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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

3 篇 学位论文

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 机械工程
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

3 篇 近似模型不确定性
1 篇 序列采样
1 篇 修正因子法
1 篇 多目标设计优化
1 篇 kriging近似模型
1 篇 稳健性设计优化
1 篇 序贯设计优化
1 篇 贝叶斯理论
1 篇 多精度采样
1 篇 参数不确定性
1 篇 不确定性量化
1 篇 变复杂度近似模型
1 篇 不确定性处理

机构

3 篇 华中科技大学

作者

1 篇 舒乐时
1 篇 郭绍胜
1 篇 要强壮

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=近似模型不确定性"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于贝叶斯理论的近似模型不确定性量化方法及其应用研究

基于贝叶斯理论的近似模型不确定性量化方法及其应用研究

引用

作者：要强壮华中科技大学

学位级别：硕士

在复杂工程产品设计优化领域,近似模型是降低设计优化中计算复杂性、提高计算效率的重要途径。在实际应用中,由于选用的采样方法或近似模型构建方法不同,对相同的工程问题进行近似,通常会得到多个不同的近似模型,这些模型的偏差程度不同... 详细信息

在复杂工程产品设计优化领域,近似模型是降低设计优化中计算复杂性、提高计算效率的重要途径。在实际应用中,由于选用的采样方法或近似模型构建方法不同,对相同的工程问题进行近似,通常会得到多个不同的近似模型,这些模型的偏差程度不同,在最优近似模型的选择过程中,由于数据缺乏或设计人员认知的局限,认知不确定性便产生了,该类不确定性通过积累传递,最终会影响整个工程产品的性能。本文对近似模型选择过程中存在的不确定性进行了详细研究,提出了基于贝叶斯理论的近似模型不确定性量化方法,在此基础上,为降低近似模型不确定性的影响,提出了基于贝叶斯修正因子的近似模型不确定性处理方法,提高了近似模型的稳健性,并将所提出的方法应用于某深海潜水器的外形设计优化问题中,取得了良好的应用效果。首先,针对近似模型选择过程中存在的不确定性,提出了基于贝叶斯理论的近似模型不确定性量化方法。该方法通过利用贝叶斯理论计算近似模型后验概率的方式来量化近似模型的不确定性,基于该方法,本文分别对相同采样数据不同近似模型构建方法与相同近似模型构建方法不同采样数据两种情况下所构建近似模型的不确定性进行了量化,得到的量化信息能够指导采样方法和近似模型构建方法的选择。其次,为了降低近似模型不确定性信息对工程产品设计优化的影响,提出了基于贝叶斯理论和修正因子的近似模型不确定性处理方法。该方法从一系列备选近似模型中选出最优模型,在最优模型基础上引入修正因子,该修正因子用于衡量模型选择相关的不确定性,即虽然选定了最优的近似模型,但也不轻易地排除其他近似模型的影响,可以有效减少有用信息的遗失,从而降低不确定性影响,提高近似模型的稳健性。最后,将本文所提出的方法应用于某潜水器的外形设计优化,进行应用验证。选取阻力性能和包络体积作为近似模型构建对象,量化优化过程中近似模型不确定性的影响。结果表明,本文所提出的方法能够合理量化并降低近似模型的不确定性,从而提高近似模型的稳健性。

关键词：近似模型不确定性不确定性量化不确定性处理贝叶斯理论修正因子法

来源：评论

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考虑参数和近似模型不确定性的稳健性设计优化方法研究

考虑参数和近似模型不确定性的稳健性设计优化方法研究

引用

作者：郭绍胜华中科技大学

学位级别：硕士

稳健性设计优化(Robust Design Optimization,RDO)在提高产品质量的同时,尽可能地降低不确定性对产品质量的影响,在工程优化领域得到了广泛应用。但是,在实际工程优化中,常用的高精度仿真分析比较复杂且费时较多,使得RDO的计算量异常庞... 详细信息

