【摘 要】
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基于局部型四维参数的函数,采用克里金代理模型和遗传-粒子群(GA-PSO)优化算法,开展大位移U型电热驱动器优化设计研究.建立U型电热驱动器的多物理场仿真模型并进行实验验证.
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675282,51805268)
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基于局部型四维参数的函数,采用克里金代理模型和遗传-粒子群(GA-PSO)优化算法,开展大位移U型电热驱动器优化设计研究.建立U型电热驱动器的多物理场仿真模型并进行实验验证.发现在不同电压下,电热驱动器仿真位移与实验位移曲线一致,从而保证克里金模型中样本数据来源的可靠性.搭建ANSYS和MATLAB联合自动仿真平台以解决克里金模型中样本数据的批量采集问题.基于该平台,采用简单随机抽样的方法,得到不同采样点下电热驱动器的位移,从而形成样本数据.根据样本数据建立克里金模型并基于该模型采用遗传-粒子群算法进行参
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