摘要：为提高结构频响函数模型修正效率,提出将kriging模型引入优化过程,代替有限元模型进行迭代运算.基于频响曲线对应频率点处的响应值之差构造目标函数,并结合初选设计参数进行实验设计.根据实验设计结果进行各参数的灵敏度分析,进而筛选出模型修正的待修正参数,基于该参数及其响应构造kriging模型,经检验有效的kriging模型将参与模型修正过程.以GARTEUR飞机模型为算例,基于加速度频响数据进行模型修正,修正后模型不仅能复现检验点处频响曲线,还能成功预测结构局部修改后的频响曲线,证明了kriging方法应用于频响函数模型修正的有效性.

摘要：基于kriging代理模型,建立了一种考虑膜片半径与厚度、锥段高度与角度等典型结构特征的计算屈曲载荷的工程方法,并选取典型样本点对模型进行了数值验证.结果表明:基于Cubic相关函数建立的kriging代理模型预测未知样本点屈曲载荷误差控制在5%以内,较常用的Gauss相关函数更适合建立锥柱形膜片屈曲载荷的kriging代理模型;此代理模型能准确计算未知样本点的屈曲载荷,减少了繁杂的有限元建模与计算过程;根据设定的屈曲载荷,代理模型可计算各典型特征的参数值,并可作为锥柱形膜片结构优化设计的约束函数或目标函数.

摘要：Non-uniform rational B-spline(NURBS)curves are combined with the kriging model to present a prediction method of the rail grinding profile for a grinding *** a worn rail profile is a free-form curve,the parameterized model of a rail profile is constructed by using the cubic NURBS *** the removed area of the rail profile cross-section by grinding as the calculation index of the grinding amount,the grinding amount calculation model of a grinding wheel is established based on the area integral formula of the cubic NURBS *** predict the grinding amount of a grinding wheel in different modes,a kriging model of the grinding amount is constructed,taking the travel speed of a grinding train,the grinding angle and grinding pressure of a grinding wheel as the variables,and considering the grinding amount of a grinding wheel as the *** this basis,the prediction method of the rail grinding profile is presented based on the order-forming *** effectiveness of this method is verified based on a practical application.

摘要：为了实现燃油离心泵汽蚀特性智能优化设计,提出一种基于kriging的多阶段主动学习加点策略。重点是建立3个阶段的加点策略,并明确各阶段加点策略的切换判据。基于一维函数、多维函数等测试函数,与单加点策略对比以验证多阶段主动学习加点策略的有效性。进而,以某型燃油离心泵为例,完成所提出加点策略在其汽蚀特性的优化应用。测试函数算例结果表明:多阶段主动学习加点策略达到相同精度所需时间稍长于单MSE策略,优于单EI策略与单CV策略;但相比单MSE策略,全局最优解局部精度更高。离心泵汽蚀特性优化结果表明:优化泵进口处压力损失降低且进口处回流、旋涡等局部流动减弱,蜗壳内压力梯度增大且其出口处旋涡流动减弱;优化泵的汽蚀系数提高30.83%,汽蚀余量下降9.14%,汽蚀比转数下降7.17%,泵内气体含量下降17.27%,所提出的方法有效地提高了离心泵的抗汽蚀性能。

摘要：基于kriging代理模型提出了一种同时考虑预测响应值及其不确定性的多点加点准则,并基于该准则发展了一套序列近似优化方法。多点加点准则基于初始样本信息和所预测的对象函数特征增加新样本集,以在寻优迭代过程中自适应地提高代理模型的精度。该文方法依据多点加点准则在一次迭代中增加多个空间无关的新样本点,适用于多机同时计算或并行计算,从而提高计算效率。以两个经典的数学函数为例,将该优化方法与期望提高准则方法进行了比较,结果表明该文提出的优化方法能够有效地提高最优解的全局性。将方法用于一盒式注塑件的成型工艺优化设计,优化结果也表明了该方法的有效性。

摘要：利用统计能量分析方法,首先建立了计算汽车前围板传递损失的统计能量分析模型,采用最优拉丁超立方方法生成了36个声学包方案的试验点,其中以覆盖率、堵件厚度、PU泡沫厚度及EVA面密度为设计变量和以前围子系统隔声量和声学包重量为优化目标,并计算了不同声学包方案下前围子系统的传递损失。然后依此建立kriging近似模型并验证模型的可信度,采用NSGA-Ⅱ算法进行以声学包隔声量及重量为目标的多目标优化,获得了Pareto最优解集。赋予声学包隔声性能及总重量一样的权重,得到了覆盖率、堵件厚度、PU泡沫厚度及EVA面密度的最优值,并任取三组试验点计算其传递损失和整车中的基于能量的隔声量和驾驶员头部的声压级,从而验证该结果的正确性。结果表明,该最优值能够使得声学包在隔声性能与重量之间取得最佳平衡。

摘要：针对汽车碰撞乘员约束系统优化设计中多参数与高度非线性的问题,提出了基于kriging模型的设计参数全局敏感性分析方法,通过计算各设计参数对系统响应方差的贡献来评估各参数的敏感性。在此基础上,选取对响应影响大的设计参数作为优化变量,运用多岛遗传算法进行优化求解。优化结果表明,人体综合损伤WIC值相比初始设计值降低11.9%。研究结果为实际工程设计提供了参考。

摘要：利用地质学中的kriging方法,建立了结构可靠问题的kriging模型.利用可靠度计算的方法,对已建立的kriging近似模型进行了可靠度计算.结果表明:考虑各向异性的kriging模型精度好于各向同性的kriging模型;基于kriging模型的可靠度计算,不仅能明显地减少计算量,而且降低了可靠计算中的非线性,提高了收敛速度.

摘要：着舰下沉速度是舰载机起落架及其连接结构载荷设计的重要输入,直接影响到起落架和机体结构重量。为了探索舰载机使用环境下各参数对下沉速度的影响,基于F/A-18A飞机的实测着舰数据,采用多元统计学中偏相关分析方法分析了15个着舰参数与下沉速度的相关程度,结果表明飞机瞬时下滑角、甲板俯仰角与下沉速度呈高度相关,进场速度、舰上接合速度与下沉速度呈中度相关。以上述4个着舰参数作为自变量,将遗传算法用于相关函数待定系数的优化求解,并建立了F/A-18A飞机下沉速度改进的kriging插值代理模型。所建模型给出的下沉速度预测结果的复相关系数为0.981、平均相对误差为1.813%及最大相对误差为6.771%,与经验公式及普通kriging模型对比,精度指标均为最好。所提改进kriging模型及得到的分析结果可为类似型号舰载机下沉速度研究及着舰姿态控制提供依据。

摘要：进化算法在各类电磁结构优化设计中有着广泛的应用,但由于需要在参数空间中进行随机搜索并仿真试探,优化效率普遍较低.针对这一问题,提出受限差分进化(Differential Evolution,DE)算法与kriging代理模型相结合的电磁结构快速优化算法.算法根据参考设计结果建立圆柱管道空间,通过参数变换将进化区域限制在管道内部.kriging模型学习管道内样本及其仿真数据,代替电磁仿真快速预测进化产生下一代种群的响应.相比整个参数空间,该算法DE寻优和kriging学习的区域被显著减小,优化效率得到提升.通过一个波导双孔定向耦合器的优化设计,表明该方法的求解质量和收敛速度优于现有算法.