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基于Kriging模型的船舶主机隔离系统抗冲击优化
被引量:
1
1
作者
王茀凡
赵华讯
+1 位作者
王
爽
郭君
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1266-1272,共7页
为了提高系统的抗冲击性能和优化效率,本文以限位隔离系统的刚度阻尼等7个参数为设计变量,以系统冲击响应中的相对位移响应和绝对加速度响最大峰值为响应值建立Kriging代理模型。通过NSGA-II多目标优化算法对构建的代理模型进行多目标优...
为了提高系统的抗冲击性能和优化效率,本文以限位隔离系统的刚度阻尼等7个参数为设计变量,以系统冲击响应中的相对位移响应和绝对加速度响最大峰值为响应值建立Kriging代理模型。通过NSGA-II多目标优化算法对构建的代理模型进行多目标优化,优化目标为相对位移响应和绝对加速度响最大峰值两者和的最小值。与初始方案相比,优化后系统相对位移响应降低了27.139%,绝对加速度响应降低了37.846%。结果表明:建立的代理模型对隔离系统的冲击响应有较精确的预报作用,优化后船舶主机隔离系统的抗冲击得到明显提高。
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关键词
船舶主机
隔离系统
多目标优化
Kriging代理模型
冲击响应
试验设计
最优拉丁方
NSGA-Ⅱ算法
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职称材料
基于PI定理的船舶冲击环境预报方法研究
2
作者
赵晓俊
郭君
+1 位作者
杨俊杰
王茀凡
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第19期137-143,共7页
考虑到船舶水下非接触爆炸冲击响应的强非线性传递规律,采用K-Means聚类以及二分K聚类算法搭建的RBF网络对其冲击响应的谱速度值加以训练和预报。在网络中,选取仿真计算过程中涉及到的诸多参变量来表征船舶冲击环境的特征参数,利用量纲...
考虑到船舶水下非接触爆炸冲击响应的强非线性传递规律,采用K-Means聚类以及二分K聚类算法搭建的RBF网络对其冲击响应的谱速度值加以训练和预报。在网络中,选取仿真计算过程中涉及到的诸多参变量来表征船舶冲击环境的特征参数,利用量纲分析及π-定理理论分析方法将原始特征参数转换为无量纲量并且剔除不适应的参量。结果表明,参数无量纲化处理可以提高网络对响应谱速度值的预报准确性,并使预报值偏离仿真结果10%范围内的占比有明显提升,此外得出结合无量纲参数的二分K聚类RBF网络模型对冲击环境谱速度值的预报效果最佳。
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关键词
冲击响应
无量纲
神经网络
聚类
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职称材料
题名
基于Kriging模型的船舶主机隔离系统抗冲击优化
被引量:
1
1
作者
王茀凡
赵华讯
王
爽
郭君
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
中海石油(中国)有限公司海南分公司
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1266-1272,共7页
基金
国家科技重大专项(J2019-I-0017-0016).
文摘
为了提高系统的抗冲击性能和优化效率,本文以限位隔离系统的刚度阻尼等7个参数为设计变量,以系统冲击响应中的相对位移响应和绝对加速度响最大峰值为响应值建立Kriging代理模型。通过NSGA-II多目标优化算法对构建的代理模型进行多目标优化,优化目标为相对位移响应和绝对加速度响最大峰值两者和的最小值。与初始方案相比,优化后系统相对位移响应降低了27.139%,绝对加速度响应降低了37.846%。结果表明:建立的代理模型对隔离系统的冲击响应有较精确的预报作用,优化后船舶主机隔离系统的抗冲击得到明显提高。
关键词
船舶主机
隔离系统
多目标优化
Kriging代理模型
冲击响应
试验设计
最优拉丁方
NSGA-Ⅱ算法
Keywords
marine engine
isolation system
multiobjective optimization
Kriging surrogate model
shock response
experimental design
optimal Latin square
NSGA-II algorithm
分类号
U661.44 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于PI定理的船舶冲击环境预报方法研究
2
作者
赵晓俊
郭君
杨俊杰
王茀凡
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
大连船舶重工集团有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第19期137-143,共7页
基金
国家科技重大专项(J2019-I-0017-0016)。
文摘
考虑到船舶水下非接触爆炸冲击响应的强非线性传递规律,采用K-Means聚类以及二分K聚类算法搭建的RBF网络对其冲击响应的谱速度值加以训练和预报。在网络中,选取仿真计算过程中涉及到的诸多参变量来表征船舶冲击环境的特征参数,利用量纲分析及π-定理理论分析方法将原始特征参数转换为无量纲量并且剔除不适应的参量。结果表明,参数无量纲化处理可以提高网络对响应谱速度值的预报准确性,并使预报值偏离仿真结果10%范围内的占比有明显提升,此外得出结合无量纲参数的二分K聚类RBF网络模型对冲击环境谱速度值的预报效果最佳。
关键词
冲击响应
无量纲
神经网络
聚类
Keywords
impact response
dimensionless
neural network
clustering
分类号
U661.44 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kriging模型的船舶主机隔离系统抗冲击优化
王茀凡
赵华讯
王
爽
郭君
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于PI定理的船舶冲击环境预报方法研究
赵晓俊
郭君
杨俊杰
王茀凡
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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