基于动态径向基函数代理模型的优化策略

针对飞行器多学科设计优化中传统的静态代理模型方法全局近似精度难以保证与计算效率较低的问题,提出一种基于动态径向基函数代理模型的优化策略.通过Maximin拉丁超方计算试验设计在设计空间中选择初始样本点,构造径向基函数代理模型,并通过全局优化算法对当前代理模型进行优化获得原优化问题的可能最优解,根据已知信息构造重点采样空间,在优化过程中逐步更新重点采样空间并在其内部增加样本点,并更新代理模型以提高代理模型在全局最优解附近的近似精度,直至优化迭代收敛.将本优化策略应用于数学测试算例和NASA减速器优化设计中,优化结果表明,使用本优化策略可以获得分析模型的全局最优解.与直接使用遗传算法相比,计算分析模型的次数减少了95%,相比于传统的静态径向基函数代理模型方法,计算分析模型的次数减少了50%.     

基于多策略的改进径向基代理模型方法

为提高径向基代理模型的预测精度和计算效率,提出一种基于多策略的改进径向基代理模型方法。该方法将局部密集加点策略、全局均匀选点策略和最小距离筛选策略应用于径向基代理模型构建过程中,通过拉丁超立方抽样方法获取初始样本,并建立径向基模型,利用七星瓢虫优化算法求得最优解信息;借助已知样本信息,采用局部密集加点策略与全局均匀选点策略相结合的方式获取训练样本,以平衡所提方法的探索与开发能力;进而利用最小距离筛选策略对训练样本进行筛选,引导模型进行有效预测。利用数值和工程算例进行仿真测试,结果表明该方法不仅能满足精度要求,还能明显提高计算效率;特别是对于工程设计问题,该方法的优化结果相对理论解的误差仅为0.01%,调用模型次数相比其他3种方法减少了33.10%,66.19%,72.78%。     

径向基神经网络在层析成像中的应用

文中介绍一种利用径向基神经网络处理两相流信号的基本方法。此种方法具有快速、准确等特点。最后给出对实验信号的层析成像处理结果。     

基于代理模型的变复杂度方法在板料成形优化中的应用

板料成形优化中存在一些缺陷问题,如一步法与优化算法相结合时精度低、增量法与优化算法直接结合时效率低以及通过传统构造代理模型的方法构造高精度的代理模型时需要大量增量法模拟结果。为了充分发挥一步法和增量法各自的优点,提出采用变复杂度方法通过较少次数的试验样本点数据先在一步法和增量法间建立一个差值补偿响应面模型。通过一步法和差值补偿响应面模型构造新的试验样本点,在新构样本点和原有用增量法计算的样本点数据基础上建立移动最小二乘法代理模型,建立的移动最小二乘法代理模型精度和效率都较高。利用粒子群优化算法对移动最小二乘法代理模型进行优化求解。将该方法应用到了汽车某内板的成形性优化中,优化的结果显著地提高了板料的成形性。算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。     

基于信赖域的动态径向基函数代理模型优化策略

为了提高飞行器等复杂工程系统的设计质量与优化效率,基于代理模型的优化得到广泛应用。将信赖域思想引入基于代理模型的优化中,提出基于信赖域的采样空间更新策略,进而发展了一种基于信赖域的动态径向基函数代理模型优化策略(Trust region based dynamic radial basis function,TR-DRBF)。通过Maximin拉丁超方试验设计方法选取样本点,选用径向基函数方法构造代理模型,采用全局优化算法对所构造的代理模型进行优化,根据已知信息进行信赖域采样空间更新,在其内部选取新增样本点并更新代理模型,直至优化收敛。将本优化策略用于标准数学测试算例和工字梁设计优化实例,并与国内外现有研究成果进行比较,证明了TR-DRBF在优化效率和全局收敛性方面都有较好的表现,尤其是针对高维优化问题时,TR-DRBF具有更显著的优势。     

径向基神经网络在三维激光切割中的应用

分析了RBF神经网络的特点，并研究了它在三维激光切割中的应用，利用该神经网络及其变形可以预测切缝的宽度，也可以根据输入参数对试样的挂渣与否进行判定。比较了三雏激光切割中切割倾角和切割方向对切割质量的影响，从而实现切割质量的预测和优化工艺参数的选取以指导实际的切割过程。     

成形钻孔在汽车纵梁加工中的应用

目前,国内大多数汽车制造厂家,因无大型冲压设备或无重大模具投资能力,在纵梁加工过程中不具备一次冲孔成形的能力,大都采用了平板钻孔工艺。平板钻孔工艺对孔位的精度难以保证。我公司在生产过程中也存在同样的问题,为提高钻孔质量,我们采用了成形钻孔工艺,制作了成形钻模。该     

