發(fā)布時間：2017-08-02 11:19

  本文關(guān)鍵詞：基于中間模型的仿真數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 仿真數(shù)據(jù)挖掘 中間模型 Polycube參數(shù)化 屬性選擇 TS模型

【摘要】：隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展,計算機輔助設(shè)計和計算機輔助工程被廣泛的運用到實際制造業(yè)中,尤其是仿真驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計已經(jīng)成為了一種主流的設(shè)計方案。隨著仿真技術(shù)的廣泛應(yīng)用,仿真已融入復(fù)雜產(chǎn)品跨多學(xué)科領(lǐng)域的性能分析和仿真過程中,產(chǎn)生的仿真數(shù)據(jù)也越來越多。歷史仿真數(shù)據(jù)對當前產(chǎn)品的高效變動與優(yōu)化設(shè)計具有一定的指導(dǎo)意義,許多學(xué)者嘗試將數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)運用到海量仿真數(shù)據(jù)之上,根據(jù)挖掘的知識和規(guī)則指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計變更甚至優(yōu)化,提高整體設(shè)計效率。雖然基于仿真數(shù)據(jù)挖掘支持產(chǎn)品高效設(shè)計方面的研究工作取得了一定進展,但研究工作中很少從全局性能評價指標考慮,關(guān)注設(shè)計參數(shù)本身的關(guān)聯(lián)關(guān)系等。所以仿真數(shù)據(jù)挖掘仍然存在一些關(guān)鍵技術(shù)問題有待研究和解決。本文針對目前仿真數(shù)據(jù)挖掘方法中存在的問題進行研究,提出了以中間模型為中心的基于Takagi-Sugeno (TS)[1]模型的仿真數(shù)據(jù)挖掘方法來發(fā)掘產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)與全局仿真性能參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),以有效支持產(chǎn)品的高效變動甚至優(yōu)化設(shè)計。本文的主要工作如下：(1) 提出了一個支持全局性能評價的中間模型概念,并詳細給出了基于Polycube交叉參數(shù)化的全局仿真結(jié)果的計算方法,有效支持后續(xù)的全局仿真結(jié)果的準確預(yù)測。(2) 提出了兩種設(shè)計參數(shù)的屬性選擇方法,包括基于相關(guān)性分析的單參數(shù)選擇方法以及基于偏相關(guān)分析的組合參數(shù)選擇方法。通過選擇和分析對性能有關(guān)鍵影響的單參數(shù)或組合參數(shù)效應(yīng),有效提高預(yù)測模型的精確性和可理解性。(3) 提出了基于TS模型的仿真數(shù)據(jù)挖掘算法,支持全局仿真結(jié)果的預(yù)測以指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計優(yōu)化,并對TS模型進行改進以提高模型訓(xùn)練效率。(4) 基于以上關(guān)鍵技術(shù),提出了基于中間模型的仿真數(shù)據(jù)挖掘框架,設(shè)計并實現(xiàn)了相應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng),并應(yīng)用數(shù)據(jù)集驗證了本文提出的方法在全局仿真結(jié)果預(yù)測的可行性、有效性和精確性。
【關(guān)鍵詞】：仿真數(shù)據(jù)挖掘 中間模型 Polycube參數(shù)化 屬性選擇 TS模型
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-28
• 1.1 研究背景與意義14-15
• 1.2 CAD和CAE技術(shù)概述15-20
• 1.2.1 CAD技術(shù)概述15-18
• 1.2.2 CAE技術(shù)概述18-20
• 1.3 仿真驅(qū)動設(shè)計概述20-22
• 1.4 仿真數(shù)據(jù)挖掘概述22-25
• 1.5 目前仿真數(shù)據(jù)挖掘方法中存在的問題25-26
• 1.6 本文研究目標與研究內(nèi)容26-28
• 第2章 基于中間模型的仿真數(shù)據(jù)挖掘框架28-32
• 2.1 引言28
• 2.2 總體框架28-31
• 2.2.1 框架總體結(jié)構(gòu)28-29
• 2.2.2 核心模塊介紹29-31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于中間模型的全局性能評價指標構(gòu)建32-55
• 3.1 引言32
• 3.2 算法分析和流程概述32-34
• 3.2.1 算法分析32-33
• 3.2.2 流程概述33-34
• 3.3 中間網(wǎng)格模型的選擇34-35
• 3.4 Polycube自動參數(shù)化35-43
• 3.4.1 參數(shù)化方法介紹35-38
• 3.4.2 Polycube參數(shù)化38-43
• 3.5 基于Polycube交叉參數(shù)化的中間仿真結(jié)果的計算43-54
• 3.5.1 Polycube交叉參數(shù)化流程概述43-45
• 3.5.2 幾何模型構(gòu)造45-47
• 3.5.3 模型交叉參數(shù)化映射47-52
• 3.5.4 中間仿真結(jié)果計算52-54
• 3.6 本章小結(jié)54-55
• 第4章 設(shè)計參數(shù)的屬性選擇55-63
• 4.1 引言55
• 4.2 屬性選擇方法介紹55-56
• 4.3 基于相關(guān)性分析的單參數(shù)選擇56-59
• 4.3.1 評價準則介紹56-58
• 4.3.2 屬性選擇流程58-59
• 4.4 基于偏相關(guān)分析的組合參數(shù)選擇59-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第5章 Takagi-Sugeno模型的訓(xùn)練與改進63-73
• 5.1 引言63
• 5.2 TS模型理論基礎(chǔ)63-66
• 5.3 TS模型的訓(xùn)練66-70
• 5.3.1 TS模型的結(jié)構(gòu)辨識66-68
• 5.3.2 TS模型的參數(shù)辨識68-70
• 5.4 TS模型的改進70-72
• 5.5 本章小結(jié)72-73
• 第6章 仿真數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用73-80
• 6.1 引言73
• 6.2 實驗環(huán)境及結(jié)果分析73-79
• 6.3 本章小結(jié)79-80
• 第7章 總結(jié)與展望80-82
• 7.1 總結(jié)80
• 7.2 展望80-82
• 參考文獻82-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果87-88
• 致謝88

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1 陸海燕;;航空工業(yè)仿真數(shù)據(jù)管理解決方案[J];航空工程進展;2012年04期

2 許國珍;焦鵬;g潛，

本文編號：609009