基于改进LHD和SVR参数优化方法的产品结构优化设计

发布时间：2017-10-14 16:12

  本文关键词：基于改进LHD和SVR参数优化方法的产品结构优化设计

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【摘要】：随着计算机技术的不断提高，机械产品大多借助于CAD、CAE来进行设计研发。而目前由于有限元技术的日趋完善，运用有限元对产品的性能进行仿真分析，在一定程度上减小了实际的物理实验所需时间较长的缺点。然而在面对产品的结构设计时，有限元模型过程较为，网格划分繁琐，分析时间较长等一系列问题，仍然困扰着设计者。而合理的实验设计方法的运用以及恰当的近似模型的选择，能够在保证分析精度的同时，减少实验次数，降低计算成本。 本文针对机械产品的结构优化设计问题，从实验设计方法和近似模型技术两个方面入手，构造机械产品的结构优化设计模型，并对实验设计方法以及近似模型技术的相关术语以及方法进行简单分析：针对空间填充实验设计中对于空间填充度以及两两因素间的相关性的要求，改进了拉丁超立方设计，，将其与均匀设计相结合，参照正交化以及最大最小值设计，并运用ILS方法，寻找较优的拉丁超立方设计样本点，通过数值算例与Hammersley序列采样进行分析比较证明此种方法提高了样本点的质量；运用对SVR模型中的核函数中的参数2与惩罚因子C的值，运用GSA、GA、PSO以及运用改进拉丁超立方设计初始化的PSO对SVR模型中的核函数中的参数与惩罚因子C的值进行优化，使得SVR近似模型在相同样本点的情况下，构建精度较高的近似模型；并结合28米立式铣车床立柱内撑板的结构设计实例，将文中方法进行实例验证。通过结果可以看出，本文的方法能够在较少的样本点的情况下，能够保证近似模型的精度，有效的进行结构优化设计，为后续设计人员进行结构优化设计工作提供参考。
【关键词】：结构优化设计 拉丁超立方 均匀设计 支持向量机 优化算法
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH122
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-20
• 1.1 研究研究背景及意义8-10
• 1.2 结构优化设计现状分析10-11
• 1.3 结构优化设计中的实验设计方法以及现状11-15
• 1.4 结构优化设计中的近似模型技术以及现状15-17
• 1.5 论文的主要研究内容17-20
• 2 产品优化设计基础20-29
• 2.1 结构优化设计的求解模型20-22
• 2.2 拉丁超立方实验设计与 HAMMERSLEY 序列22-24
• 2.3 支持向量回归模型24-27
• 2.4 采样方法与近似模型的研究框架27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 拉丁超立方实验设计方法改进29-45
• 3.1 正交化与最大最小值策略29-31
• 3.2 基于均匀设计的拉丁超方实验设计31-33
• 3.3 基于均匀设计的改进拉丁超立方实验设计33-40
• 3.4 数值算例40-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 支持向量回归参数确定方法研究45-56
• 4.1 支持向量回归参数选择研究45-48
• 4.2 改进拉丁超立方初始化粒子群优化算法48-49
• 4.3 数值算例分析49-55
• 4.4 本章小结55-56
• 5 机械产品优化设计应用验证56-67
• 5.1 28 米超重型数控单柱移动立式铣车床立柱模型56-60
• 5.2 有限元分析结果60-62
• 5.3 立柱内撑板结构优化设计62-66
• 5.4 本章小结66-67
• 6 全文总结与工作展望67-69
• 6.1 全文总结67-68
• 6.2 研究展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-76
• 附录 1 攻读学位期间发表学术论文目录76

【参考文献】

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本文编号：1031990