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华北电力大学学报（自然科学版） 2002年第4期29卷 1-4页

作者：张波崔翔华北电力大学电力工程系河北保定071003

为了分析土壤的结构从而进一步分析变电站接地网的性能,使用复镜像法逼近多层土壤中的格林函数,提出了一种采样的自适应选取方法。该方法使采样步长和采样点数根据土壤的层数和各层土壤的厚度自动调整,有利于计算机编程。在逼近过程中,... 详细信息

为了分析土壤的结构从而进一步分析变电站接地网的性能,使用复镜像法逼近多层土壤中的格林函数,提出了一种采样的自适应选取方法。该方法使采样步长和采样点数根据土壤的层数和各层土壤的厚度自动调整,有利于计算机编程。在逼近过程中,使用了Prony法。比较了逼近后获得的函数与原函数,逼近效果非常好。使用该方法,由一组土壤视电阻率值反演得到了一个6层土壤结构。

关键词：复镜像法自适应采样方法电力系统接地网计算机

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基于改进RBF建模和自适应采样的RBDO方法研究

基于改进RBF建模和自适应采样的RBDO方法研究

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作者：李伟华中科技大学

学位级别：硕士

在对可靠性要求越来越高的当今社会,为充分考虑产品设计的不确定性,基于可靠性的设计优化(RBDO)方法已成为研究热点。在基于可靠性设计优化的工程问题中,概率约束大多数情况下为隐式的,给定设计变量值后需通过计算机仿真才能得到相应的... 详细信息

在对可靠性要求越来越高的当今社会,为充分考虑产品设计的不确定性,基于可靠性的设计优化(RBDO)方法已成为研究热点。在基于可靠性设计优化的工程问题中,概率约束大多数情况下为隐式的,给定设计变量值后需通过计算机仿真才能得到相应的输出响应,优化求解成本较高。为了节约计算成本,提高求解效率,越来越多的研究人员将近似模型替代隐式概率约束的策略引入到RBDO问题求解中。本文对基于径向基函数(RBF)近似模型技术和自适应采样方法的RBDO问题进行研究:针对现有由单一核函数构建的RBF模型鲁棒性较差的不足,提出了一种自适应组合各核函数,充分利用各核函数优点的MK-RBF模型;针对工程实际中,仿真耗时较长,样本获取困难问题,提出了一种基于改进最小距离最大化采样准则的自适应采样(IMMDAS)方法,并与MK-RBF近似模型技术、序列优化与可靠性评估(SORA)方法相结合用于求解RBDO问题,以提高其求解的精度与效率;最后将本文提出的方法用于求解全回转推进器驱动轴的可靠性设计优化问题,取得了良好的应用效果。首先,针对现有RBF模型根据不同的问题需选用不同核函数才能取得较好效果的特点,本文在研究各核函数应用效果的基础上,提出了一种结合各核函数优点的MK-RBF模型。该技术采用启发式权重求解策略聚集了RBF模型中各常用核函数的优势,在一定程度上改善了RBF模型的鲁棒性、适应性且提高了对函数的拟合精度。其次,针对工程实际问题中,计算机仿真耗时较长,样本获取困难的问题,提出了一种IMMDAS方法,并将该方法与MK-RBF近似模型技术、SORA方法相结合用于求解RBDO问题。该方法结合了当前设计点附近概率约束函数的局部拟合精度对RBDO问题求解精度影响较大的特点,能以较少样本点拟合出较高精度的当前设计点附近概率约束边界局部模型,充分利用了样本点,极大地提高了RBDO问题求解的精度和效率。最后,详细阐述了某全回转推进器驱动轴的刚度和疲劳寿命有限元分析过程,并建立了该驱动轴可靠性设计优化的数学模型,利用本文提出的方法求解该可靠性设计优化模型。结果显示,与同类方法相比,该策略极大地减少了该驱动轴可靠性设计优化的仿真调用次数,验证了本文所提方法的有效性。

关键词：基于可靠性的设计优化径向基函数自适应采样方法序列优化与可靠性评估全回转推进器驱动轴

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基于自适应加速GEI准则的序列优化方法研究

基于自适应加速GEI准则的序列优化方法研究

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作者：王许朋华中科技大学

学位级别：硕士

随着人们对机械产品性能要求越来越高,在这些机械产品设计优化过程中,复杂度越来越高,基于近似模型的序列优化方法运用愈加广泛。近似模型替代“黑箱”问题,能够减少设计优化过程中的计算成本和时间成本。在众多近似模型中,克里金(Krigi... 详细信息

随着人们对机械产品性能要求越来越高,在这些机械产品设计优化过程中,复杂度越来越高,基于近似模型的序列优化方法运用愈加广泛。近似模型替代“黑箱”问题,能够减少设计优化过程中的计算成本和时间成本。在众多近似模型中,克里金(Kriging)模型可以提供拟合模型的标准差,具有独特优点。而在基于Kriging模型的序列优化过程中,如何确定下一个样本点是关键,而EI准则在搜索下一个样本点时兼顾了全局搜索和局部搜索,被广泛加以应用。但经典EI准则可能产生较小的估计误差,会使优化过程偏向当前最优点附近进行搜索,因而学者们提出了适应性更强的广义期望提高准(GEI)。本文对基于GEI准则的序列优化和多点采样问题进行了研究,提出一种自适应加速广义期望提高准则(AGEI),在此基础上将其与多点采样结合,并用于求解全回转推进器功率流优化问题,具体如下:首先,针对当前GEI准则无法准确确定参数g值的问题,提出了一种自适应加速广义期望提高准则,通过采样大量的随机点,计算每一个随机点处的期望提高(EI)值,并统计满足条件的随机点数目,获得当前模型拟合的状况,从而确定g的取值,可提高求解序列优化的效率,并且极大地提高GEI准则解决序列优化问题的适应性。其次,针对当前序列优化多点采样中,学者们注重采点方式和减少数学计算量的问题,本文将AGEI应用在多点采样中,与多点采样信赖克里金(KB)算法相结合,提高KB算法的求解效率,将AGEI的高效性与KB算法多点采样可以并行计算的优点进行了很好的结合。最后,通过建立轴系有限元模型,构建功率流的求解策略,并进行轴承温度场有限元分析,成功构建了以轴承预紧力为变量,求解最小功率流为目标的数学模型,将基于自适应加速广义期望提高准则的信赖克里金(AGEIKB)算法运用在全回转推进器功率流优化的工程实例中,极大地减少了流入整机的功率流,验证了本文提出策略的可行性和高效性。

关键词：序列优化自适应采样方法多点采样全回转推进器功率流

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