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Global optimization for ducted coaxial-rotors aircraft based on Kriging model and improved particle swarm optimization algorithm 被引量:1
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作者 杨璐鸿 刘顺安 +1 位作者 张冠宇 王春雪 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第4期1315-1323,共9页
To improve the operational efficiency of global optimization in engineering, Kriging model was established to simplify the mathematical model for calculations. Ducted coaxial-rotors aircraft was taken as an example an... To improve the operational efficiency of global optimization in engineering, Kriging model was established to simplify the mathematical model for calculations. Ducted coaxial-rotors aircraft was taken as an example and Fluent software was applied to the virtual prototype simulations. Through simulation sample points, the total lift of the ducted coaxial-rotors aircraft was obtained. The Kriging model was then constructed, and the function was fitted. Improved particle swarm optimization(PSO) was also utilized for the global optimization of the Kriging model of the ducted coaxial-rotors aircraft for the determination of optimized global coordinates. Finally, the optimized results were simulated by Fluent. The results show that the Kriging model and the improved PSO algorithm significantly improve the lift performance of ducted coaxial-rotors aircraft and computer operational efficiency. 展开更多
关键词 ducted coaxial rotors aircraft kriging model particle swarm optimization global optimization
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Integration of uniform design and quantum-behaved particle swarm optimization to the robust design for a railway vehicle suspension system under different wheel conicities and wheel rolling radii 被引量:2
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作者 Yung-Chang Cheng Cheng-Kang Lee 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第5期963-980,共18页
This paper proposes a systematic method, integrating the uniform design (UD) of experiments and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), to solve the problem of a robust design for a railway vehicle suspens... This paper proposes a systematic method, integrating the uniform design (UD) of experiments and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), to solve the problem of a robust design for a railway vehicle suspension system. Based on the new nonlinear creep model derived from combining Hertz contact theory, Kalker's linear theory and a heuristic nonlinear creep model, the modeling and dynamic analysis of a 24 degree-of-freedom railway vehicle system were investigated. The Lyapunov indirect method was used to examine the effects of suspension parameters, wheel conicities and wheel rolling radii on critical hunting speeds. Generally, the critical hunting speeds of a vehicle system resulting from worn wheels with different wheel rolling radii are lower than those of a vehicle system having original wheels without different wheel rolling radii. Because of worn wheels, the critical hunting