基于改进交互验证策略的序贯响应面建模方法

序贯响应面建模方法通过渐近地增加样本量实现响应面模型拟合精度与计算成本的折衷,因此,再采样策略的选取成为序贯响应面建模应用的关键问题.文中分析极大极小距离策略和交互验证策略存在的问题,提出基于改进交互验证策略的序贯响应面建模方法.最后,通过实例说明,改进交互验证策略可有效减小拟合响应面模型的样本量,降低计算成本,节约计算资源.     

变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展

变可信度近似模型通过融合不同精度分析模型的数据,可有效平衡近似模型预测性能和建模成本之间的矛盾,在复杂装备优化设计中受到广泛的关注。综述变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展。概述三类常用变可信度近似建模方法的基本思想,并介绍变可信度近似建模方法研究的最新进展。回顾面向变可信度近似模型试验设计方法的发展现状,包括一次性试验设计方法和序贯试验设计方法。综述直接影响变可信度近似模型优化设计求解精度和效率的两类近似模型管理策略,探讨基于变可信度近似模型的智能优化和可靠性/稳健性优化这两个领域前沿问题。归纳总结变可信度近似模型应用于复杂装备优化设计的现状。针对变可信度近似建模及其优化设计给出了一些应用建议,并指出未来值得深入研究的方向。     

Weibull分布可靠性序贯验证试验方案选择及分析

针对Weibull寿命型产品可靠性序贯验证试验方法的多样性以及不同方案下的试验结果对判决结果的差异较大的问题,研究了Weibull分布函数向指数分布转化的方法以及试验方案截尾数的确定方法,并与GJB 899A-2009中的序贯试验统计方案和非电子产品的序贯验证试验方案作比较,通过实例说明,选择合理的序贯试验方案,能够提高可靠性验证试验的准确性.     

序列Kriging仿真优化方法综述

通过深度学习来挖掘设计变量、目标参数与Kriging模型之间内在关系的序列Kriging仿真优化方法已成为基于元模型优化的研究前沿和热点.但仿真优化过程中存在建模效率较低、收敛精度不高、多点采样的并行仿真难以实现等问题.如何在少量昂贵仿真估值条件下提高优化效率和收敛精度是序列Kriging仿真优化方法研究的主要内容.为此,对序列Kriging的近似建模方法、无约束优化、多点并行优化以及约束优化进行综述,介绍经典优化方法、若干改进及相应工具包,并展望所面临的问题和挑战.     

基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究

针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法.通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理.实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波.     

基于Kriging模型的涡轮盘优化设计方法

研究了航空发动机涡轮盘设计问题,将Kriging方法与全局约束优化算法相结合,提出了基于Kriging近似响应模型的优化求解方法,有效减少了有限元分析的次数和计算量。该优化设计方法采用正交试验设计和有限元分析方法获得涡轮盘设计空间的初始样本数据;利用已有的设计样本数据建立涡轮盘重量和应力响应近似计算的Kriging模型,在此基础上利用全局优化算法在设计空间进行设计方案优化搜索;利用有限元分析方法计算近似最优设计方案的输出响应,并以此更新已有的设计样本数据,不断提高Kriging模型的近似精度。数值计算结果表明,基于Kriging模型的涡轮盘优化设计方法不仅可以获得良好的设计结果,还能大大降低计算代价,提高设计效率。     

不确定性设计优化理论与方法研究

系统地开展了不确定性设计优化理论与方法研究,定义了设计不确定性、设计稳健性和设计可靠性等概念,阐述了不确定性设计优化理论体系框架,建立了不确定性设计优化模型,提出了解决不确定性设计优化建模、求解和计算复杂性问题的有效途径.     

