【摘 要】
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利用Kriging代理模型提供目标函数无偏预测值和理论置信区间的优势,比较传统试验设计方法和基于Kriging模型的序贯加点方法对模型的影响,结合设计空间的全局搜索和最优解临近
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575498)
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利用Kriging代理模型提供目标函数无偏预测值和理论置信区间的优势,比较传统试验设计方法和基于Kriging模型的序贯加点方法对模型的影响,结合设计空间的全局搜索和最优解临近区间的局部搜索,引入并行加点准则及相应的收敛条件,得到精度、效率高的代理模型,用2个经典优化测试函数进行验证和评估.结果表明,与传统试验设计方法相比,基于Kriging的序贯加点方法得到的模型全局精度更高且能更快地收敛到优化问题的真实最优解.最后,以动静压滑动轴承为优化设计对象,单位承载力下摩擦功耗为目标函数,考虑几何结构及工况等约
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