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Optimization of Process Parameters for Cracking Prevention of UHSS in Hot Stamping Based on Hammersley Sequence Sampling and Back Propagation Neural Network-Genetic Algorithm Mixed Methods 被引量:1
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作者 menghan wang zongmin yue lie meng 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2016年第2期31-39,共9页
In order to prevent cracking appeared in the work-piece during the hot stamping operation,this paper proposes a hybrid optimization method based on Hammersley sequence sampling( HSS),finite analysis,backpropagation( B... In order to prevent cracking appeared in the work-piece during the hot stamping operation,this paper proposes a hybrid optimization method based on Hammersley sequence sampling( HSS),finite analysis,backpropagation( BP) neural network and genetic algorithm( GA). The mechanical properties of high strength boron steel are characterized on the basis of uniaxial tensile test at elevated temperatures. The samples of process parameters are chosen via the HSS that encourages the exploration throughout the design space and hence achieves better discovery of possible global optimum in the solution space. Meanwhile, numerical simulation is carried out to predict the forming quality for the optimized design. A BP neural network model is developed to obtain the mathematical relationship between optimization goal and design variables,and genetic algorithm is used to optimize the process parameters. Finally,the results of numerical simulation are compared with those of production experiment to demonstrate that the optimization strategy proposed in the paper is feasible. 展开更多
关键词 HOT STAMPING CRACKING hammersley SEQUENCE sampling BACK-PROPAGATION GENETIC algorithm
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一个矩阵方程的解及J.M.Hammersley猜想
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作者 毛经中 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 1989年第3期383-384,共2页
此处 C 是某个常数,J 是 n×n 的全1方阵.用图论的术语可把 A 看成某个 n 阶有向图G=(V,E)的相邻矩阵.即如记 V={x_1,x_2,…,x_n),则弧(x_i,x_j)∈E,当且仅当a_(ij)=1.这样得到的图 G 称为 A 所对应的图.如果 A 是方程(1)在约束(2)... 此处 C 是某个常数,J 是 n×n 的全1方阵.用图论的术语可把 A 看成某个 n 阶有向图G=(V,E)的相邻矩阵.即如记 V={x_1,x_2,…,x_n),则弧(x_i,x_j)∈E,当且仅当a_(ij)=1.这样得到的图 G 称为 A 所对应的图.如果 A 是方程(1)在约束(2)—(4)下的解,则对应的图 G 应具性质: 展开更多
关键词 矩阵方程 有向图 hammersley猜想
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基于改进Jaya算法和组合相关函数的结构损伤识别
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作者 张广才 赵文龙 万春风 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第20期300-308,共9页
针对Jaya算法计算精度差、收敛速度慢、易陷入局部最优而提前收敛等问题,为提高算法的性能,引入Hammersley序列初始化、Lévy飞行搜索、经验学习策略得到改进Jaya算法。计算加速度响应互相关函数的所有组合,得到组合相关函数,在此... 针对Jaya算法计算精度差、收敛速度慢、易陷入局部最优而提前收敛等问题,为提高算法的性能,引入Hammersley序列初始化、Lévy飞行搜索、经验学习策略得到改进Jaya算法。计算加速度响应互相关函数的所有组合,得到组合相关函数,在此基础上提出基于改进Jaya算法和组合相关函数的结构损伤识别方法。利用随机激励下多自由度体系模型验证该识别方法的有效性,并讨论不同的优化算法、噪声等级、采样频率、采样时间、数据点数、传感器数量、模型误差等因素对识别结果的影响。研究结果表明:与遗传算法和Jaya算法相比,改进Jaya算法可以更好地平衡全局搜索和局部搜索,加快收敛速度,提高识别精度;改进Jaya算法和组合相关函数的损伤识别方法在20%噪声下仍然可以准确识别结构刚度损伤位置和程度。 展开更多
关键词 结构损伤识别 Jaya算法 组合相关函数 hammersley序列 Lévy飞行 经验学习