基于计算试验设计与代理模型的飞行器近似优化策略探讨

现代飞行器设计优化中广泛应用高精度分析模型以提高设计可信度与综合性能,但是也带来了计算复杂性问题。为了有效缓解计算耗时的问题,基于计算试验设计与代理模型的飞行器近似优化策略成为研究热点。近似优化策略通过构造合理的近似模型引导优化过程快速收敛到最优解,从而达到降低计算成本,缩短设计周期的目的。根据广泛的文献调研,对飞行器近似优化策略的发展现状进行详细探讨。给出近似优化策略的定义、求解流程、特点以及关键技术。对计算试验设计方法、代理模型方法、精度校验与代理模型选择方法等技术进行综述。围绕静态与自适应两类近似优化策略,重点讨论典型的代理模型管理与更新策略与收敛准则。针对飞行器多学科设计优化问题,探讨近似优化策略与分解策略在求解效率与收敛性方面的技术特点。通过数值算例对各项关键技术的特点进行较详尽的对比分析与总结,并依托飞行器设计优化工程实例对近似优化策略的综合性能进行探讨,指出不同近似优化策略的适用范围。研究结果表明,飞行器近似优化策略在优化效率、全局收敛性以及鲁棒性等方面体现出较显著的优势,具有良好的工程应用前景。指出飞行器近似优化策略的未来研究方向。     

基于Kriging方法的复合材料身管结构近似分析

针对复合材料身管结构分析过程中计算复杂耗时的问题，采用Kriging最优内插法建立复合材料身管结构分析近似模型。以某口径复合材料身管为例，基于所建立的Kriging近似模型进行了结构近似分析，并将分析结果与有限元计算结果进行比较。结果表明，所建立的复合材料身管结构近似模型具有很高的近似精度。     

基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法

针对表征齿轮故障信息的特征难提取与极限学习机无法处理随时间变化的信息流,致使齿轮故障分类模型精度差、泛化能力弱的问题,提出一种基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号进行相空间重构,并对重构矩阵进行奇异值分解得到奇异值特征向量;其次,建立在线贯序极限学习机的齿轮故障分类模型,并将奇异值特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的辨识。实验结果表明:与基于BP、SVM与ELM的故障分类方法相比,基于基于在线贯序极限学习机的齿轮故障诊断方法具有更快的学习速度、更高的分类精度与更强的泛化能力。     

基于Kriging插值和回归响应面法的冲压成形参数的优化及对比分析

首先采用拉丁方试验设计方法进行样本数据设计,同时,为了提高计算效率,将基于Kriging插值和响应面近似模型引入板料成形优化设计的复杂系统中,并基于初始化变量进行优化,采用Kriging插值和响应面近似方法对样本点和优化过程中形成的优化点重新进行响应面构造,以确定优化范围内新的初始值并将约束减小到一定范围;随后采用遗传优化算法对更新的设计变量初始值和约束范围进行优化。如此循环,直至得到最优解。计算结果表明,在汽车覆盖件行李箱盖的压边力、拉延筋阻力最优设置以及避免出现拉裂、起皱现象方面,Kriging插值近似建模技术优于多项式回归响应曲面近似建模技术,其预测精度高,自由度高,建模效率高。     

涡轮叶片并行子空间多学科设计优化

将Kriging近似模型与并行子空间多学科优化方法相结合,对包括气动、传热和结构三个学科的涡轮叶片进行多学科优化设计,并与传统单级多学科优化方法进行对比。结果表明,基于Kriging近似模型的并行子空间多学科优化方法优化结果合理,与单级优化方法相比优化效率明显提高,寻优能力增强,适用于复杂结构的多学科优化设计。     

基于Kriging模型的后优化近似研究

后优化分析技术定量地研究当优化参数发生变化时，相应的优化结果会发生怎样的改变。过去的研究多集中在对优化结果的敏感度分析(一阶近似)，所得到的结果只在当前参数的微小扰动范围内有效。用Kriging模型进行优化结果的插值近似(相对于优化参数)，从而可以提供整个参数空间中优化结果的全貌。用简单的算例与一阶近似、二次响应面近似进行了比较，同时为了解决临界约束集发生改变时，目标函数突变对Kriging模型近似精度带来的影响，提出一种分片插值方案，较大地提高了Kriging的近似精度。     

克里金模型及其在全局优化设计中的应用

介绍了克里金模型的基本理论,并采用以克里金模型为近似模型的贝叶斯分析算法,对函数关系复杂、难以计算情况下的全局优化问题进行求解.该算法使用实验设计的方法选取初始样本点,通过样点填充准则找到新的样本点来更新克里金模型,不断循环,从而找到全局最优点.通过实例计算证明,与传统优化算法相比,此方法计算速度快、精度良好.     

