一种基于Bayesian kriging模型的机构优化设计方法
摘要:
本发明属于机构优化设计领域,涉及一种基于Bayesian kriging模型的机构优化设计方法,主要针对机械结构参数进行优化。首先,通过整合模拟和实验数据,建立Kriging模型,利用Bayesian假设检验方法和程序对代理模型进行定量化评估,实现Bayesian推断与Kriging模型的无缝集成,构建Bayesian kriging模型;然后,利用该Bayesian kriging模型加快数值计算的效率;最后,利用曲线拟合获得结构参数与影响性能的物理量的关系函数,结合该函数利用多目标粒子群算法获得机构参数的最优解集。本发明实现了量化分析多种不确定性因素对结构工艺的综合影响,在机构设计中实现智能优化,取代目前使用较多的模拟‑改进方案‑验证的传统方法,为形成一体化、系统化的理论和实际工程应用,提供了一种全新可行的途径。
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