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基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计被引量：3: 1; 作者李永华盛自强宫琦《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期103-110,共8页; 基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的... 展开更多; 关键词径向基神经网络遗传粒子群信噪比电机吊架多目标稳健优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法被引量：9: 2; 作者田宗睿智鹏鹏 +2 位作者云国丽郭新凯官毅《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期931-940,共10页; 提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进... 展开更多; 关键词增量Kriging代理模型混合加点策略多目标粒子群算法多目标稳健优化设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Taguchi与TOPSIS-熵的车门多目标离散稳健优化研究被引量：5: 3; 作者孙光永屈瑞飞 +1 位作者张慧乐李光耀《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期11-18,共8页; 车身轻量化已经成为当前研究的重要方向,而车门作为汽车车身的一个相对独立的部件,如何在保证性能要求的基础上实现其轻量化是当前研究的热点。为实现车门轻量化,并保证其刚度、模态及耐撞性等性能,同时提高设计的稳健性,提出了一种基... 展开更多; 关键词 Taguchi方法 TOPSIS-熵方法车门多目标稳健性优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计被引量：3: 1; 作者李永华盛自强宫琦; 机构大连交通大学机车车辆工程学院大连交通大学机械工程学院; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期103-110,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51875073) 国家重点研发计划项目(2016YFB1200504) 辽宁省自然科学基金资助项目(20170540129)。; 文摘基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。; 关键词径向基神经网络遗传粒子群信噪比电机吊架多目标稳健优化; Keywords Radial basis function neural network Genetic particle swarm Signal-to-noise ratio Motor hanger Multi-objective robust optimization; 分类号 U270.2 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法被引量：9: 2; 作者田宗睿智鹏鹏云国丽郭新凯官毅; 机构电子科技大学长三角研究院(湖州) 中车制动系统有限公司钩缓事业部成都盛名汽车科技有限公司电子科技大学广东电子信息工程研究院电子科技大学机械与电气工程学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期931-940,共10页; 基金广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110308) 四川省自然科学基金(2022NSFSC1941)。; 文摘提出了一种自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法。依据结构特征及优化目标,构建了增量Kriging代理模型,并提出混合加点采样策略,提高增量Kriging代理模型的自适应性;提出了柯西变异多目标粒子群优化(CMMOPSO)算法,通过改进惯性权重因子、个体学习因子和社会学习因子,同时引入柯西变异策略,提高优化模型求解的效率和精度;构建以结构相关参数为设计变量、性能指标标准差为目标、3σ变量缩减区间为约束的优化模型,综合CMMOPSO算法和灰色关联分析获得多目标稳健优化最优解。算例分析结果表明,所提方法不仅能够以较少的性能函数调用次数获得高精度结构优化模型,而且优化结果与传统方法相比,收敛速度更快、稳健性更好。; 关键词增量Kriging代理模型混合加点策略多目标粒子群算法多目标稳健优化设计; Keywords incremental Kriging surrogate model mixed point strategy multi-objective particle swarm optimization(MOPSO)algorithm multi-objective robust optimization design; 分类号 U270 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Taguchi与TOPSIS-熵的车门多目标离散稳健优化研究被引量：5: 3; 作者孙光永屈瑞飞张慧乐李光耀; 机构湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期11-18,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51575172 61232014); 文摘车身轻量化已经成为当前研究的重要方向,而车门作为汽车车身的一个相对独立的部件,如何在保证性能要求的基础上实现其轻量化是当前研究的热点。为实现车门轻量化,并保证其刚度、模态及耐撞性等性能,同时提高设计的稳健性,提出了一种基于连续Taguchi方法和TOPSIS-熵的多目标离散稳健优化算法;该方法充分利用了试验数据的决策信息,使优化效率大大提高。采用提出的算法对国内某款汽车前门结构进行优化的结果表明,不仅能满足刚度和模态要求,车门质量下降了28.44%,柱碰工况所吸收的能量增加了3.07%,同时提高了车门系统的稳健性,在工程实际中,具有非常强的实用性。; 关键词 Taguchi方法 TOPSIS-熵方法车门多目标稳健性优化; Keywords Taguchi method TOPSIS-entropy automobile door multi-objective discrete robust optimization; 分类号 U463.834 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于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: 4; 作者胡静谢延敏王智王新宝; 机构西南交通大学机械工程学院; 出处《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期37-42,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51005193); 文摘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。; 关键词板料成形 Dual—Kriging模型多目标稳健优化粒子群算法; Keywords sheet forming Dual Kriging model multi-objective robust optimization particle swarm optimization; 分类号 TG386.1 [金属学及工艺—金属压力加工]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计	李永华盛自强宫琦	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应增量Kriging模型的多目标稳健优化设计方法	田宗睿智鹏鹏云国丽郭新凯官毅	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Taguchi与TOPSIS-熵的车门多目标离散稳健优化研究	孙光永屈瑞飞张慧乐李光耀	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Dual-Kriging模型多目标稳健设计在板料拉深成形中的应用	胡静谢延敏王智王新宝	《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料