基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化

针对基于Kriging近似的可靠性设计优化样本最优配置问题,提出基于继承拉丁超立方采样与局部Kriging近似的可靠性设计优化方法。采用继承拉丁超立方样本构建Kriging近似,并求解最大可能失效点作为局部序列采样中心。针对有效概率约束构建基于Kriging近似误差、功能函数非线性度量及目标可靠度的局部序列采样区域。以重要抽样策略计算失效概率及灵敏度,并采用序列近似规划求解最优设计点。通过3个算例及机床横梁设计优化应用验证了所提方法的有效性。     

非概率可靠性优化方法在机翼结构优化中的应用

在非概率区间体积比可靠性模型的基础上,提出了一种基于模糊—区间分析的非概率可靠性优化方法。这一方法将可靠性优化与近似模型技术相结合,采用拉丁超立方试验设计,构建二次响应面,获得非概率可靠性优化近似模型,并采用改进的模拟退火算法,求解非概率可靠性优化近似模型的全局最优解。介绍了非概率可靠性优化方法在机翼结构优化中的应用,并分析了优化结果。     

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。     

基于组合优化策略的动车组悬挂参数优化设计

为快速获得改善车辆横向平稳性的最优悬挂参数,提出基于自适应模拟退火算法和非线性序列二次规划算法的组合优化策略对动车组悬挂参数进行优化设计。建立动车组动力学模型,利用最优拉丁超立方抽样方法选取对横向平稳性影响较大的悬挂参数作为设计变量;以横向平稳性为目标函数构建Kriging代理模型,并利用可决系数检验代理模型精度;采用自适应模拟退火算法对代理模型进行全局范围内初步寻优,在初步最优解的基础上采用非线性序列二次规划算法进行局部空间精确求解。研究结果表明,基于Kriging代理模型和组合优化策略的优化效率明显提高,车辆横向平稳性得到显著改善,并且优化前后运行稳定性均满足要求。     

基于Kriging元模型的柴油机连杆结构优化设计

为了提高连杆结构优化设计的收敛性和效率,从某柴油机连杆APDL语言参数化出发并结合Kriging模型的特点,提出了基于Kriging元模型的柴油机连杆结构优化设计方法。通过灵敏度分析,将连杆结构9个参数变为为6个参数,不仅减少了设计参数,同时减小优化器的负荷。采用拉丁超立方采样并建立了Kriging代理模型,再对其进行了准确性验证,在此基础上应用SQP求解器,经过5中初始方案进行优化,优化后连杆质量减小7.2%,并对结果进行仿真验证,说明了该文方法的可行性和有效性。     

基于支持向量回归的迭代序列响应面可靠度计算方法

在基于支持向量回归的响应面可靠度计算方法基础上,采用试验设计中设计试验点的方法生成样本点,构造训练集,并对可靠度计算的迭代序列响应面方法进行改进.计算结果表明,与采用拉丁超立方抽样和常规梯度优化法求解的基于支持向量回归响应面方法相比,文中方法所需样本更少、收敛更快、结果更理想.     

一种Kriging模型和改进子集模拟的多响应系统可靠性分析方法研究

在结构可靠性分析中,一个重要的挑战是减少对功能函数的调用。而在实际工程中的失效问题往往是小概率、多响应,并且相关的功能函数通常是隐式的情况,需要复杂的有限元计算,因此减少对功能函数的调用尤为重要。为了构建精准的代理模型,针对系统中的多个响应,分别构建了Kriging代理模型,采用拉丁超立方抽样提高其有效性,采用主动学习方式提升了Kriging模型的精度,同时减少了样本量。为了提升多响应模式下子集模拟的计算效率,采用了改进的子集模拟方法。为了解决小概率失效问题以及减少对功能函数的调用,结合Kriging模型和改进的子集模拟建立了AK-GSS模型。算例分析表明该模型为多响应模式下相关的结构可靠性分析提供新方法。     

