【摘 要】
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建立了某重型机床立柱部件优化问题的数学模型,采用拉丁超立方试验设计生成50个隐式约束的有限元仿真数据样本。使用样本集分别建立Kriging模型、径向基神经网络和二阶多项式
【机 构】
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华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室
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建立了某重型机床立柱部件优化问题的数学模型,采用拉丁超立方试验设计生成50个隐式约束的有限元仿真数据样本。使用样本集分别建立Kriging模型、径向基神经网络和二阶多项式响应面模型,通过近似模型聚合方法来替代隐式约束的有限元计算。结合全局优化算法,得到一组可行的立柱尺寸参数组合,使机床立柱的质量减轻,并满足工作载荷下的挠度、应力和油压约束条件。研究表明：近似模型聚合方法很适合解决高仿真代价的隐式约束问题。
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