细化Kriging模型在轻轨车轴优化设计中的应用

作     者：蔡明浩 兰少明 黄坤兰 王杰 CAI Ming-hao;LAN Shao-ming;HUANG Kun-lan;WANG Jie

作者机构：四川大学制造科学与工程学院四川成都610065 四川省力海铸业有限公司四川内江641200 

基　　金：四川省科学技术厅重点研发项目(2017GZ0084) 四川省科学技术厅重点研发项目(2017GZ0092) 内江市科技孵化和成果转化专项资金项目(低地板单轨机车用独立轮车轴精密铸件关键技术研发) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2019年第8期

页      码：176-179,183页

摘      要：基于仿真试验,根据低地板轻轨车轴的结构特点和性能指标,将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合来构造车轴多目标优化的代理数学模型,并通过多目标遗传算法寻找该代理模型的最优解作为车轴参数的设计依据。为了使所构造的Kriging响应面能准确高效地代表稳健优化目标和约束函数,将Kriging模型在响应面精度检验时的样本点和多目标遗传算法所产生的最优解检验点进行更新,直到达到精度要求为止,从而保证所建立的响应面模型具有较高的全局拟合精度和最优解拟合精度。

主 题 词：100%低地板轻轨车轴 优化设计 拉丁超立方抽样 Kriging 多目标遗传算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2019.08.046

馆 藏 号：203727369...