基于PSO-SVR近似模型的汽车正碰可靠性优化

为提高某轿车的结构耐撞性,文章综合利用试验设计方法、近似模型技术、多目标优化算法和可靠性优化方法对其进行优化设计。使用多目标粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对支持向量回归(support vector regression,SVR)模型参数寻优,从而构建了高精度的PSO-SVR近似模型并应用于优化设计流程中;在确定性优化的基础上,进一步实施了可靠性优化设计。最终的优化结果表明,采用该优化设计使得整车的结构耐撞性及轻量化程度得到明显提高,同时保障了设计的可靠性。

近似模型拟合下的排气系统轻量化设计优化

针对排气系统面临的轻量化问题,提出一种近似模型拟合下的排气系统轻量化设计优化方法。以某乘用车排气系统为例,建立有限元模型并通过模态分析方法验证该模型的可靠性;结合拉丁超立方抽样法建立关于排气系统重量和性能要求的二次多项式近似模型;以排气系统总质量为优化目标,以系统模态、消声器壳体模态和结构强度为约束,建立充分考虑设计变量不确定性的轻量化优化函数;运用萤火虫算法进行轻量化分析,得到近似模型的最优解并代入有限元模型,确认结果可靠性。运用该方法,在保证排气系统性能要求的前提下,乘用车排气系统降重率可达22.6%,对排气系统轻量化工作具有一定的参考意义。

基于变可信度近似模型的BGA焊点可靠性预测与优化方法

焊点可靠性预测研究多采用有限元仿真与单一精度近似模型相结合的模式,存在仿真时间长、效率低、准确性差等问题,为此,提出了一种基于变可信度近似模型的球栅阵列(ball grid array,BGA)焊点可靠性预测与优化方法.首先,对不同网格细化方案进行收敛性验证,分别设计高/低精度样本点进行有限元仿真;其次,基于CoKriging模型融合高/低精度仿真数据进行焊点可靠性预测;最后,将预测结果与单一精度近似模型进行对比分析,并采用遗传算法优化模型获得对应结构参数.结果表明,在更少的仿真成本下,变可信度模型的预测效果更好,在同等预测精度下,变可信度模型高精度样本点数量仅为单一精度模型的1/4,相比高精度神经网络预测模型,在寻优过程中收敛更快.

基于近似模型的弹性背腔穿孔管消声器声学性能优化

弹性背腔穿孔管消声器利用声波和弹性管壁的耦合作用,相比于穿孔管消声器具有更好的低频消声性能。为了进一步提高该消声器的低频、宽频消声能力,采用遗传算法对其进行优化。首先,利用COMSOL有限元软件建立该消声器的传递损失计算模型。其次,分析弹性管壁材料对消声器低频消声性能的影响,并选取橡胶复合材料作为弹性管壁材料。再次,由于所采用的有限元模型计算耗时长,为节约时间资源,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法建立近似模型代替有限元计算模型。最后,利用近似模型结合遗传算法进行全局寻优,获得该消声器结构参数的优化结果,并利用有限元模型验证优化的准确性。结果表明:优化后在100~1000 Hz低频段范围内弹性背腔穿孔管消声器消声带宽增加62%,且平均传递损失提高3.6 dB。

基于近似匹配模型的电网多模态数据检索研究

电网运行过程需要多种模态形式数据的支持,且多模态数据的复杂性较高,存储量增大,导致其检索难度较高,易出现较多相似冗余数据。为解决这一问题,提出基于近似匹配模型的电网多模态数据检索方法。引入树匹配理论构建模型,分析元数据与近似查询树映射关系。根据电网多模态数据近似匹配过程,计算查询树与元数据之间的编辑距离。依据极大似然估计原则,得到先验参数最优估计结果。按照由大到小顺序排序待检索文档与查询数据,由此完成多模态数据检索。实验结果表明,该方法检索精准度与实际数据存在最大为0.50 kB的误差,检索精准率最高为98%,说明使用该方法检索结果完整且精准率高。