speed of a running railway vehicle substantially declines over the long term. For safety reasons, it is necessary to design the suspension system parameters to increase the robustness of the system and decrease the sensitive of wheel noises. By applying UD and QPSO, the nominal-the-best signal-to-noise ratio of the system was increased from -48.17 to -34.05 dB. The rate of improvement was 29.31%. This study has demonstrated that the integration of UD and QPSO can successfully reveal the optimal solution of suspension parameters for solving the robust design problem of a railway vehicle suspension system. 展开更多
关键词 Speed-dependent nonlinear creep model quantum-behaved particle swarm optimization Uniform design Wheel rolling radius Hunting stability
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基于加权犹豫模糊集的实验设计与分阶段PSO-Kriging建模
3
作者 高培根 锁斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2144-2150,共7页
过高的实验成本导致输出为非线性多极值的复杂系统获得的实验样本点少,建立的代理模型精度较低。针对此现状提出一种基于先验信息的实验设计与建模方法。该方法利用先验信息划分实验设计域,并根据波动性指标构建各区域的加权犹豫模糊集... 过高的实验成本导致输出为非线性多极值的复杂系统获得的实验样本点少,建立的代理模型精度较低。针对此现状提出一种基于先验信息的实验设计与建模方法。该方法利用先验信息划分实验设计域,并根据波动性指标构建各区域的加权犹豫模糊集,增加评价结果的合理性;结合各区域的波动性与范围大小决定实验样本点个数,由汉默斯里序列采样获取样本点;再将分阶段搜索粒子群算法与Kriging方法结合,提高代理模型的计算精度。以模拟平面桁架结构的损伤模型验证所提方法的有效性。实验结果表明,与汉默斯里序列采样、拉丁超立方设计建立的模型相比,所提方法建立的模型拟合优度平均提升0.84%和4.94%,均方根误差平均降低31.02%和57.18%。 展开更多
关键词 先验信息 加权犹豫模糊集 汉默斯里序列 粒子群优化算法 克里金模型
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Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用 被引量:22
4
作者 孙美建 詹浩 《空气动力学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期759-764,共6页
针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法。采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合。采用雷诺平均N-S方程流场求... 针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法。采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合。采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 kriging代理模型 多目标加权 机翼 数值模拟
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基于序列Kriging模型的车身轻量化设计 被引量:6
5
作者 高云凯 郭其飞 +2 位作者 方剑光 王婧人 刘卫国 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期460-465,共6页
为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题,提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数,在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点,不断更新近似模型,从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力。通过两个数值算例分... 为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题,提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数,在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点,不断更新近似模型,从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力。通过两个数值算例分析了序列Kriging模型的全局搜索特性,从算例优化的统计结果可以看出,序列Kriging模型比常规Kriging模型的优化精度更高,稳健性更好。最后,序列Kriging模型被应用到车身轻量化设计中,采用粒子群算法所得到的优化结果表明,近似模型的精度有了很大的提高,并且在满足耐撞性约束的同时所选部件的质量降低了23.35%。 展开更多
关键词 序列kriging模型 耐撞性 粒子群优化
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基于Kriging模型的复杂产品管线敷设顺序粒子群优化 被引量:12
6
作者 柳强 王成恩 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第13期140-146,共7页
