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《湖南大学》 2009年
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近似模型优化体系关键技术研究及应用

李恩颖  
【摘要】:基于近似模型的优化方法是求解大规模非线性问题最有希望的方法之一,鉴于其高效性,广泛应用于工程优化领域。如果能够高效建立可靠的近似模型,很多大规模工程问题便可以迎刃而解。近年来,随着研究的深入,研究对象的规模和复杂度也日益增强。目前该领域的研究现状是:对于大规模非线性问题的求解, 近似模型技术还缺乏有效的手段。因此,虽然目前基于近似模型技术的优化领域非常活跃,基于近似模型技术的优化方法也多种多样,但对于高维非线性的实际工程优化问题,目前的近似模型技术还缺乏快速构建最大限度反映研究对象的特性模型的手段,这也是近似模型技术研究领域面临的最大瓶颈,阻碍了该技术在工业领域的应用和发展。 近似模型优化技术由三个基本阶段构成:实验设计,近似模型构建,基于近似模型的优化。鉴于工程问题的复杂性和多样性,建立一种通用的近似模型构造体系是非常困难的。因此,目前基于近似模型技术的优化方法都具有一定的针对性,当涉及到不同类型的具体工程优化问题,需要根据问题的特殊性,合理构建可行的优化策略。为此,本文将车辆工程优化设计的难点金属板料成形和车辆耐撞性作为主要实际工程应用研究。以近似模型的精度和效率作为算法的主要评价标准,对近似模型的实验设计和构建这两个方面进行了理论研究。本论文的主要创新点包括以下几个方面: (一)智能实验设计方法 针对目前“离线”实验设计方法的技术瓶颈,建立了两种“在线”实验设计方法。这类布点方法不仅仅是单纯的实验设计方法,实质上也是一个优化过程,通过近似模型的精度和优化结果确定布点的方向,即将布点过程自动化和智能化。其中粒子群智能布点方法是基于粒子群优化理论建立的一种智能布点方法,将修正后的粒子群优化技术用于新样本的定位;而基于边界条件和最优邻域的智能布点方法则是根据初始样本的边界信息以及设计空间中当前样本的邻域内最优样本生成新样本。为了克服初始设计空间的主观因素,建立了相应的设计空间更新和判断机制,使其能够更为客观地确定新样本的位置。此外,为了提高布点效率,提出了并行智能布点方法,通过对初始样本点数目的扩展,达到提高精度,加快速度的目的。随后,将以上研发的算法同主流实验方法进行了性能比较,通过对多维非线性函数的测试来确认算法的可行性。测试数据表明:智能实验设计方法能够控制更新样本空间,优化样本质量,进而提高后续近似模型的精度和构建效率。 (二)基于概率的最小二乘支持向量回归 主流近似模型技术多数建立在经验风险最小化准则之上,但经验风险最小并不一定意味着期望风险最小。这类近似模型技术的瓶颈是:试图用十分复杂的模型去拟合有限的样本,导致丧失了推广能力,难以反映研究目标的实质和特性。为此,本文以泛化性能出色的基于统计学习理论的支持向量机技术构造近似模型,建立基于概率的最小二乘支持向量回归算法,通过权系数对误差带的控制实现对模型精度的控制。实质上是通过赋予异常样本较小的加权系数,将噪声样本对模型的性能的影响减少到最小的策略,算法的稳健性取决于建模过程中对异常样本的检测和剔除效果。通过基于最小二乘支持向量机回归方法和基于概率的最小二乘支持向量机回归方法对非线性函数的拟合测试,两种方法的性能都有显著地提高,能够克服噪声对函数精度的影响。因此,基于概率的最小二乘支持向量机回归方法是一种可行的近似模型设计方法。 (三)基于响应函数的空间映射技术 作为自成体系的一个优化流派,空间映射技术近年来发展迅猛。空间映射技术的最大瓶颈在于其参数提取技术,即如何确定精细模型的初始解在粗糙空间中对应解。通过对主流的空间映射方法的分析和验证,其关系具有较强的随机性,进而导致优化结果的不准确、甚至不收敛。针对这一问题,本文提出了基于响应函数的空间映射技术,同传统的空间映射相比,其最大特点是建立响应函数间的空间映射,并通过反求算法获得最优设计参数。因此,避免了易造成误差和难以收敛的根本因素——参数提取过程,使空间映射方法更为直接。通过对非线性函数的测试结果表明,本文提出的空间映射技术的精度和收敛性均有大幅度提高。 (四)基于近似模型技术的优化方法在金属板料成形中的应用 金属板料成形过程是一种包括几何非线性,材料非线性,边界条件非线性,且变形机制非常复杂的高度非线性问题。利用提出的智能布点方法、近似模型构造技术以及基于响应的空间映射算法,建立了高效精确的板料成形近似模型优化体系,用以提高对板料成形过程的控制能力、板料成形性的优化精度、生产效率及缩短产品开发周期等方面均具有显著的优越性,有积极的现实意义。 (五)基于时序的近似模型构造体系及其在车辆耐撞性优化中的应用 基于时序问题的近似模型技术充分考虑时间和空间因素,将设计空间进行拓展,在考虑样本历史信息的前提下构建时空两重性的近似模型。该技术的最大特点在于可控性,通过对设计变量的修正,进而完成研究对象在敏感时间域内的控制,是一种针对过程的可控优化技术。研究目标主要是与时序相关的物理过程,而汽车CAE设计中的车辆耐撞性研究则是非常典型的问题,为此,本章将其应用于该问题的优化,得到了令人满意的结果。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:U462

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【引证文献】
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2 何仕永;吴晓;宋伟;时磊;;基于响应面法的起重机小车架结构轻量化设计与研究[J];现代制造工程;2013年08期
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1 陈国栋;基于代理模型的多目标优化方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2012年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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8 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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10 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
