本文選題：T型管液壓脹形 + 加載路徑�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學學報》2017年07期

【摘要】：為解決靜態(tài)代理模型非線性結構優(yōu)化效率、精度低的問題,采用最小二乘支持向量回歸機(LSSVR)模型進行T型管液壓成形加載路徑自適應多目標優(yōu)化研究.用一個數(shù)值算例說明本文方法的有效性,以管與背壓沖頭的接觸面積最大及管的最大減薄率最小為優(yōu)化目標,以接觸面積大于對標仿真值、最大減薄率小于實驗值、高度大于實驗值為約束條件進行多目標優(yōu)化設計.采用拉丁超立方體設計構造初始支持向量回歸模型,用自適應法將每次迭代中獲得的額外取樣點添加到重建的支持向量回歸機模型,得到帕累托最優(yōu)解集.用理想點法,選擇一個最優(yōu)妥協(xié)解以供工程師選用.在成形高度沒有變差的情況下,自適應多目標優(yōu)化結果的管與被壓沖頭接觸面積比實驗值提高了32.42%,最小厚度比實驗值增加了14.97%.表明自適應迭代LSSVR模型能夠在少量樣本下保證優(yōu)化設計精度和計算效率.
[Abstract]:In order to solve the problem of low precision and efficiency of nonlinear structure optimization of static agent model, the least square support vector regression (LSS) model is used to study the adaptive multi-objective optimization of loading path of T-tube hydroforming. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of this method. The maximum contact area between the tube and the backpressure punch and the minimum thinning rate of the tube are taken as the optimization objectives, and the contact area is larger than the standard simulation value, and the maximum thinning rate is less than the experimental value. The multi-objective optimization design is carried out under the constraint condition of the height greater than the experimental value. The initial support vector regression model is constructed by using Latin hypercube design. The additional sampling points obtained in each iteration are added to the reconstructed support vector regression machine model by adaptive method, and the Pareto optimal solution set is obtained. By using the ideal point method, an optimal compromise solution is chosen for the engineer to choose. In the case of no variation in forming height, the experimental value of the contact area ratio between the tube and the pressed punch is increased by 32.42, and the minimum thickness is increased by 14.97 to the experimental value. It is shown that the adaptive iterative LSSVR model can guarantee the optimal design accuracy and computational efficiency under a small number of samples.
【作者單位】： 吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(51175218)
【分類號】：TG394;TP18

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本文編號：2020218