基于概率门模型的近似电路可靠性评估

随着近似电路可用性增加,评估其可靠性变得十分必要。基于概率门模型(probabilistic gate model, PGM),提出了一种精确、高效的近似电路可靠性评估方法。该方法基于概率门模型将电路转换为概率多项式,并对引发相关性问题的扇出端门电路变量进行降阶操作,从而消除相关性对结果精确度的影响,面向输入向量进行有针对性的可靠性分析,经实验,该方法比蒙特卡洛方法快5个数量级,快于对比方法近50%,在中大型电路中以相当的速度保证了较高的精准度。并且,基于所提出的方法使用遗传算法进行了近似电路可靠度界限的搜索,以便辅助设计者评测近似电路的可用性,并针对所研究的问题,对遗传算法进行了改进,实验结果表明,改进后的遗传算法具有更好的效果,在近似电路可靠度计算和可靠度界限搜索中有较好效果。

二元逻辑回归模型中的一阶近似刀切修正岭型估计

在二元逻辑回归模型中,基于一阶近似修正岭型估计方法和刀切法提出了一类新估计,即一阶近似刀切修正岭型估计,探讨得到了新估计在均方误差等准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计的充分条件,同时通过数值模拟和实证分析对部分理论结果进行了说明,结果显示,当满足理论结果中的条件时,一阶近似刀切修正岭型估计在相关准则下优于一阶近似修正岭型估计、一阶近似极大似然估计。

基于近似模型的柱面气膜密封槽型优化设计

针对旋转轴套侧开设反向人字槽型的新型柱面气膜密封,建立柱面气膜密封数学模型并利用有限差分法数值求解反向人字槽气膜压力分布,并通过Isight平台集成MATLAB软件,采用最优拉丁超立方试验设计及其后处理模块提取出影响密封性能参数的关键槽型结构参数,同时建立近似模型代替耗时的数值计算,通过集成NSGA-Ⅱ多目标优化算法对槽型结构参数进行多目标优化,为轴套侧开槽柱面气膜密封槽型多目标优化设计提供理论参考.

基于近似贝叶斯计算的包装件模型选择和参数估计

准确构建包装件模型是进行运输包装安全评价的基础,构建包装件模型包括模型类型选择和模型参数估计。考虑到包装件模型的不确定性和误差,需在贝叶斯推断框架下构建包装件的参数不确定模型,由于在计算似然函数中存在着一系列困难,利用传统贝叶斯推断估计模型参数存在着计算效率低,计算误差大的缺点;结合序贯蒙特卡洛和重要性采样,采用近似贝叶斯计算替代传统的贝叶斯推断,该方法可避免似然函数的计算,随着阈值的减小,在多种备选模型中优选出最佳模型,同时模型参数收敛至参数真值附近。对包装件进行随机振动试验,对试验数据进行分析,结果表明,Bouc-Wen模型(n=2)是最佳包装件模型,该模型可准确预测包装件的振动响应。

基于Kriging近似模型的果园作业机车架结构参数优化设计

针对果园作业机质量较重、强度富余的问题,对某果园作业机车架结构参数进行以减轻质量、改善结构静力特性与模态特性为目标的优化设计。建立车架有限元模型,分析其在典型作业工况下的结构静力特性与结构模态特性,通过灵敏度分析方法选出对车架的质量、结构静力特性和模态特性影响较大的结构参数作为设计变量,采用最优拉丁超立方实验设计法设计样本点,运用Kriging方法构建车架质量、最大应力、低阶固有频率的多目标优化系统的近似模型,综合多目标遗传算法与层次分析法对近似模型进行优化,得到最优解。结果表明:优化后的车架在满足结构静强度的同时,质量减小11.6%,1阶固有频率和2阶固有频率分别提高12.3%和7.2%,有效减小果园作业机自重,改善车架结构模态特性。

基于FEM/Kriging近似模型结合进化算法的表贴式高速永磁电机转子强度优化

针对目前大功率高速永磁电机多采用的表贴式转子结构强度优化问题,以一台1.12 MW、18 000 r/min的表贴式高速永磁电机转子为优化对象,建立其结构参数化模型及应力场有限元仿真模型。将工况温度、护套厚度、永磁体厚度以及过盈量设置为优化参数,以永磁体和护套的法向及切向应力的最大值尽可能小为优化目标展开优化设计。对比分析两种技术路线:技术路线一采用进化算法(EA)调用有限元模型(FEM)进行优化设计;技术路线二对拉丁超立方法取得的样本空间进行拟合得到Kriging近似模型,基于近似模型结合EA算法进行优化设计。优化设计结果表明,技术路线一的优化结果更好;技术路线二更快速高效,大量样本点的集中分布情况可以反映优化参数与优化目标量间的关系。故实际工程优化问题应结合两种技术路线,初步寻优阶段采用技术路线二精确参数区间,进而采用技术路线一展开优化取得最优设计。