某牵引火炮后大架轻量化设计

针对后大架的轻量化设计,建立了一种基于全炮总体结构下的动力学参数化模型,采用拉丁方实验设计方法。得到描述设计响应与设计变量之间关系的Kriging近似模型。在此基础上,采用多岛遗传算法对后大架结构参数进行优化,获得了优化后的后大架质量最优解,该建模策略及优化思路对火炮各部件结构设计及轻量化具有指导意义。     

基于Kriging模型的密封圈性能非概率可靠性分析

将Kriging模型和拉丁超立方抽样技术应用于不确定结构,提出了主要针对隐式方程的区间非概率可靠性分析方法。该方法用Kriging模型作为近似模型描述原结构模型,借助优化方法求解参数区间并计算可靠度。建立了某金属/水冲压发动机橡胶O形密封圈的非线性有限元模型,应用网格重构技术和自适应加载技术对密封圈密封性能进行了有限元分析。将接触面最大正应力与发动机燃气压力的差值作为目标参数,应用上述方法计算了密封性能参数区间非概率可靠性,通过区间分析得到了密封性能可靠性指标。     

汽车乘员舱安全性与舒适性多学科设计优化

概念设计阶段汽车乘员舱的安全性和舒适性设计是关键任务,两者具有耦合效应,将多学科设计优化运用到乘员舱的设计中实现两个学科的并行设计。针对某款车的乘员舱布置,在该车100%正面碰撞试验基础上,通过乘员损伤分析软件建立该车的正面碰撞乘员约束系统模型并对模型进行验证用于评估其安全性;同时也基于关节强度的概念建立乘员舒适性模型。将多学科设计优化运用到乘员舱的设计中,避免了传统设计方法对安全性和舒适性的单独优化,实现了两个学科的并行设计,缩短了开发周期,最大化了乘员舱的整体性能。为提高计算效率,通过试验设计构建乘员约束系统的Kriging近似模型用于代替仿真模型。结果表明,该方法在较好地满足乘员安全性的同时提高了乘员的乘坐舒适性,在乘员舱布置方面具有较强的工程实用性。     

Design and optimization of machining fixture layout for end-milling operation

High product quality and productivity are the important objectives of manufacturing industries. They are greatly affected by the fixture layout design, and it requires modeling and analysis of fixture-workpiece interactions. In particular, the position of fixture elements has explicit influence on the deformation of the workpiece which needs to be minimized during machining. In order to ensure effective fixture layout design, the relationship between the position of fixture elements and workpiece deformation has to be modeled and optimized. In this research paper, workpiece deformation is modeled using response surface methodology. The developed model is tested for model adequacy, and the results obtained are matched with the simulated data. Then, it is used to minimize the workpiece deformation by determining the appropriate positions of locators and clamps using sequential approximation optimization and LINGO solver. It is found that integration of response surface methodology, with sequential approximation optimization, produces better results than LINGO solver.     

改进的Kriging法在计算结构可靠度中的应用

针对工程中隐式功能函数的可靠性分析问题,提出一种采用插值法选取试验点的改进Kriging近似方法.所提方法通过内插法选取Kriging近似所需的试验点,内插策略使得试验点逼近真实的极限状态方程,从而使Kriging方法能更好地近似对可靠性分析具有重要贡献的极限状态方程.文中算例表明该方法原理简单,计算精度高且计算量不大,具有一定的工程应用价值.     

A robust optimization using the statistics based on kriging metamodel

Robust design technology has been applied to versatile engineering problems to ensure consistency in product performance. Since 1980s, the concept of robust design has been introduced to numerical optimization field, which is called the robust optimization. The robustness in the robust optimization is determined by a measure of insensitiveness with respect to the variation of a response. However, there are significant difficulties associated with the calculation of variations represented as its mean and variance. To overcome the current limitation, this research presents an implementation of the approximate statistical moment method based on kriging metamodel. Two sampling methods are simultaneously utilized to obtain the sequential surrogate model of a response. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method. Then, the simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to find the global robust optimum. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.