【摘 要】
:
基于代理模型的复杂产品设计优化,可大幅度降低产品的研发成本和设计周期,是现代工程设计领域的研究热点。由于诸多因素的相互耦合,复杂产品的设计变量与目标变量之间呈现强非线性关系。极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种随机前馈神经网络,被证明能够以0误差近似任意训练数据,对强非线性模型具有良好的逼近能力和泛化性能。本文以ELM作为代理模型的研究载体,研究了复杂产品及
【基金项目】
:
国家自然科学基金“复杂产品基于深度代理模型的高效仿真与优化方法”(编号:51775116); 国家自然科学基金“基于稀疏谱的复杂产品多领域多物理场高效仿真优化方法”(编号:51975125);
论文部分内容阅读
基于代理模型的复杂产品设计优化,可大幅度降低产品的研发成本和设计周期,是现代工程设计领域的研究热点。由于诸多因素的相互耦合,复杂产品的设计变量与目标变量之间呈现强非线性关系。极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种随机前馈神经网络,被证明能够以0误差近似任意训练数据,对强非线性模型具有良好的逼近能力和泛化性能。本文以ELM作为代理模型的研究载体,研究了复杂产品及其后续改进性产品的代理模型构造问题。本文主要的研究工作包括:(1)对于累积了丰富的仿真数据的复杂产品代理模型构造问题,提出基于遗传编程(Genetic Programming,GP)的ELM改进方法。有限的神经元数、随机的输入权重和固定的激活函数限制了ELM的非线性表征性能。为了提升ELM的拟合能力,引入基于GP的符号回归(Symbolic Regression,SR)方法,用于优化ELM的激活函数,由此提出了基于单层ELM的GP-ELM和基于深层ELM的DGP-ELM建模方法。实验结果表明,所提出的方法有效提升了ELM代理模型的逼近性能和泛化性能。(2)对于规划少量仿真数据构造第一代新产品ELM代理模型的问题,提出基于行列式点过程(Determinantal Point Processes,DPPs)的序列采样算法。利用DPPs采样中相似样本的互斥特性,提出了实现空间多样性采样的k-DPPs(SDS)序列采样算法。进一步地,研究了ELM在线学习算法的特点,推导了基于E最优设计的模型不确定性和基于残差预测的样本不确定性两种评价指标。结合空间多样性和不确定性,提出了kDPPs(US)序列采样算法。实验结果表明,所提出的序列采样算法提高了ELM代理模型的泛化性能。(3)对于复杂产品的迭代设计中,具有同系列的旧产品作为参考的改进产品的ELM代理模型构造问题,提出重利用旧产品仿真数据的迁移学习建模方法。变可信度近似建模是一种融合高、低精度样本的近似建模方法,将该思想在迁移学习中进行推广,提出了加法变可信度ELM(Additive Multi-Fidelity Extreme Learning Machine,AMFELM)迁移学习建模方法。然后,分析了AMF-ELM的缺点,提出迭代的加法变可信度ELM(Iterative Additive Multi-Fidelity Extreme Learning Machine,IAMF-ELM)迁移学习建模方法。进一步地,研究了二者的在线学习算法特性,将所提出的k-DPPs(SDS)和k-DPPs(US)序列采样算法引入到AMF-ELM和IAMF-ELM建模方法中。实验结果表明,所提出的迁移学习建模方法能够以极少的样本构建较高精度的ELM代理模型,并且结合所提出的采样算法规划仿真数据后,模型的泛化性能可以进一步提升。(4)将所提的GP-ELM和DGP-ELM建模方法用于构造I型金属夹芯板的整体挠度代理模型,并通过AMF-ELM和IAMF-ELM建模方法构造C型和V型金属夹芯板的代理模型;将所提的k-DPPs(SDS)和k-DPPs(US)采样方法用于构造额定负载为6klb的伸缩臂叉车的变幅缸腔内最大压力代理模型,并通过AMF-ELM和IAMF-ELM方法构造额定负载为10klb的伸缩臂叉车的代理模型。
其他文献
睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome,SAS)是一种常见的睡眠障碍疾病,在我国有4%的患病率,但确诊率只有10%,存在疾病确诊率不高的问题。SAS的传统诊断方法需要借助专业的睡眠监测仪(polysomnography,PSG),通常在医院的睡眠中心对患者进行整晚(不低于7小时)睡眠监测,期间患者需要粘贴多个电极片,因此,监测过程本身具有一定的睡眠干扰。目前的诊断方法主要是通