基于近似模型的装夹应力场虚拟映射方法研究

切削加工过程中材料内部残余应力是影响加工质量的关键因素之一,在虚拟环境实现应力场演化过程的可视化能有效监测其演化规律,有助于提高零件加工质量。为实现应力场在虚拟环境的实时映射,依据数字孪生技术开发了一种装夹应力场实时映射方法。首先,阐明了切削加工系统数字孪生层级。然后,提出了加工过程残余应力场在虚拟环境的映射方案,具体为:基于有限元仿真方法,采用RBF神经网络建立了应力场仿真近似模型;以孪生几何模型为载体,采用数据驱动方法实现了近似模型仿真结果在虚拟环境的映射。最后,以工件装夹残余应力场分布情况为例进行验证。结果表明,近似模型实时仿真结果与有限元仿真结果的最大偏差为7.7%,验证了该应力场虚拟映射方法的可行性与有效性,为切削加工过程数字孪生提供了技术支撑。

基于随机傅里叶特征空间的高斯核近似模型选择算法

核方法是一种把低维空间的线性不可分问题转化为高维空间中线性可分问题的方法,其广泛应用于多种学习模型。然而现有的核模型选择方法在大规模数据中计算效率较低,时间成本很大。针对这一问题,本文引入随机傅里叶特征变换,将原始核特征空间转换为另一个相对低维的显式随机特征空间,并给出核近似误差上界理论分析以及在核近似的随机特征空间中训练学习模型的误差上界,得到核近似的收敛一致性和误差上界与核近似参数之间的关系。基于随机傅里叶特征空间选择出最优模型参数,避免了对最优原始高斯核模型参数的大规模搜索,从而大幅降低原始高斯核模型选择所需的时间成本。实验表明,本文给出的误差上界确由核近似参数控制,核近似选择的最优模型相较于原始高斯核模型有较高的准确率,并且模型选择时间相对网格搜索法大幅减小。

EWL组合近似模型在铝车身轻量化优化中的应用

以铝车身为研究对象,基于详细接头建立了铝车身参数化概念模型,其与车身详细模型的误差控制在15%以内,满足工程开发要求。采用相对灵敏度分析法筛选出铝车身的8个关键断面作为设计变量。提出EWL组合近似模型;运用最优拉丁超立方设计(Optimal Latin Hypercube Design,OLHD)采样法分别建立基础性能的KRI、响应面法(Response Surface Methodology,RSM)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)法、反比例平均化(EI)法、启发式计算(EG)法和EWL组合近似模型,通过对比分析误差评价指标得出EWL组合近似模型具有最优的拟合精度和稳定性。综合运用EWL组合优化模型和组合优化算法,即全局自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Algorithms,ASA)和梯度序列二次规划(Non-linear Programming by Quadratic Lagrangian,NLPQL)法的组合优化策略对参数化概念铝车身模型进行轻量化优化。结果表明,在4项基础性能不降低的情况下实现铝车身质量减轻6.7 kg,占整车质量的6.58%,且试验误差控制在10%以内,取得了较好的轻量化效果,为概念设计阶段的铝车身轻量化设计提供指导。

基于近似模型的大型汽轮发电机定子端部绕组动力响应预测研究

针对电磁力作用下大型汽轮发电机定子端部绕组动力响应建模及计算复杂问题,提出一种基于数据驱动的支持向量回归动力响应预测方法。通过少量典型样本构建某600 MW汽轮发电机动力响应近似模型,从而代替复杂耗时的有限元模型预测不同结构参数下的动态性能。以端部绕组鼻端位移峰值作为动力响应的关键指标,首先选取绑环刚度、径向支架刚度以及滑销和径向支架之间的固定约束数目为设计变量,通过正交试验设计获取样本,在ABAQUS软件中分别建立试验样本对应的有限元模型,再对其进行计算获得鼻端位移时程曲线;然后通过遗传算法对支持向量机中的参数寻优构建端部绕组动力响应的近似模型,对比结果显示,该近似模型精度优于基于响应面法和克里金插值法构建的预测模型;最后基于近似模型探讨了设计参数对鼻端位移峰值的影响规律。该方法可用于后续的优化设计以及装备数字孪生系统中电气和力学性能的实时求解与计算。

