【摘 要】
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提出一种改进的约束域拉丁方抽样算法(ICD-LHS)。该算法分为2个阶段:第一阶段利用聚类算法获取满足约束条件的样本特征点;第二阶段通过差分进化算法优化样本点位置,得到满足
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,上汽集团商用车技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(51805221),中国博士后基金面上项目一等资助(64批)项目(2018M640460)
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提出一种改进的约束域拉丁方抽样算法(ICD-LHS)。该算法分为2个阶段:第一阶段利用聚类算法获取满足约束条件的样本特征点;第二阶段通过差分进化算法优化样本点位置,得到满足约束条件的均匀分布样本点。选取3个标准测试函数,将该算法与传统抽样算法进行对比,结果表明:ICD-LHS算法具有较好的均匀性及通用性。最后,以汽车防撞梁截面形状的样本抽样为典型案例,利用ICD-LHS算法产生指定数量的、并在不规则设计区域内满足制造约束条件的防撞梁截面样本,该截面样本具有较好的均匀性,对后续的截面优化设计具有指导意义。
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