲压效应的计算复杂性特点,采用最优拉丁方实验设计,利用较少样本点数据在传统模型和高精度模型间建立一个差值补偿响应面模型,再通过传统模型和差值补偿响应面模型构造新的实验样本点,在此基础上建立Kriging响应面模型,应用多目标粒子群优化算法对此响应面模型进行优化求解,进行了整车正面碰撞和轻量化多目标优化设计。结果表明,该方法能够在保证响应面精度的前提下,快速收敛于优化解。     

基于双响应面法的行星齿轮机构稳健设计研究

双响应面法是通过试验设计分别构造响应面均值和方差的近似模型,并通过该模型进行优化的一种稳健设计方法.文中对双响应面法中的实验设计、响应面模型的建立等内容进行了分析研究,并将此方法应用于行星齿轮机构设计中,建立了基于中心组合试验的行星齿轮机构稳健设计模型.与传统优化方法相比,该方法提高了设计的稳健性.     

基于数值模型的F-T煤制油柴油机排放优化研究

为了实现F-T煤制油在柴油机上低排放燃烧的目的,选取柴油机典型工况,采用Box-Benhnken方法进行试验设计,通过支持向量机和响应面方法建立喷油参数与排放指标之间的数值模型,在对比分析模型性能的基础上,对柴油机排放指标进行多目标优化研究。分析表明：响应面模型选择二次回归方程进行拟合分析,支持向量机模型（SVM）选用RBF核函数时,两种模型的预测精度最高。试验工况下,响应面模型对SOOT和NOx预测的最低精度分别是77.4%和97.1%,SVM模型对SOOT和NOx预测的最低精度分别是40.1%和90.8%,在试验样本较少状况下响应面模型预测精度高于SVM模型,可以准确表达喷油参数与排放指标之间的关系。在测试工况下,采用响应面模型对柴油机排放指标进行优化分析,SOOT和NOx分别降低55.72%和7.43%。     

基于Ansys Workbench的低位缠绕机链轮支架的仿真与优化

以低位缠绕机的链轮支架作为研究对象,运用AnsysWorkbench15.0有限元软件对其进行静态特性分析,拓扑优化,并且结合中心复合实验设计方法建立响应面模型,采用多目标优化设计方法对响应面模型进行优化,从而获得最优解,为实现链轮支架的轻量化和小型化提供了依据。     

基于振动特性的多学科多目标摩托车优化

以摩托车强度、刚度、轻量化为约束条件,以响应面法为基础建立多学科多目标优化方案.运用Hypermesh建立有限元模型,通过Radioss进行计算,并以Hyperstudy为优化平台.采用正交实验设计对优化变量进行灵敏度分析,运用拉丁方实验设计获取采样数据点,利用移动最小二乘法构建响应面模型,结合多学科、多目标优化设计方法进行结构优化,实现提高车架结构特性和摩托车动态特性的目标.     

基于支持向量机工具的性能劣化建模方法

针对基于故障数据的数控装备可靠性研究中的小样本问题,提出了建立基于支持向量机的性能劣化模型.在研究支持向量机的建模理论和参数优化方法的基础上,将最小二乘法支持向量机工具LSSVM.M应用于性能退化数据处理,提出一种改进的参数选择方法,以提高拟合和预测准确性.通过实例,验证了该方法的可行性,并建立了数控机床加工精度的性能劣化模型,为可靠性评估奠定了基础.     

步兵战车车体结构有限元模型修正

针对某型步兵战车整车刚柔耦合发射动力学中柔性车体有限元模型精度低的问题,基于模态试验数据,应用支持向量机响应面模型修正理论对车体结构有限元模型进行了修正。应用ANSYS有限元分析软件对车体结构进行模态分析,提取前6阶模态的固有频率和振型。为验证模型,设计了模态试验方案,实测了车体结构的模态信息。基于有限元模型数据与实测数据的相对误差,采用支持向量机响应面模型修正方法对车体结构弹性模量和密度进行修正。模型确认结果和动力学模型应用结果表明,修正后的车体有限元模型精度有了大幅度提高,能更加真实地反映车体的结构特征,为射击精度分析提供了准确的模型基础。     

基于冲压成形困难区域的拉延筋阻力稳健设计

汽车覆盖件冲压过程中,工艺参数和材料参数存在不确定性,这种不确定性导致工艺优化设计的难度增加。以冲压件成形困难的局部区域为质量评价区域,通过冲压因素敏感分析筛选出噪声因素和设计变量,将实验设计与响应面法相结合,构建评价指标与设计变量和噪声因素的响应面模型。在此基础上,将响应面模型、蒙特卡洛模拟技术与遗传算法相结合,建立了基于产品质量工程的稳健优化设计方法。实例分析结果表明,经稳健优化后,冲压件成形质量和工艺稳健性获得了显著提高。     

鲁棒性概率优化在乘员约束系统设计中的应用

利用MADYMO软件建立了国内某微型车正面碰撞数学模型,并在对模型进行试验验证的基础上结合试验设计、响应面方法和鲁棒性概率优化设计对乘员侧约束系统进行优化,优化的参数主要有安全带刚度、安全带上挂点位置、限力器撕裂力和撕裂增加长度等。采用该方法引入鲁棒性概率优化设计后能减少和控制目标函数响应的波动,降低在设计点上的敏感性,提高产品的质量。结果表明,所采用的方法既实现了对设计目标的优化,又提高了设计变量的可靠性和目标函数的鲁棒性,对工程应用具有较大指导意义。