基于支持向量机和粒子群算法的稳健优化

发布时间：2017-06-11 00:09

  本文关键词：基于支持向量机和粒子群算法的稳健优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对实际工程中不确定性因素与产品质量特性之间不具有显式函数关系的稳健优化问题时,代理模型的精度成为关键。本文提出一种基于支持向量机代理模型和粒子群算法的稳健优化方法,采用拉丁超立方试验设计采样布点,优化问题的目标性能函数、约束函数的均值和标准差由具有自动参数优化的支持向量机模型替代,采用粒子群优化算法对稳健优化模型进行求解。以典型的两杆结构优化为例,结果表明支持向量机代理模型的综合性能比常用的响应面、BP神经网络和Kriging模型更优越,稳健优化结果比较理想,为复杂产品的不确定性设计优化提供了一种新的思路。
【作者单位】： 成都工业职业技术学院装备制造学院;四川大学制造科学与工程学院;
【关键词】： 支持向量机 代理模型 稳健优化 粒子群算法
【基金】：四川省应用基础研究资助项目(13za03101) 含钒钛微合金切削加工机理及参数优化(2012CYG24)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 在实际工程问题中存在大量影响产品质量的不确定性因素,如产品的几何尺寸、制造公差等,为了考虑不确定因素对产品性能影响,稳健设计[1]是一种有效的方法,它能使所设计的产品在制造和使用中当参数发生变差,或者在规定寿命内发生老化和变质使都能保持产品性能稳定的一种工程设计

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本文编号：440338