复杂产品的管线布局问题十分复杂,除管路路径规划算法外,敷设顺序对管线整体敷设有着十分重要的影响。以往的研究大多将重点集中在管线路径规划方面,而对敷设顺序的研究还比较少。以航空发动机为例,提出一种基于Kriging模型的管线敷设... 复杂产品的管线布局问题十分复杂,除管路路径规划算法外,敷设顺序对管线整体敷设有着十分重要的影响。以往的研究大多将重点集中在管线路径规划方面,而对敷设顺序的研究还比较少。以航空发动机为例,提出一种基于Kriging模型的管线敷设顺序的规划方法。针对敷设顺序规划这一离散优化问题,通过论域连续化处理,建立粒子群算法优化相关函数参数的Kriging近似模型。在Kriging模型的基础上,应用离散粒子群算法搜索最优顺序,避免在优化过程中反复应用管线路径规划算法进行计算,显著提高规划效率。对离散粒子群算法的改进进一步提升算法的搜索性能。所提规划方法具有很好的通用性,仿真试验验证了方法的有效性与高效性。 展开更多
关键词 kriging 模型 管路敷设 敷设顺序 粒子群优化
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基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型 被引量:11
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作者 唐彤彤 杨维 邵小桃 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2913-2920,共8页
地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分... 地层层系的不同分布对透地通信电磁波的传播特性有重要影响。Kriging插值法利用地层媒质的有限采样点可有效建立分层地层媒质模型,其中的插值计算过程中变异函数模型参数的优化是准确构造地层分层模型的关键。为更好地解决由于采样点分布不匀造成的插值点与采样点之间的误差,使求出的构建地层分界面的插值点更加逼近采样点,从而更精确地建立地层分层模型,提出了一种基于粒子群-遗传(PSO-GA)的Kriging插值法,对变异函数模型的参数进行优化。相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法,所提出的算法在粒子寻优迭代整个过程中通过粒子间的两次信息交换,不仅解决了陷入局部最优的问题,实现了全局最优样本,还加快了收敛的速度。仿真与分析结果表明采用所提出的基于PSO-GA的Kriging插值法建立透地通信分层地层媒质模型,相比于基于PSO的Kriging插值法与基于GA的Kriging插值法可获得更好的寻优性能及寻优稳定性。 展开更多
关键词 kriging插值法 粒子群优化-遗传算法 地层模型 透地通信
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基于Dual-Kriging模型多目标稳健设计在板料拉深成形中的应用 被引量:3
8
作者 胡静 谢延敏 +1 位作者 王智 王新宝 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期37-42,共6页
板料拉深成形工艺中,由于设计参数波动的影响,导致在传统最优工艺条件下成形件质量不够稳健。该文采用板料成形有限元仿真、代理模型,并结合稳健设计思想,提出基于Dual-Kriging模型的稳健设计方法。筛选影响成形质量的主要模具几何、工... 板料拉深成形工艺中,由于设计参数波动的影响,导致在传统最优工艺条件下成形件质量不够稳健。该文采用板料成形有限元仿真、代理模型,并结合稳健设计思想,提出基于Dual-Kriging模型的稳健设计方法。筛选影响成形质量的主要模具几何、工艺参数,并确定其相应波动范围;基于有限元仿真,运用Kriging模型,建立设计参数与成形质量的函数关系;根据参数波动情况,基于第一重Kriging模型以及Monte Carlo模拟,运用Kriging模型,建立设计参数与成形质量期望与方差的第二重模型;运用基于拥挤距离的粒子群算法,以及灰色关联分析进行多目标优化,完成设计参数的稳健设计。将该方法运用于NUMISHEET 93的方盒件拉深成形,与传统确定性优化设计相比,可有效减少成形质量的波动范围以及不确定性分析的计算量,提高成形件的稳健性。 展开更多
关键词 板料成形 Dual—kriging模型 多目标稳健优化 粒子群算法
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粒子群优化与Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析 被引量:2
9
作者 乔心州 陈永婧 +1 位作者 刘鹏 方秀荣 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2022年第12期1412-1421,共10页
针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging... 针对复杂结构可靠性分析中面临的隐式功能函数和小样本问题,提出了一种粒子群优化和Kriging模型相结合的结构非概率可靠性分析方法.采用多维椭球描述结构不确定参数,运用粒子群优化对模型相关参数进行求解,并构建隐式功能函数的Kriging模型进行可靠性分析.三个算例结果表明所提方法有效可行,精度和效率均优于基于Kriging模型的非概率可靠性分析方法. 展开更多
关键词 粒子群优化 kriging模型 非概率可靠性分析
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基于Kriging代理模型的飞行器结构刚度气动优化设计 被引量:8
10
作者 聂雪媛 刘中玉 杨国伟 《气体物理》 2017年第2期8-16,共9页
大飞机具有轻质大柔性特点,使得气动/结构耦合作用增强,在设计过程中需要考虑这种耦合效应,直接调用CSD/CFD方法计算周期长,无法满足工程需要.代理模型方法由于能显著提高工程优化设计的效率,已广泛应用于飞行器气动外形优化设计中.采用... 大飞机具有轻质大柔性特点,使得气动/结构耦合作用增强,在设计过程中需要考虑这种耦合效应,直接调用CSD/CFD方法计算周期长,无法满足工程需要.代理模型方法由于能显著提高工程优化设计的效率,已广泛应用于飞行器气动外形优化设计中.采用Kriging方法建立代理模型,通过求解EI函数最大值得到需添加的样本点以更新代理模型,提高代理模型的拟合精度,结合改进的粒子群最优化方法对大飞机的结构刚度进行了优化设计.结果表明,该优化方法能够处理复杂目标的全局优化问题,在保证升力系数及纵向稳定性能不恶化的前提下,降低飞机巡航状态的飞行阻力. 展开更多
关键词 代理模型 结构刚度优化 改进粒子群优化方法
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基于Kriging代理模型和MOPSO算法的注塑成型质量多目标优化 被引量:23
11
作者 季宁 张卫星 +1 位作者 于洋洋 侯英洪 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期67-71,共5页