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基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法 被引量:1
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作者 贾凯烨 董砚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期317-323,共7页
针对麻雀搜索算法初始种群分布不均匀,种群间信息交流少,易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法。首先,采用Hammersley低差异序列与反向学习相结合产生精英初始种群,增强个体质量... 针对麻雀搜索算法初始种群分布不均匀,种群间信息交流少,易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种基于双样本学习与单维搜索改进的精英麻雀搜索算法。首先,采用Hammersley低差异序列与反向学习相结合产生精英初始种群,增强个体质量和多样性;然后,通过双样本学习策略,改进追随者的位置更新公式,加强种群间的信息交流,提高算法跳出局部最优的能力;最后,在算法迭代后期采用单维搜索模式,增强算法在后期的深度挖掘能力,提高算法的精度。通过对时间复杂度进行分析,证明了该改进未增加算法的时间复杂度。选取12个不同特征的测试函数进行寻优,测试结果表明,与其他算法相比,该算法在收敛速度、精度和稳定性上都有明显的优越性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 hammersley低差异序列 反向学习 双样本学习 单维搜索
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汽车转向系统模态的分析与优化 被引量:6
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作者 唐亮 李益 +2 位作者 张之锐 程一鸣 上官文斌 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期83-89,共7页
汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向... 汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向系统模态的优化方法.在转向系统质量增加0.14 kg的条件下,系统一阶固有频率增加了2.66 Hz.本研究提出的转向系统模态分析与优化方法对转向系统的设计具有一定的指导意义. 展开更多
关键词 转向系统 有限元分析 hammersley试验 响应面模型
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基于HyperStudy的车门结构多目标优化方法研究 被引量:5
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作者 朱红军 胡泽豪 +2 位作者 刘志文 方向东 李落星 《制造业自动化》 2015年第24期77-81,共5页
运用Optistruct求解器对某国产车门的静态刚度和模态性能进行分析,经与该公司的目标值进行对比,发现车门的刚度性能分配不合理且模态性能不满足要求。根据分析结果,以降低车门质量、满足车门性能要求为目的,提出基于Hyper Study通过Hamm... 运用Optistruct求解器对某国产车门的静态刚度和模态性能进行分析,经与该公司的目标值进行对比,发现车门的刚度性能分配不合理且模态性能不满足要求。根据分析结果,以降低车门质量、满足车门性能要求为目的,提出基于Hyper Study通过Hammersley试验设计构造出各工况响应的Kriging模型并对车门结构进行多目标优化。优化后的车门提高了模态性能、合理分配了刚度并取得了良好的轻量化效果。最终用实验对该优化方法的精度和可靠性进行了验证。 展开更多
关键词 车门 HyperStudy hammersley试验设计 KRIGING模型 多目标优化
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基于HS-DOE法的钢铝混合摩托车车架性能分析与优化 被引量:2
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作者 覃柳叶 鲁誉 +1 位作者 刘强 张增博 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期61-66,90,共7页
为了快速评估和提高新型钢铝混合摩托车车架的安全性能,以某款钢铝混合摩托车车架为研究对象,采用HyperMesh软件对其进行性能分析与优化。建立钢铝混合摩托车车架有限元模型,研究钢铝混合摩托车车架在水平载荷、垂直载荷和坐垫载荷3种... 为了快速评估和提高新型钢铝混合摩托车车架的安全性能,以某款钢铝混合摩托车车架为研究对象,采用HyperMesh软件对其进行性能分析与优化。建立钢铝混合摩托车车架有限元模型,研究钢铝混合摩托车车架在水平载荷、垂直载荷和坐垫载荷3种工况下的最大应力和最大位移。提出一种以Hammersley采样方法改进传统试验设计方法的哈默斯利采样-试验设计(Hammersley Sampling-Design of Experiment,HS-DOE)法,以钢铝混合摩托车车架主要截面厚度为设计变量,分析其对该车架最大应力、最大位移、模态频率和质量的主效应,获得对目标响应较敏感的设计变量。基于此,以钢铝混合摩托车车架强度和模态频率等为约束条件,坐垫载荷工况最大位移最小化为优化目标,采用OptiStruct求解器对钢铝混合摩托车车架结构进行多目标优化设计,并对优化结果进行仿真分析。结果表明,HS-DOE法可以得到更均匀的样本点,在满足设计要求的前提下,使钢铝混合摩托车车架在水平载荷工况下最大应力减小了41.44%;垂直载荷工况下最大应力减小了16.88%;质量减小了1.88 kg,相比优化前减小了10.23%。 展开更多
关键词 钢铝混合摩托车车架 轻量化 hammersley采样 尺寸优化
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某些一致分布的点集序列
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作者 朱尧辰 《数学学报(中文版)》 SCIE CSCD 北大核心 2001年第6期1011-1018,共8页
本文借助于“倒根函数”和矩阵构造定义了[0,1)S(S≥1)中的一些有限点集,给出了它们的偏差的上界估计,从而证明了由它们组成的点集序列是一致分布的.
关键词 一致分布 偏差 有限点集 点集序列 倒根函数 矩阵 上界估计 hammersley序列
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