本文關(guān)鍵詞：基于壓縮采樣的復雜產(chǎn)品仿真優(yōu)化響應面構(gòu)造方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：響應面方法與傳統(tǒng)仿真優(yōu)化方法相比具有仿真次數(shù)較少、尋優(yōu)效率高的特點，因此被廣泛運用到工程設(shè)計當中。復雜產(chǎn)品如飛機、汽車、高端數(shù)控機床等，仿真模型常常呈多學科、非線性等顯著特征，且仿真優(yōu)化響應面往往復雜多變；現(xiàn)有的響應面方法仍需較多的仿真調(diào)用，且難以準確穩(wěn)定地收斂到最優(yōu)點。 鑒于壓縮采樣可通過少量采樣數(shù)據(jù)實現(xiàn)高維信號的精確穩(wěn)定重建，為實現(xiàn)高效精確地仿真優(yōu)化，本文提出了基于壓縮采樣的復雜產(chǎn)品仿真優(yōu)化響應面構(gòu)造方法，重點研究以下幾個方面內(nèi)容： 1）響應面的稀疏表達。通過分析比較現(xiàn)有響應面模型的固有分布特征與圖像信號處理的正交稀疏表示方法，提出了勒讓德正交多項式的響應面稀疏表達方法，以減少仿真優(yōu)化所需采樣點數(shù)量，提高仿真優(yōu)化效率。 2）響應面的壓縮采樣。在勒讓德正交多項式稀疏表達的基礎(chǔ)上，結(jié)合最小相關(guān)性準則，提出了響應面超拉丁立方壓縮采樣方法，通過迭代，優(yōu)化確定觀測矩陣，以實現(xiàn)響應面的穩(wěn)定重構(gòu)。 3）稀疏度未知的響應面1范數(shù)求解算法。針對仿真優(yōu)化響應面復雜多變，且稀疏度未知，提出了1范數(shù)的響應面重構(gòu)算法，充分利用1范數(shù)求解凸優(yōu)化問題具有稀疏性的特點，自適應確定響應面的稀疏度，并實現(xiàn)了響應面的精確重構(gòu)。 4）提出了基于壓縮采樣的響應面仿真優(yōu)化方法，在精確重構(gòu)響應面上，利用細分矩陣方法準確穩(wěn)定得到最優(yōu)設(shè)計點。數(shù)值實驗表明：當響應面可壓縮時，該方法與現(xiàn)有響應面方法相比仿真次數(shù)少，尋優(yōu)結(jié)果精確穩(wěn)定。 最后，本文在Matlab中實現(xiàn)了上述方法與算法，，并運用到ICF間接驅(qū)動輻射對稱性分析的工程實例當中，與兼顧效率與尋優(yōu)精度的混合自適應響應面方法相比，仿真計算次數(shù)有所減少，且尋優(yōu)結(jié)果更為準確穩(wěn)定。
【關(guān)鍵詞】：復雜產(chǎn)品 仿真優(yōu)化 響應面 壓縮采樣
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TH122;TP391.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究目的及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3 全文結(jié)構(gòu)安排和內(nèi)容概要15-16
• 2 響應面的稀疏表達16-35
• 2.1 響應面的離散稀疏表達16-25
• 2.2 響應面的連續(xù)稀疏表達25-34
• 2.3 本章小結(jié)34-35
• 3 響應面的壓縮采樣35-41
• 3.1 約束等距性條件35-36
• 3.2 滿足 RIP 的壓縮采樣方法36-38
• 3.3 采樣方法比較38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 4 稀疏響應面的精確穩(wěn)定重建41-48
• 4.1 l_1范數(shù)重建方法42-44
• 4.2 稀疏度自適應的l_1范數(shù)重建方法44-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 5 基于細分矩陣的壓縮采樣響應面優(yōu)化方法及實驗結(jié)果48-59
• 5.1 基于細分矩陣的壓縮采樣響應面優(yōu)化方法48-50
• 5.2 實驗條件及衡量標準50-51
• 5.3 測試函數(shù)實驗結(jié)果51-55
• 5.4 實際案例分析55-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 全文總結(jié)59
• 6.2 展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻62-65
• 附錄 攻碩期間發(fā)表論文目錄65

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