精密成形技术在汽车工业中的应用

精密成形技术是先进制造技术的重要组成部分之一。它是建立在新材料、新能源、信息技术、计算机技术等多学科高新技术基础上的应用技术，也是制造技术中最复杂、技术最密集、最能代表制造技术水平的高技术领域之一。     

一种可调式摆臂在汽车雨刮器中的应用

雨刮器在汽车中是一个重要的安全组件之一,它通过电机带动四连杆机构运动,能有效地清除汽车挡风玻璃上的雨水、雪和污垢。主要讨论四连杆机构的调整及相互之间的关系,特别是摆臂在四连杆机构中的应用。     

基于DYNAFORM的一种零件连续翻边成形方法

金属板料的翻边成形是板料成形的重要组成部分,也是板料成形中的难点。重点研究折弯并向内的翻边结构,通常采用的成形工艺是先折弯成形后凸缘面翻边成形,通常产生的成形缺陷是凸缘部位产生起皱。利用Dynaform软件,以某企业的家用电器后壳为例,主要针对折弯并向内的翻边结构进行数值模拟,研究成型缺陷并确定合理的成形工艺,以改善成型结果。     

机电一体化技术在汽车消声器壳体翻边机中的应用

通过一台专用机床的设计实例,介绍机电一体化技术、现代设计方法的具体运用。侧重介绍电控系统的设计及部分实例程序。提出了结合工厂实际、综合运用新技术、合理吸收同类国外引进设备优点的设计思路。     

一种轴/径向伸缩式成形鼓机构静力学分析

以一种大伸缩比轴/径向伸缩式轮胎成形鼓为研究对象,针对其结构与伸缩运动特点,将机构拆分为内层鼓肩导引机构与外层鼓肩导引机构。应用矢量法建立机构静力学模型,推导出力雅克比矩阵。采用MATLAB软件对机构进行无因次静力学分析。分析结果表明:成形鼓由最大膨胀状态逐步收缩的过程中,副连杆对主连杆的轴、径向支撑力均逐渐减小,且内层鼓肩对主连杆的作用力与槽凸轮处的受力变化情况完全相反,收缩前80%阶段主连杆径向受力逐渐减小。研究结果为该类型机构的静力学设计提供了理论基础。     

逆向工程在汽车密封条的快速成形中的应用

全面地论述了应用UG软件与专业逆向工程软件Imageware,完成了汽车密封条转接头的实体建模工作,并且在MEM快速成形机中完成了汽车密封条的快速制造。     

有限元分析在汽车覆盖件成形中的应用

应用有限元分析对汽车覆盖件成形进行了数值模拟,得到了板料应力应变分布、厚度分布等工艺参数,从而为优化工艺设计,缩短模具制造用期提供了依据.     

近净成形技术在汽车锻件中的应用

伴随近几年国内经济的发展，尤其是汽车制造业的强劲增长，给锻造行业带来了前所未有的动力和机遇。而锻压装备与锻造技术的快速发展，也推动着整个锻造行业迅速的向前发展。对企业自身而言，这是一个机遇与挑战并存的时代，谁能够快速适应市场的需求转变并及时甚至超前完成技术升级，谁就能够把握今后市场的主动权。因此必须正确判断市场发展方向，掌握行业先进技术，积极推进自我提升。     

有限元分析在汽车覆盖件成形中的应用

应用有限元分析对汽车覆盖件成形进行了数值模拟,得到了板料应力应变分布、厚度分布等工艺参数,从而为优化工艺设计,缩短模具制造周期提供了科学依据。     

径向基函数网络在液压泵故障诊断中的应用与实现

通过神经网络在故障诊断方面的应用 ,利用Matlab提供的大量径向基网络工具函数来设计网络、确定权函数、网络输出 ,采用径向基函数 (RBF)网络来有效地实现对液压泵的故障诊断。该文表明 ,对于局部逼近的RBF网络学习速度快、训练步数少 ,该网络适合用于液压泵故障诊断问题中     

径向基函数神经网络在齿轮动载系数计算中的应用

由于动载系数的计算公式比较复杂,机械设计手册中提供动载系数线图供设计人员近似计算,但通过人工查取线图数据的方法会给设计带来误差,并且不利于实现设计过程的CAD。因此,提出了应用径向基函数神经网络来确定动载系数的计算方法,映射了引起动载系数与其影响因素(齿轮节线速度、齿轮制造精度)的非线性关系,并与其他文献中提出的应用BP神经网络的方法进行对比。结果表明:径向基函数神经网络可通过较少的训练次数达到较高的精度,大大超过了BP神经网络的收敛速度和训练效率。该方法可广泛应用于工程设计中计算齿轮动载系数及其他以线图表示的参数。