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基于主动学习Kriging的航空发动机机构可靠性分析方法
1
作者
智鹏鹏
刘瀚儒
+2 位作者
官毅
汪忠来
张均富
《航空制造技术》
北大核心
2025年第20期14-26,共13页
针对复杂航空机构可靠性分析过程中建模难度大、精度差、计算效率低等问题,提出一种数据增强拉丁超立方抽样(Data augmentation Latin hypercube sampling,DALHS)、自适应分区拒绝权重采样(Adaptive partitioned threshold rejection sa...
针对复杂航空机构可靠性分析过程中建模难度大、精度差、计算效率低等问题,提出一种数据增强拉丁超立方抽样(Data augmentation Latin hypercube sampling,DALHS)、自适应分区拒绝权重采样(Adaptive partitioned threshold rejection sampling,APTRS)和主动学习Kriging相结合的机构可靠性分析方法。首先,利用数据增强技术改进拉丁超立方抽样,获取初始样本点,提高初始样本点的多样性和代表性;其次,采用自适应分区策略划分设计空间,并在子空间内执行拒绝权重采样,提升样本局部和全局搜索能力;再次,提出主动学习NU(Normalize U)函数筛选高质量样本,结合准随机分形算法(Quasi-random fractal algorithm,QRFA)动态优化Kriging模型,构建DALHS-APTRS-Kriging模型;最后,利用变异系数收敛准则,实现航空机构可靠度的高效计算。结果表明,通航活塞发动机机构的可靠度为0.987,模型调用次数仅为72,相比传统方法,计算误差仅为5.7%,说明所提方法不仅能在少量样本下获得高质量的Kriging模型,而且在兼具局部和全局搜索下提升了可靠度计算的效率和精度。
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关键词
机构可靠性
KRIGING模型
主动学习策略
通航活塞发动机
数据增强拉丁超立方抽样
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职称材料
题名
基于主动学习Kriging的航空发动机机构可靠性分析方法
1
作者
智鹏鹏
刘瀚儒
官毅
汪忠来
张均富
机构
电子科技大学长三角研究院(湖州)
电子科技大学
西华大学
出处
《航空制造技术》
北大核心
2025年第20期14-26,共13页
基金
国家自然科学基金(52405255)
湖州市科技特派员项目(2023KT76)
+2 种基金
河南省人机环境与应急管理国际联合实验室(安阳工学院)开放基金(KFKT-02)
河南省科技攻关项目(252102220051)
安阳市科技攻关项目(2025C01GX53)。
文摘
针对复杂航空机构可靠性分析过程中建模难度大、精度差、计算效率低等问题,提出一种数据增强拉丁超立方抽样(Data augmentation Latin hypercube sampling,DALHS)、自适应分区拒绝权重采样(Adaptive partitioned threshold rejection sampling,APTRS)和主动学习Kriging相结合的机构可靠性分析方法。首先,利用数据增强技术改进拉丁超立方抽样,获取初始样本点,提高初始样本点的多样性和代表性;其次,采用自适应分区策略划分设计空间,并在子空间内执行拒绝权重采样,提升样本局部和全局搜索能力;再次,提出主动学习NU(Normalize U)函数筛选高质量样本,结合准随机分形算法(Quasi-random fractal algorithm,QRFA)动态优化Kriging模型,构建DALHS-APTRS-Kriging模型;最后,利用变异系数收敛准则,实现航空机构可靠度的高效计算。结果表明,通航活塞发动机机构的可靠度为0.987,模型调用次数仅为72,相比传统方法,计算误差仅为5.7%,说明所提方法不仅能在少量样本下获得高质量的Kriging模型,而且在兼具局部和全局搜索下提升了可靠度计算的效率和精度。
关键词
机构可靠性
KRIGING模型
主动学习策略
通航活塞发动机
数据增强拉丁超立方抽样
Keywords
Mechanism reliability
Kriging model
Active learning strategy
General aviation piston engine
Data augmentation Latin hypercube sampling
分类号
V263.5 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主动学习Kriging的航空发动机机构可靠性分析方法
智鹏鹏
刘瀚儒
官毅
汪忠来
张均富
《航空制造技术》
北大核心
2025
0
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