基于近似模型的重载仿生腿多目标优化

针对大型六足机器人在运动过程中腿部刚度不足和振动的问题,提出一种基于近似模型的多目标综合优化方法.建立有限元模型,分析各类复杂工况下腿部结构强度、刚度和模态频率等性能,确定仿生腿的优化空间.对仿生腿静态及动态性能建立参数化模型,定义相应的设计变量,采用优化拉丁超立方方法分别对仿生腿基节、大腿和小腿模块进行试验设计,获取初始样本点,拟合各模块响应面模型、克里格模型和径向基函数神经网络模型,通过误差分析选定精度最高的近似模型,并联合第二代非支配排序遗传算法,以静态刚度、质量和首阶固有频率为目标,约束最大应力,对仿生腿进行优化设计,对优化后的结果进行分析验证.结果表明,重载仿生腿经所述方法优化后,在满足结构强度的前提下,平地工况最大变形下降9.73%,斜坡工况最大变形下降9.46%,首阶固有频率提升3.45%,仿生腿总体质量下降8.63%.

基于深度自回归模型的近似查询处理方法

聚合函数的近似查询处理(AQP)是近年来数据库领域的研究热点。针对现有的近似查询技术存在查询响应时间长、存储开销大、不支持多谓词查询等问题,提出一种基于深度自回归模型的AQP方法DeepAQP(Deep Approximate Query Processing),利用深度自回归模型对表中多列数据的联合概率分布进行学习和建模,以估计给定查询的谓词选择度和目标列概率分布,以促进单表下多谓词聚合函数近似查询请求的有效处理。在TPC-H和TPC-DS数据集上进行实验,结果表明,与基于采样的VerdictDB方法相比,DeepAQP在查询响应时间和存储空间开销上均降低了2到3个数量级;与基于传统机器学习模型的DBEst++方法相比,DeepAQP的查询响应时间降低了1个数量级,显著降低了模型训练耗时,并且可以处理DBEst++所不支持的多谓词查询请求。可见,DeepAQP兼顾了查询精度和速度,并显著降低了算法在训练和存储上的开销。

基于自适应近似模型的液压挖掘机轻量化设计

为解决挖掘机工作装置传统设计保守,导致大量能源资源消耗以及严重的环境排放问题,提出一种基于自适应近似模型的结构轻量化设计方法。计算结构设计参数对质量、变形和应力的综合贡献度,筛选作用显著的参数作为设计变量。构建近似模型资源池,根据最大的决定系数自适应构建近似模型的响应面。在此基础上建立以最小质量为目标,应力与变形为约束的优化模型,结合遗传算法开展结构轻量化设计。结果表明所提方法实现某型号液压挖掘机动臂减重9.38%,并通过仿真验证应力和变形满足动臂的设计要求。

基于近似模型和GMSCVE的溜槽结构设计优化

为减少焦炭长期冲击导致的物料输送溜槽磨损和破坏,提出了基于近似模型的溜槽结构设计优化方法。以溜槽冲击部位结构尺寸为设计变量,以焦炭运输速度为约束条件,构建了最小化冲击力的溜槽结构设计优化模型。为降低优化模型的计算复杂度,采用近似模型拟合冲击力、运输速度与溜槽结构设计变量间的隐式关系,并通过广义均方交叉验证误差准则筛选对隐式关系拟合精度最高的近似模型。通过EDEM仿真分析和实际运行,验证了该方法优化结果的可行性和近似模型的有效性。

基于近似模型的机床铣削质量稳健性优化设计

在铣削加工优化设计过程中,设计变量的不确定性通常被忽略,这容易导致优化解违反优化设计约束条件.为此,本文基于近似模型方法,开展铣削参数的多目标稳健性优化设计研究.在该优化设计方法中,采用多项式响应面模型和径向基函数模型近似模拟铣削过程最大铣削力、铣削后工件表面粗糙度两目标函数与铣削线速度、每齿进给量两设计变量之间的隐式关系,采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法结合蒙特卡洛模拟方法对比分析了针对铣削参数的常规确定性优化以及考虑设计变量波动的稳健性优化.结果表明:稳健性优化后的铣削参数有效地降低了铣削加工过程中的铣削力,提高了加工后工件表面质量,同时优化解具有较高的可靠性.