为减少CAE分析时间,提高寻优计算效率,提出基于Kriging代理模型并结合多目标粒子群算法(MOPSO算法)对塑件的注塑成型质量进行多目标优化。以塑件的翘曲变形量、缩痕指数为优化目标,以影响塑件成型质量的模具温度、熔体温度、保压时间、... 为减少CAE分析时间,提高寻优计算效率,提出基于Kriging代理模型并结合多目标粒子群算法(MOPSO算法)对塑件的注塑成型质量进行多目标优化。以塑件的翘曲变形量、缩痕指数为优化目标,以影响塑件成型质量的模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力、注射时间、冷却时间等注塑工艺参数为试验影响因素,应用最优拉丁超立方试验设计方法结合模流分析(MFI分析)建立分析样本,基于Isight参数优化软件构建优化目标与影响因素之间的Kriging代理模型,基于MOPSO算法在代理模型内进行全局寻优,获得了一组使塑件翘曲变形量和缩痕指数最小的最优工艺参数组合并给出了优化目标的预测值。结果表明,Kriging代理模型的预测值与模拟试验结果基本吻合,优化后的翘曲变形量降低15. 3%、缩痕指数降低19. 7%,本文提出的方法能有效、快速实现注塑成型质量的多目标优化,为工程实践提供了有益的参考价值。 展开更多
关键词 最优拉丁超立方 kriging代理模型 多目标粒子群算法 模流分析 多目标优化 ISIGHT
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基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构有限元模型修正 被引量:9
12
作者 康俊涛 柯志涵 胡佳 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2019年第4期657-661,共5页
提出一种基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构模型修正方法.利用拉丁超立方对结构设计参数(不同杆件的密度)进行抽样,并代入有限元模型得到响应特征参数(频率),通过构建Kriging函数来拟合设计参数和特征参数之间关系.基于建立的K... 提出一种基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构模型修正方法.利用拉丁超立方对结构设计参数(不同杆件的密度)进行抽样,并代入有限元模型得到响应特征参数(频率),通过构建Kriging函数来拟合设计参数和特征参数之间关系.基于建立的Kriging函数模型,利用模拟退火粒子群算法优化设计参数,修正初始有限元模型.利用一空间桁架结构数值算例对所提方法进行了验证.结果表明,基于Kriging函数和模拟退火粒子群算法的结构有限元模型修正避免了反复调用有限元进行大量迭代运算,较快的收敛到全局最优解,提高了模型修正计算效率. 展开更多
关键词 kriging模型 模型修正 拉丁超立方 模拟退火粒子群算法
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基于膜概念和Kriging模型混合优化算法的翼型设计 被引量:2
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作者 李丁 夏露 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期80-87,共8页
在气动优化设计中,发展一些计算代价小同时又具有较好的全局/局部搜索平衡能力的优化算法十分重要。针对此,文章提出了一种基于膜概念和Kriging模型的混合优化算法。该算法对细胞膜的结构和新陈代谢运作机制进行了仿真,将粒子群优化算... 在气动优化设计中,发展一些计算代价小同时又具有较好的全局/局部搜索平衡能力的优化算法十分重要。针对此,文章提出了一种基于膜概念和Kriging模型的混合优化算法。该算法对细胞膜的结构和新陈代谢运作机制进行了仿真,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,增强了算法的寻优能力,同时,引入Kriging模型进行预估寻优,极大地减少了计算开销。函数测试结果表明,该混合算法具有很好的寻优能力。将该算法应用到单段翼翼型和两段翼翼型的设计之中,取得了良好的结果。 展开更多
关键词 气动 翼型 算法 设计 流程图 效率 迭代方法 机制 数值方法 优化 kriging模型
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一种基于Kriging模型加点策略的多目标粒子群优化算法 被引量:4
14
作者 陈静 唐傲天 +2 位作者 刘震 徐森 曹晓聪 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期1159-1166,共8页
针对工程问题中优化结果误差较大的不足,提出一种基于Kriging模型的多目标粒子群优化算法.先利用Kriging模型的响应信息对误差进行预测,并将预测误差引入Pareto支配关系比较、全局领导者和局部领导者的选取及变异机制的进行过程中,再结... 针对工程问题中优化结果误差较大的不足,提出一种基于Kriging模型的多目标粒子群优化算法.先利用Kriging模型的响应信息对误差进行预测,并将预测误差引入Pareto支配关系比较、全局领导者和局部领导者的选取及变异机制的进行过程中,再结合文中加点策略使优化过程在少量抽样的前提下快速准确地逼近Pareto前沿解集.性能测试结果表明,该算法可提高复杂系统模型的优化效率及准确性. 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群算法 kriging模型 加点策略 变异模式
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基于Kriging-PSO智能算法优化焊接工艺参数 被引量:3
15
作者 马小英 孙志礼 +1 位作者 张毅博 臧旭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期370-374,397,共6页
焊接工艺参数是影响焊接成型质量的关键因素.由于工艺参数和焊接接头的力学性能之间的关系是多维隐式的,因此,提出了一种Kriging模型和粒子群相结合的优化算法,解决了在交流钨极氩弧焊中3. 5mm厚镁合金薄板的工艺参数优化问题.首先通过... 焊接工艺参数是影响焊接成型质量的关键因素.由于工艺参数和焊接接头的力学性能之间的关系是多维隐式的,因此,提出了一种Kriging模型和粒子群相结合的优化算法,解决了在交流钨极氩弧焊中3. 5mm厚镁合金薄板的工艺参数优化问题.首先通过田口正交法构建样本集,其次建立输出和输入之间的Kriging代理模型,并通过提出的算法获得最优工艺参数组合及其力学性能.结果表明:通过该算法获得的最优工艺参数组合,其对应的焊接接头的抗拉强度、屈服强度和平均显微硬度分别达到母材的97. 6%,98%和91. 5%,减少了经济和时间成本,提高了焊接工艺设计能力. 展开更多
关键词 交流钨极氩弧焊 镁合金 焊接工艺参数 kriging模型 粒子群优化
