本文關鍵詞：目標級聯分析中的近似模型聚合方法研究和應用

  更多相關文章： 多學科設計優(yōu)化 近似模型聚合 目標級聯分析 機床 結構優(yōu)化

【摘要】：復雜機械系統(tǒng)的設計過程往往是一個復雜的多學科設計優(yōu)化（MultidisciplinaryDesign Optimization，MDO）問題，其中通常存在著高仿真成本的隱式約束條件或隱式目標函數。這種隱式問題的仿真一般需要較長的計算機時，仿真數據樣本的獲取代價很高，從而限制了MDO方法在這類復雜問題中的應用。在這種實際應用需要的背景下，學者們提出了近似模型（Surrogate Model）建模方法來替代高成本的仿真實驗。近似模型建模又叫做元模型建模（Metamodeling）,是一種基于一定數量的仿真數據來建立設計變量與輸出變量函數關系的方法，適用于復雜系統(tǒng)分析以及高層仿真應用，可以極大地降低復雜問題的計算量。近年來，已經有許多學者提出了多種近似模型的建模方法，并廣泛應用于工程實際之中。在現有的眾多近似模型建模方法中，近似模型聚合（Ensembleof Surrogates, EoS）是一種比較新穎的，基于多個模型線性聚合的建模方法。本文主要圍繞近似模型展開研究，重點研究了EoS的建立方式，提出了一種新的近似模型重復聚合方法，即RE聚合方法（Repeated Ensemble of Surrogates, RE），并研究了RE方法在MDO及工程實際中的應用效果。 本文的主要工作如下： 首先，介紹了近似模型技術及其在MDO中的應用的研究現狀，并闡述了現有研究的不足，，提出要將EoS引入到MDO中。 其次，系統(tǒng)的闡述了EoS的建立策略，并提出了一種新的RE聚合方法，并利用數學算例對多項式響應面模型、徑向基函數模型、Kriging模型、EoS和RE聚合方法進行了比較分析，驗證了RE聚合方法能提高近似模型魯棒性和預測精度。 再次，將RE聚合方法引入到目標級聯分析（Analytical Target Cascading，ATC）方法中，用于替代高仿真代價的隱式約束和目標，提出基于RE聚合的ATC方法，即RE-ATC方法，并通過數學算例與基于多項式響應面模型、徑向基函數模型、Kriging模型的ATC方法進行比較，表明了該方法的有效性。 最后，描述了某超重型數控機床的結構優(yōu)化設計問題的詳細優(yōu)化過程，并將所提出的RE-ATC方法應用于該結構設計優(yōu)化問題上，從工程實際角度闡明了RE-ATC方法解決復雜多學科設計優(yōu)化問題的有效性。
【關鍵詞】：多學科設計優(yōu)化 近似模型聚合 目標級聯分析 機床 結構優(yōu)化
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH122
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 縮略詞說明6-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 課題來源及研究目的9
• 1.2 研究背景及意義9-10
• 1.3 國內外研究現狀10-14
• 1.4 本文組織結構14-16
• 2 RE 近似模型重復聚合16-31
• 2.1 引言16
• 2.2 常見近似模型建模方法16-21
• 2.3 RE 近似模型重復聚合方法21-23
• 2.4 算例測試及分析23-30
• 2.5 本章小結30-31
• 3 基于近似模型聚合的目標級聯分析 RE-ATC31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 ATC 方法的基本理論31-34
• 3.3 基于 RE 聚合方法的 ATC 方法34-36
• 3.4 算例測試及分析36-40
• 3.5 本章小結40-41
• 4 RE-ATC 方法的工程應用41-53
• 4.1 引言41
• 4.2 某超重型數控機床的多學科劃分41-44
• 4.3 某超重型數控機床的多學科建模44-45
• 4.4 RE-ATC 求解過程45-51
• 4.5 本章小結51-53
• 5 全文總結與展望53-55
• 5.1 全文總結53
• 5.2 研究展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻56-61
• 附錄 攻讀學位期間發(fā)表學術論文目錄61

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本文編號：799607