基于Kriging模型的某高射速自动机内抽壳滑板疲劳优化

为提高抽壳滑板的疲劳寿命,进而满足射速在1500发/min左右的某10连发高射速自动机寿命达1000发的最低寿命要求,提出一种基于Kriging回归的代理模型用于抽壳滑板的疲劳优化。在与试验结果相符的有限元模型基础上,通过拉丁超立方采样设置初始样本点,构建与样本点相对应的结构模型,并计算每一组样本的理论寿命。根据初始样本点构建Kriging代理模型的同时,采用以改善期望准则为加点准则、遗传算法为子优化求解算法的代理优化算法来对目标函数进行寻优。优化后抽壳滑板的疲劳寿命提高到1193发,且经试验验证,优化结果满足自动机战术技术指标。研究结果表明,通过基于Kriging和遗传算法的代理优化算法能够快速有效地寻优得到全局最优解,适用于高射速自动机内破断零部件的疲劳优化,对工程应用具有一定的借鉴意义。

基于Kriging-SBO算法的拱桥拱轴线优化设计

为对比设计空间内的所有拱轴方案,得到最佳及可能存在的其他较好可行拱轴设计,以拱轴应力分布为优化目标,提出一套基于Kriging代理模型的拱轴优化方法。该方法用Kriging模型来显式表达应力优化目标与设计变量之间的隐函数关系,同时采用以改善期望准则(EI准则)为加点准则、粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法为子优化求解算法的SBO(surrogate-based optimization)算法作为目标函数的寻优算法。对圆弧、抛物、悬链,以及3次样条拱轴曲线函数进行分析,确定了这4种常用拱轴线的待优化设计变量;同时给出了表征拱轴全局应力水平的目标函数值的计算方法和拱轴优化的具体流程。最后,对工程算例进行了探索优化,并对优化细节与结果进行了说明与讨论。结果表明:这一方法能得到设计空间内最佳及其他较好可行拱轴设计,其中最佳设计的3次样条拱轴线使算例拱轴最大应力减小67%,关键截面应力方差减小97%。研究能为拱轴选形提供更多选择,也对以应力为目标的拱桥拱轴线优化具有参考意义。

基于自适应Kriging模型的人行斜拉桥有限元模型修正

为了更加合理地确定Kriging模型样本点数量,提高Kriging模型对目标函数极值区域的预测精度,提出了一种自适应Kriging模型并将其应用于桥梁结构有限元模型修正。该方法首先通过中心复合设计估算初始样本点数量,然后利用拉丁超立方设计获得初始样本点的空间分布,并初步构建Kriging模型;最后利用期望改善准则(EI准则)控制新增样本点位置,使其位于目标函数极值附近区域;新增样本点的最终数量由收敛准则确定。利用测试函数比较了自适应Kriging模型和标准Kriging模型的预测精度;并以一座人行斜拉桥模型修正为例,对比了基于自适应Kriging模型和标准Kriging模型的修正结果。结果表明:在样本点总数一致的情况下,自适应Kriging模型与标准Kriging模型精度评价指标基本一致,但自适应Kriging模型能够避免样本点空间分布的随机性,提高对目标函数极值区域的预测精度,从而获得更好的修正结果。

基于齿轮参数优化的减速器传动效率提高方法研究

针对减速器传动过程中齿轮影响减速器传动效率的问题,对影响减速器齿轮传动效率的因素进行了研究,提出了一种齿轮宏观参数优化和微观参数优化相结合的方法,用于提高减速器传动效率。首先对齿轮宏观参数运用遗传算法进行了优化,再用KRIGING算法拟合了轮齿修形参数与齿轮啮合功率损失之间的关系;利用均方误差(MSE)准则提高了KRIGING预测模型的精度;在保证模型精度要求的情况下,运用期望改善(EI)准则寻找到了最优解;最后将最优参数输入ROMAX软件,对比了最优解和仿真结果。研究结果表明:最优解相较于仿真结果误差仅为0.179%,优化后,减速器传动效率提升了0.5%。