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基于Kriging模型与PSO算法的桁架机器人结构优化设计 被引量:4
16
作者 侯赓舜 徐永利 +2 位作者 徐志刚 王军义 杨啸 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第4期116-119,124,共5页
桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用,但桁架机器人普遍存在运行稳定性差和材料冗余等问题,需要进行仿真结构优化,针对桁架机器人的结构优化设计研究中存在的有限元仿真调用次数多、计算时间长、... 桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用,但桁架机器人普遍存在运行稳定性差和材料冗余等问题,需要进行仿真结构优化,针对桁架机器人的结构优化设计研究中存在的有限元仿真调用次数多、计算时间长、优化效率低等问题,在分析了桁架机器人夹爪部件的尺寸、负载与应力、形变之间的关系后,提出了一种基于Kriging模型与粒子群算法的结构优化设计方法,可以有效减少有限元仿真的调用次数,节约时间,提高优化设计效率。 展开更多
关键词 优化设计 粒子群算法 kriging代理模型 桁架机器人
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基于改进的动态Kriging模型的结构可靠度算法 被引量:6
17
作者 魏娟 张建国 邱涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期373-380,共8页
对于复杂航空航天机械产品,极限状态方程往往表现出隐式、高度非线性的特点,而且通常需要调用有限元分析,从而耗费大量时间。将混合粒子群-模拟退火(PSOSA)算法应用到Kriging模型中相关参数的寻优过程,提高了预测精度。同时结合动态更... 对于复杂航空航天机械产品,极限状态方程往往表现出隐式、高度非线性的特点,而且通常需要调用有限元分析,从而耗费大量时间。将混合粒子群-模拟退火(PSOSA)算法应用到Kriging模型中相关参数的寻优过程,提高了预测精度。同时结合动态更新机制,逐渐加入样本点,尽可能减少函数的调用次数,从而提高了计算效率,并将该算法应用到结构可靠性分析中。通过案例分析,和传统蒙特卡罗模拟方法、响应面等经典方法进行对比,所提算法与蒙特卡罗模拟方法计算结果更加接近,计算时间大大缩短,效率和精度都明显改进。 展开更多
关键词 极限状态函数 动态更新 kriging模型 粒子群-模拟退火(PSOSA)算法 可靠性
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基于Kriging算法与PSO算法的桁架机器人横梁模块智能优化设计方法 被引量:3
18
作者 侯赓舜 徐永利 +2 位作者 徐志刚 王军义 杨啸 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第18期7758-7763,共6页
桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用。针对桁架机器人自重大而导致的运行稳定性较差和材料冗余等问题进行结构优化设计研究。目前桁架机器人的结构优化设计研究有限元仿真调用次数多,时间损耗大... 桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用。针对桁架机器人自重大而导致的运行稳定性较差和材料冗余等问题进行结构优化设计研究。目前桁架机器人的结构优化设计研究有限元仿真调用次数多,时间损耗大,优化效率低。针对此问题,在分析了桁架机器人横梁部件尺寸、负载与应力、形变之间的关系后,提出了一种基于Kriging模型与PSO粒子群算法的结构优化设计方法,可以有效减少有限元仿真的调用次数,节约时间,提高优化设计效率。 展开更多
关键词 优化设计 粒子群算法 kriging代理模型 桁架机器人
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基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法 被引量:1
19
作者 周广得 吕小龙 +1 位作者 黄丹 姜冬菊 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期602-607,共6页
为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,... 为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。 展开更多
关键词 参数反演 kriging代理模型 粒子群优化 迭代更新
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重力坝可靠性分析的IPSO-Kriging模型 被引量:1
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作者 宋蕾 欧斌 +1 位作者 刘中明 盛明强 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS 北大核心 2021年第4期768-775,共8页
针对传统概率可靠性分析方法在重力坝可靠性分析方面因结构自身性能不确定性及功能函数高度非线性等影响,其解析过程中收敛性差、精度低且耗时较长等问题,结合改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、Kriging模型提出一种基... 针对传统概率可靠性分析方法在重力坝可靠性分析方面因结构自身性能不确定性及功能函数高度非线性等影响,其解析过程中收敛性差、精度低且耗时较长等问题,结合改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、Kriging模型提出一种基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性分析方法。借助PSO全局寻优能力强和鲁棒性强等优点,通过对算法本身加以变异操作、惯性权重和高斯加权等诸多方面进行重构(improved PSO,IPSO),依靠IPSO算法的群体搜索能力克服模式搜索法寻得参数θ*易陷入局部最优值和对初始值较敏感的缺点,确保在任意初始值条件下都能获得极大似然条件下搜索到的最优参数θ*,进而改善传统PSO收敛速度慢和早熟等问题。通过构建融合IPSO算法IPSO-Kriging数学模型,建立基于IPSO-Kriging模型的重力坝可靠性优化模型。经实例考证所建方法既能合理考量参数变异性,又能在提升精度基础上减少仿真计算次数以实现重力坝工程可靠性的高效计算。 展开更多
关键词 重力坝 kriging模型 粒子群算法 结构可靠度 数值优化
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