一种基于增量元模型方法的全局优化算法

针对复杂仿真模型的全局优化问题,提出一种基于增量元模型方法的全局优化算法。首先,分析了现有增量拉丁超立方采样方法新增点数量难以控制以及其数值必须为原采样点数量的整数倍的缺陷,在此基础上利用减法规则思想改进了增量拉丁超立方采样;其次,将改进后的增量拉丁超立方采样与径向基函数的增量更新方法相结合,提出了一种全新的高效全局优化算法;最后,将该算法应用于压力容器的优化设计,计算结果证明了该方法的实用性与工程有效性。     

基于动态加点Kriging模型的机床立柱多目标优化

为改善机床性能,提出一种将拉丁超立方实验设计、动态加点准则Kriging模型、NSGA-Ⅱ遗传算法相结合的多目标优化方法.通过特性分析表明机床立柱是整机静动态特性的薄弱环节,选取立柱尺寸参数为设计变量,通过拉丁超立方实验设计法抽取样本点构建机床立柱多目标优化的动态加点Kriging代理模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对响...     

基于遗传算法的锻模阻力墙结构多目标优化设计

针对传统模锻工艺中飞边槽结构的不足,在综合常规飞边槽与楔形飞边槽优点的基础上,提出锻模新型飞边结构形式--阻力墙.以减少模具磨损和降低成形载荷为目标,通过优化分析得到最佳阻力墙结构参数,为阻力墙的应用提供设计依据.应用拉丁超立方方法对阻力墙结构参数进行抽样,对所得样本进行有限元模拟.将模拟结果作为响应,以阻力墙结构参数为变量,分别建立模具磨损和成形载荷的Kriging模型.基于上述近似模型,采用线性加权法将磨损Kriging模型和载荷Kriging模型转化为单目标函数,利用遗传算法进行全局寻优,得到优化的阻力墙结构参数.采用该方法,充分利用Kriging模型适合计算机仿真的优点,并利用遗传算法适合求解隐式函数优化问题的特点.以曲轴为例,验证了阻力墙的优化设计应用.     

基于双层更新Kriging模型的机械结构动态特性稳健优化设计

针对现有机械结构优化设计未考虑材料特性参数的不确定性和结构动态特性对综合性能的影响、优化求解效率低下等不足,提出基于双层更新Kriging模型的机械结构动态特性稳健优化设计方法。将机械结构动态特性指标的均值和方差作为优化目标,将机械结构变形量作为约束条件,建立机械结构动态特性稳健优化的数学模型。利用拉丁超立方试验设计、误差最大区域和近似最优解邻域的局部样本点加密技术和双层更新策略,建立能准确高效地获取稳健优化目标和约束函数值的Kriging模型。在此基础上,基于邻域培植遗传算法和双层更新的Kriging模型求出机械结构动态特性稳健优化问题的所有Pareto最优解。某型号大型汽轮发电机定子端部绕组锥环固定结构动态特性稳健优化设计实例验证了方法的有效性和相对于确定性优化设计方法的优越性。     

近似模型聚合在机床立柱优化设计中的应用

建立了某重型机床立柱部件优化问题的数学模型,采用拉丁超立方试验设计生成50个隐式约束的有限元仿真数据样本。使用样本集分别建立Kriging模型、径向基神经网络和二阶多项式响应面模型,通过近似模型聚合方法来替代隐式约束的有限元计算。结合全局优化算法,得到一组可行的立柱尺寸参数组合,使机床立柱的质量减轻,并满足工作载荷下的挠度、应力和油压约束条件。研究表明:近似模型聚合方法很适合解决高仿真代价的隐式约束问题。     

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Kriging模型的迭代重要抽样方法研究及应用

针对工程结构失效概率求解的复杂性,本文提出了一种高效求解失效概率的基于Kriging代理模型的迭代重要抽样方法。该方法以均值为抽样中心在变量空间中均匀产生初始训练点的实验设计,构建代理模型并形成迭代求解格式,可极大降低失效概率计算成本,并提高计算精度。通过三个数值算例的计算验证表明,采用文中所论述的方法仅需数百次真实函数的调用即可得到结构失效概率的合理估计值,相较于传统的蒙特卡洛法可节省大量的计算成本。     

