基于Kriging代理模型的稳健优化设计

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1、万方数据第61卷第3期化工学报V01.61No.32010年3月cIEscJournalMarch2010基于Kriging代理模型的稳健优化设计高月华1,王希诚2(1大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028;2大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024)摘要:稳健优化设计需要进行不确定性分析,优化过程比较费时。为提高计算效率,提出了基于Kr画ng代理模型的稳健优化设计方法。该方法结合双重Kriging代理模型和多点加点准则进行稳健优化设计。双霞Kriging代理模型的建立,减小了不确定性分析的计算量,提高了计算效率。多点加点准则实现

2、了序列的迭代优化,在保证计算效率的同时提高了对全局最优解的逼近程度。数学函数测试结果表明,与一般模拟基稳健优化方法相比,本文所提出的序列稳健优化方法在效率卜有很大的提高。最后,考虑注塑工艺的不稳定性,对一盒式注甥制件的甓厚和工艺进行稳健优化,结果表明该稳健优化设计方法是有效的。关键词:Kriging;注塑成型;翘曲;稳健优化设计;加点准则中图分类号:TQ320.66文献标识码:A文章编号:0438—1157(2010)03—0676一06RobustoptimizatiOnbasedonKrigingsurrogatemodelGAoYuehual,wANGxich

3、en92(1Sc^ooZo,1h.7‘yIc&Tr口卵s户orfn£io行,D口zi口杯_,i口DfD挖gL7咒it聍,芎ify,D口ZiⅡ行116028,Li口D以i竹g,C^i竹吐;2SfnfPK8yL口60rn£o,了。厂Sfr“ff“,硷ZA,znZysi5.厂orj行d甜5£ri口£Eq“i户,挖已竹f,D口Zin,zUhit肥,百i£yo,T-f^以(,ZDgy,D口Zin咒116024,Li口。卵i咒g,C^i以口)Abstmct:Robustoptimizationistime—consumingforuncertaintyanalysis.Aimi

4、ngtoimprovecomputingefficiency,asequentialrobustoptimizationmethodwasproposed,whichcombineddual—Krigingmodelwithmulti-pointsamplingc“terion.Dual—Kri百ngmodel,constructingtherelationshipbetweenvariablesandstandarddeviationoftheobjective,reducedthecomputingtimeofuncertaintyanalysisinoptim

5、izationtoimproVecomputingefficiency.IⅥulti—pointsamplingcriterionrealizedsequentialiterationprocess,andimprovedtheglobaloptimum.Thetestresultsofamathematicalfunctionshowedthattheproposedrobustoptimizationmethodwasmoreefficientincomparisonwithcommonsurrogate_basedrobustoptimization.Last

6、ly,theproposedoptimizationmethodwasappliedtooptimizingthewall—thicknessandinjectionprocessforaboX-shapeinjectionmoldedpartbyconsideringtheinstabilityofinjectionprocess,andtheresultsshowedthattheoDtimizationmethodwaseffective.Keywords:Kriging;injectionmolding;warpage;robustoptimization;

7、samplingcriterion引言稳健优化设计的基本思想是在不消除、不减少2009一06一11收到初稿,2009—11—13收到修改稿。联系人:王希诚。第一作者:高月华(198l一),女。基金项目:国家自然科学基金重大项目(10590354)。不确定性因素的情况下,通过设计优化使不确定性因素对产品质量的影响尽可能小,从而提高产品质量、降低产品成本。因此稳健设计要求达到两个目Re∞Ivedda蛾2009一06—11.corr姻pondingauth时:Prof.WANGXicheng。guixum@dlut.edu.cnFo帅dati蛐item:support

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