【摘 要】
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针对复杂非线性系统多参数优化设计不仅计算工作量大,而且难以获得理论上最优解的问题,提出将全局敏感性分析和动态代理模型技术相结合的多参数多目标优化策略。通过基于方差
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275164)
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针对复杂非线性系统多参数优化设计不仅计算工作量大,而且难以获得理论上最优解的问题,提出将全局敏感性分析和动态代理模型技术相结合的多参数多目标优化策略。通过基于方差的Sobol全局敏感性分析精简系统模型,确定敏感参数,并构造基于敏感参数的多目标代理模型,采用NSGA-II遗传优化算法得到当代最优解。优化过程中,代理模型和搜索空间不断更新,最优解附近的精度不断提高,直到满足优化迭代的收敛准则。将本方法应用于某汽车乘员约束系统的概念优化设计中,乘员的头部损伤指标(Head injury criterion,HIC)、胸部3 ms伤害指标C3ms和胸部压缩量D分别降低了11.3%、11.8%和9.4%,优化结果和最优解附近的精度都优于静态代理模型与NSGA-II遗传优化算法,取得明显的优化效果,证明了研究方法的有效性。
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