基于拓扑优化和Kriging模型的前中盾结构轻量化设计

前中盾是盾构机的重要部件,其结构尺寸大、服役环境复杂,因此,在保证结构强度的前提下进行轻量化设计至关重要。针对某型号泥水平衡盾构机的前中盾,通过拓扑优化和尺寸优化实现轻量化。对现有前中盾结构进行拓扑优化设计,并根据拓扑优化结果进行二次设计;针对二次设计后的前中盾结构,构建尺寸优化模型,利用正交试验和方差分析筛选出对性能响应(前中盾质量、最大变形和最大应力)影响较大的结构参数作为设计变量,并通过最优拉丁超立方采样和有限元分析获得45组样本点,由此构建设计变量-性能响应隐式关系的Kriging代理模型;通过序列二次规划算法对前中盾尺寸优化模型进行求解获得最优的尺寸参数组合。验证结果表明,前中盾经过拓扑优化和尺寸优化后,质量减小约30 t,降幅达3.1%。     

基于组合近似模型的轻量化设计方法

针对传统结构优化设计方法效率低、计算量大等缺陷,提出一种基于组合近似模型的轻量化设计方法。以某型号内燃叉车的两级门架结构为例,通过熵权TOPSIS综合贡献度分析方法筛选出对门架性能影响最大的上下翼缘及腹板厚度作为轻量化的设计变量,采用最优拉丁超立方设计方法进行样本点采集,得到包含设计变量和性能响应的100个样本点,分别构建外门架质量、最大应力、最大变形的组合近似模型,结合二次序列规划算法展开轻量化设计,结果表明：外门架经过优化后,质量减小13.36%,最大应力减小4.65%。     

考虑NVH性能与碰撞安全性的轿车车身轻量化设计

建立某国产轿车车身有限元模型,在考虑车身的模态、刚度、车内声压以及多种碰撞工况的前提下,以车身结构质量最小化为目标,以车身的相关部件的厚度为变量,在进行最优拉丁超立方采样的基础上,运用Kriging近似建模技术建立近似模型,采用改进的粒子群算法求解其最优解,建立了综合考虑NVH性能和碰撞安全性的车身轻量化设计方法,在满足以上性能的情况下,达到了减重10.3%的效果,为开展车身多学科优化设计研究提供可借鉴的方法和途径。     

基于Kriging代理模型的离心通风机叶片优化

为了提高离心通风机的气动效率，进而实现节能减排和保护环境，提出了一种基于Kriging回归的代理模型用于离心通风机的气动优化。首先，通过拉丁超立方采样设置初始样本点，构建样本点对应下的离心通风机结构模型；进而用CFX软件计算其结构参数对应下的气动性能响应参数；其次，构建Kriging回归的代理模型用于表征初始样本点参数与气动性能响应参数间的耦合对应关系；最后把代理模型嵌入到智能优化算法中，并以气动效率最大为目标进行函数迭代寻优，进而寻得最佳的叶轮结构参数，优化后风机的工况效率从76%提高到80.9%,气动效率明显提高。     

考虑磨损与变形的谐波齿轮精度可靠性分析与优化设计

针对谐波齿轮减速器中存在的磨损和变形因素导致减速器传动精度低、可靠性差等问题,建立考虑磨损与变形的谐波齿轮减速器传动误差模型,并进行精度可靠性分析与优化设计。通过分析传动误差的影响因素建立了传动误差模型;基于磨损经验模型和试验数据,应用贝叶斯修正方法建立动态磨损模型,同时根据试验数据和高斯过程回归建立柔轮变形模型;综合获得的传动误差模型、磨损模型和柔轮变形模型建立谐波齿轮精度可靠性模型,并应用基于拉丁超立方抽样的Kriging代理模型和蒙特卡洛法求解某谐波齿轮减速器传动精度可靠度。最后采用序列二次规划法对谐波齿轮减速器进行优化设计。优化结果表明,在工况参数(输出端负载17.5 N·m,输入端转速100 r/min)下,优化后的谐波齿轮减速器在工作时间3 000 h处的可靠度达到99.02%,相比未优化前提升7.85%,而成本却只增加1.70%。     

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。