7 王敏;分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D];合肥工业大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 李书艳;单点氨基酸多态性与疾病相关关系的预测及其机制研究[D];兰州大学;2010年
10 李方义;区间非概率多目标优化设计方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2010年
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1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
4 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
9 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
10 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 卜广志,张宇文;使用多学科设计优化方法对鱼雷总体综合设计的建模思路研究[J];兵工学报;2005年02期
2 叶晓慧;潘佳梁;王红霞;刘双双;;基于动态贪婪算法的不可靠测试点选择[J];北京理工大学学报;2010年11期
3 王次安;王挺;;基于ANSYS Workbench的ZL50型装载机前车架疲劳寿命分析[J];北京汽车;2011年06期
4 张涛;刘土光;肖汉林;余晓菲;;高速冲击下薄壁组合结构吸能特性研究[J];爆炸与冲击;2006年05期
5 操安喜;崔维成;;潜水器多学科设计中的多目标协同优化方法[J];船舶力学;2008年02期
6 赵敏;崔维成;;BLISCO方法在载人潜水器设计中的应用[J];船舶力学;2009年02期
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8 邓国红;陈超超;欧健;杨鄂川;;桥梁检测车臂架结构风振响应分析[J];重庆理工大学学报(自然科学版);2010年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李方义;区间非概率多目标优化设计方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2010年
2 潘锋;组合近似模型方法研究及其在轿车车身轻量化设计的应用[D];上海交通大学;2011年
3 蔡昊鹏;基于面元法理论的船用螺旋桨设计方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
4 肖蜜;多学科设计优化中近似模型与求解策略研究[D];华中科技大学;2012年
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7 刘桂萍;基于微型遗传算法的多目标优化方法及应用研究[D];湖南大学;2008年
8 张敏;约束优化和多目标优化的进化算法研究[D];中国科学技术大学;2008年
9 操安喜;载人潜水器多学科设计优化方法及其应用研究[D];上海交通大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 祁磊;双梁桥式起重机侧挂小车力学分析[D];太原科技大学;2011年
2 项立银;基于组合优化算法的结构稳健优化设计方法研究与应用[D];南京理工大学;2011年
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5 呼政魁;基于iSIGHT的水平轴风力机专用翼型优化设计[D];南京航空航天大学;2010年
6 隋晓峰;基于几何造型的参数化有限元建模和曲面网格生成方法及实现[D];大连理工大学;2002年
7 穆雪峰;多学科设计优化代理模型技术的研究和应用[D];南京航空航天大学;2004年
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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1 卢放;基于多学科优化设计方法的白车身轻量化研究[D];吉林大学;2014年
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1 李维逸;汽车用先进高强度钢材料参数稳健反求方法研究[D];湖南大学;2013年
2 任海燕;中空制品挤出成型关键技术及应用研究[D];浙江大学;2014年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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10 夏昊;诸成;陈昌亚;王德禹;;基于近似模型的卫星动力学多目标优化[J];上海航天;2013年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 李恩颖;近似模型优化体系关键技术研究及应用[D];湖南大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 熊华地;基于高维模型表达和支持向量回归的近似模型研究与应用[D];华中科技大学;2013年
2 张佳洪;基于近似模型技术的约束系统优化设计方法[D];湖南大学;2009年
3 刘慧超;基于近似模型的变复杂度优化方法研究[D];国防科学技术大学;2006年
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6 闫红松;试验设计与近似模型计算软件的设计与研发[D];大连理工大学;2010年
7 顾丽扬;某轿车塑料背门结构优化设计研究[D];吉林大学;2013年
8 尹冀;汽车钢制车轮的冲击性能仿真与轻量化研究[D];上海交通大学;2013年
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