随着电动汽车市场占有率的逐年提升,保证动力电池和BMS的性能和安全是目前行业研究的重点,国家相关标准对电池和BMS的性能和安全性也提出了一定的要求。在对电池外特性进行研究或是运用实体电池对BMS进行测试时,实体电池存在以下缺陷:(1)实验时间长,实验条件苛刻;(2)可重复性不高,成本高昂;(3)特定状态的电池难以获取;(4)安全性得不到保障。为克服实体电池在研究和实验中存在的缺陷,本文针对电池外特
为了响应国家碳达峰的战略决策,大力发展“新能源+储能”成为重要任务,新能源接入电网改善了能源结构,但新能源出力具有随机性和波动性,对出力的长时间尺度准确模拟影响到调度指令的制定;此外,储能由于能最大可能消纳可再生能源、提供调频辅助服务等优点,被应用于配置到新能源场站中,但如何通过储能配置来解决不同场景下的需求是亟待解决的问题。本文基于时序生产模拟,对新能源电站出力进行全年8760小时级模拟,并在得
近年来,井下电气设备正在向高电压、大功率方向发展。变频器在大功率通风机等设备中的广泛应用,使井下环境产生了多种类型的电磁干扰。各种自动化控制系统、传感器等强弱电设备均可能发生误动作或产生故障,对井下的安全生产造成恶劣的影响,而这些危害主要来源于井下大功率变频调速设备。故本文以额定功率为75k W的ZJT型矿用防爆变频器为载体,对井下大功率变频调速系统电磁干扰问题进行研究。本文研究内容主要包括以下几
滚动轴承,广泛应用于电机、齿轮箱、风力涡轮机、发电机和发动机等旋转机械设备中,是现代工业中重要的基本部件,其任何故障都可能导致旋转机器的严重失效。为了保证这一重要的部件高效、准确、安全地运行,对滚动轴承的故障特征提取和诊断具有非常深远的意义。在研究滚动轴承的基本构造和振动原理的基础上,本论文使用稀疏表示方法进行了基于KSVD字典学习方法的研究,提取到了明显的冲击信号。此外,还通过基于LS-SVM的
金属管道作为一种重要的流质运输方式,应具备可靠的防电蚀措施,以充分保证金属管道的使用寿命和运行安全。外加电源的阴极保护是一种常用的管道抗蚀方法,但管道沿线的供电难题使其在经济和技术方面存在很大的障碍。针对这个问题,本文开展了光伏和储能结合的阴极保护电源及其控制方法的研究。在分析比较不同电路拓扑结构的基础上,确定了能实现光伏、储能和输出精确匹配的两级式DC/DC变换器结构。从工作原理和控制过程的角度
以储能技术为背景,以效率优化为目的,对隔离型双向DC/DC变换器进行了研究,从拓扑结构、开关器件、控制策略这几个方面对效率优化进行改进。最终选择效率较高的CLLLC谐振变换器拓扑作为本文的研究对象,采用性能较好的氮化镓器件作为开关器件,提出了变频变占空比的控制策略,优化了变换器的正反向综合效率。首先是CLLLC谐振变换器基础研究,分析了CLLLC谐振变换器的工作模态;通过建立CLLLC变换器基波等
为了从风中吸取更多的能量,降低风力发电成本,风力机尺寸日益增大,风力机叶片也变得更细长,叶片结构柔度增加,气动载荷、重力、惯性载荷及操纵载荷随着叶片长度的增加急剧上升,其带来的气弹问题也越发突出。后掠叶片由于其积叠线弯曲,通过弯扭耦合实现被动降载的机制受到研究者们广泛关注。叶片等构件的振动,使流经叶片的气流产生复杂的非定常流动,将会显著影响风力机的疲劳载荷与气弹稳定性,需要构建有效和准确的机组气弹
悬架系统是车辆底盘中的重要部件之一,其主要功能是传递车轮与车架之间的力和力矩,减小由路况引起的振动或冲击对车架和车身的影响。当车辆行驶的路面条件比较苛刻时,悬架系统传递的力和力矩比较大,悬架系统中双叉骨梁不但经历着大位移的旋转运动,还伴随着一定程度的弹性变形运动,这两者在悬架系统动力学建模中往往是耦合在一起的,所以悬架系统是一个典型的柔性多体系统,在对其进行动力学建模时必须考虑柔性梁的弹性变形。在
电池管理系统(BMS)作为电池的管理控制单元,具有防止电池过充过放、估计剩余电量、管理能量流动等功能,对于电池安全运行和延长使用寿命具有重要意义。目前,大部分电池管理系统软件使用前后台(中断-主函数)方式开发,导致系统实时性差及不同应用场景下开发需求成本高的问题。针对上述问题,本文设计了基于开源实时操作系统的电池管理系统软件。首先,本文分析了BMS的开发需求,针对实时性要求不同的功能,分别设计了周