發(fā)布時(shí)間：2017-10-14 16:12

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)LHD和SVR參數(shù)優(yōu)化方法的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì) 拉丁超立方 均勻設(shè)計(jì) 支持向量機(jī) 優(yōu)化算法

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷提高，機(jī)械產(chǎn)品大多借助于CAD、CAE來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)研發(fā)。而目前由于有限元技術(shù)的日趨完善，運(yùn)用有限元對(duì)產(chǎn)品的性能進(jìn)行仿真分析，在一定程度上減小了實(shí)際的物理實(shí)驗(yàn)所需時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn)。然而在面對(duì)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)，有限元模型過(guò)程較為，網(wǎng)格劃分繁瑣，分析時(shí)間較長(zhǎng)等一系列問(wèn)題，仍然困擾著設(shè)計(jì)者。而合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法的運(yùn)用以及恰當(dāng)?shù)慕颇Ｐ偷倪x擇，能夠在保證分析精度的同時(shí)，減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，降低計(jì)算成本。 本文針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法和近似模型技術(shù)兩個(gè)方面入手，構(gòu)造機(jī)械產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型，并對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法以及近似模型技術(shù)的相關(guān)術(shù)語(yǔ)以及方法進(jìn)行簡(jiǎn)單分析：針對(duì)空間填充實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中對(duì)于空間填充度以及兩兩因素間的相關(guān)性的要求，改進(jìn)了拉丁超立方設(shè)計(jì)，，將其與均勻設(shè)計(jì)相結(jié)合，參照正交化以及最大最小值設(shè)計(jì)，并運(yùn)用ILS方法，尋找較優(yōu)的拉丁超立方設(shè)計(jì)樣本點(diǎn)，通過(guò)數(shù)值算例與Hammersley序列采樣進(jìn)行分析比較證明此種方法提高了樣本點(diǎn)的質(zhì)量；運(yùn)用對(duì)SVR模型中的核函數(shù)中的參數(shù)2與懲罰因子C的值，運(yùn)用GSA、GA、PSO以及運(yùn)用改進(jìn)拉丁超立方設(shè)計(jì)初始化的PSO對(duì)SVR模型中的核函數(shù)中的參數(shù)與懲罰因子C的值進(jìn)行優(yōu)化，使得SVR近似模型在相同樣本點(diǎn)的情況下，構(gòu)建精度較高的近似模型；并結(jié)合28米立式銑車床立柱內(nèi)撐板的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例，將文中方法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。通過(guò)結(jié)果可以看出，本文的方法能夠在較少的樣本點(diǎn)的情況下，能夠保證近似模型的精度，有效的進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，為后續(xù)設(shè)計(jì)人員進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)工作提供參考。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì) 拉丁超立方 均勻設(shè)計(jì) 支持向量機(jī) 優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH122
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-20
• 1.1 研究研究背景及意義8-10
• 1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)現(xiàn)狀分析10-11
• 1.3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法以及現(xiàn)狀11-15
• 1.4 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的近似模型技術(shù)以及現(xiàn)狀15-17
• 1.5 論文的主要研究?jī)?nèi)容17-20
• 2 產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)基礎(chǔ)20-29
• 2.1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的求解模型20-22
• 2.2 拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與 HAMMERSLEY 序列22-24
• 2.3 支持向量回歸模型24-27
• 2.4 采樣方法與近似模型的研究框架27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 3 拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法改進(jìn)29-45
• 3.1 正交化與最大最小值策略29-31
• 3.2 基于均勻設(shè)計(jì)的拉丁超方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)31-33
• 3.3 基于均勻設(shè)計(jì)的改進(jìn)拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)33-40
• 3.4 數(shù)值算例40-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 4 支持向量回歸參數(shù)確定方法研究45-56
• 4.1 支持向量回歸參數(shù)選擇研究45-48
• 4.2 改進(jìn)拉丁超立方初始化粒子群優(yōu)化算法48-49
• 4.3 數(shù)值算例分析49-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 5 機(jī)械產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用驗(yàn)證56-67
• 5.1 28 米超重型數(shù)控單柱移動(dòng)立式銑車床立柱模型56-60
• 5.2 有限元分析結(jié)果60-62
• 5.3 立柱內(nèi)撐板結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)62-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 6 全文總結(jié)與工作展望67-69
• 6.1 全文總結(jié)67-68
• 6.2 研究展望68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 附錄 1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1031990