【摘 要】
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为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题，提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数，在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点，不断更新近似模型，从而提高近似模型
【机 构】
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同济大学汽车学院,浙江吉利汽车研究院有限公司
【基金项目】
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浙江省汽车安全技术实验室开放基金(20111910);汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金(20120101)资助
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为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题，提出了序列Kriging模型。通过预期改善函数，在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点，不断更新近似模型，从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力。通过两个数值算例分析了序列Kriging模型的全局搜索特性，从算例优化的统计结果可以看出，序列Kriging模型比常规Kriging模型的优化精度更高，稳健性更好。最后，序列Kriging模型被应用到车身轻量化设计中，采用粒子群算法所得到的优化结果表明，近似模型的精度有了很大的提高，并且在满足
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