【摘 要】
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由于模型选择的局限性与采样点的随机性,现有响应面方法在复杂产品仿真优化中存在构造精度较低、寻优结果不稳定的问题。针对上述问题,提出一种基于压缩采样的响应面构造方法。通过在设计域中非自适应地随机抽取少量采样点,进行仿真估值,再在满足约束等距性条件的稀疏空间中进行1范数求解,实现了响应面的精确稳定构造。与PRS、RBF和KRG方法的比较表明,在不增加仿真次数前提下基于压缩采样的响应面构造方法有着更高
【机 构】
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华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（51375185）,国家863项目（2013AA041301）,广东省省部产学研项目（2011A090200059,2010A090200017,20108091101007）
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由于模型选择的局限性与采样点的随机性,现有响应面方法在复杂产品仿真优化中存在构造精度较低、寻优结果不稳定的问题。针对上述问题,提出一种基于压缩采样的响应面构造方法。通过在设计域中非自适应地随机抽取少量采样点,进行仿真估值,再在满足约束等距性条件的稀疏空间中进行1范数求解,实现了响应面的精确稳定构造。与PRS、RBF和KRG方法的比较表明,在不增加仿真次数前提下基于压缩采样的响应面构造方法有着更高的构建精度和极值稳定性。
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