稳健性设计优化(Robust Design Optimization,RDO)在提高产品质量的同时,尽可能地降低不确定性对产品质量的影响,在工程优化领域得到了广泛应用。但是,在实际工程优化中,常用的高精度仿真分析比较复杂且费时较多,使得RDO的计算量异常庞大。尽管近似模型的应用解决了RDO中计算量大的难题,但是所构建的近似模型与真实模型之间往往存在预测误差,这种预测误差所产生的不确定性,即近似模型不确定性,对RDO结果有着重要影响。传统的RDO只考虑参数不确定性,而忽略了近似模型不确定性的影响,本文围绕同时考虑参数和近似模型两种不确定性的RDO问题展开研究。首先,结合常用的具有高预测精度的Kriging近似模型,实现了面向RDO的综合考虑参数和近似模型不确定性的数值积分法和有限采样法。结合数学算例,对上述两种方法进行了对比,为后续基于序列采样的RDO方法研究提供了理论基础。其次,研究同时考虑参数和近似模型不确定性的无约束RDO问题,提出了一种基于改进单点序列采样的无约束RDO方法。该方法的样本点更新中采用同时考虑参数和近似模型不确定性的稳健性期望提高准则,能够有效选择更新样本点,快速逼近稳健性最优解。通过数学算例进行测试分析,验证了所提出的方法有效性。最后,研究同时考虑参数和近似模型不确定性的带约束RDO问题,提出了一种基于改进多点序列采样的带约束RDO方法。在采样点的更新准则中,目标函数和约束函数同时考虑参数和近似模型不确定性的影响,每次迭代中更新了多个空间无关的样本点,减少了迭代次数。通过数学算例和墙体焊接结构应用算例进行测试分析,结果表明所提出的改进方法能够更快速地获得稳健性最优解。

关键词：稳健性设计优化 Kriging近似模型序列采样参数不确定性近似模型不确定性

来源：评论

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基于变复杂度近似模型的序贯设计优化方法研究

基于变复杂度近似模型的序贯设计优化方法研究

引用

作者：舒乐时华中科技大学

学位级别：博士

变复杂度近似建模方法通过融合不同精度的分析模型来构建近似模型,有效平衡了近似建模成本和建模精度之间的矛盾关系,受到了越来越多的关注。基于变复杂度近似模型的序贯设计优化方法,能够利用高精度模型高可靠性、低精度模型低成本的优... 详细信息

变复杂度近似建模方法通过融合不同精度的分析模型来构建近似模型,有效平衡了近似建模成本和建模精度之间的矛盾关系,受到了越来越多的关注。基于变复杂度近似模型的序贯设计优化方法,能够利用高精度模型高可靠性、低精度模型低成本的优势,在工程产品设计中表现出了巨大的应用潜力。目前对基于变复杂度近似模型的设计优化方法的研究还存在一些不足:现有的变复杂度近似建模方法,没有充分利用高/低精度样本点提供的信息构建高预测性能的变复杂度近似模型;当前对于基于变复杂度近似模型的多目标进化算法的研究还处于起步阶段,尤其是在近似模型不确定性对多目标优化方法求解精度的影响,以及高/低精度模型计算成本的差异等方面考虑不足,难以满足工程实际问题的需要;当前基于变复杂度近似模型的序贯全局设计优化方法中,缺少对低精度模型信息向高精度目标空间映射的理论研究。本文针对以上问题,研究变复杂度近似建模方法和序贯设计优化方法,旨在提高变复杂度近似模型预测性能和设计优化效率。主要研究内容包含以下几个方面:(1)变复杂度近似建模方法:针对基于加法标度函数的变复杂度近似建模方法忽略了标度函数崎岖度对变复杂度近似模型预测性能影响的问题,提出了一种降低标度函数崎岖度的低精度标度因子选取方法,能在给定高/低精度样本点情况下选取合理的低精度标度因子,提高了变复杂度近似模型的预测性能。通过数值算例以及微型飞行器机身的最大变形预测建模问题,与当前常用的变复杂度近似建模方法进行了比较,说明了所提出的变复杂度近似建模方法的有效性。(2)基于变复杂度近似模型的多目标设计优化方法:为了在保证求解精度的前提下降低多目标设计优化的计算成本,本文提出了序贯变复杂度近似模型辅助多目标遗传算法。首先研究了变复杂度近似模型预测不确定性对多目标遗传算法中支配解与非支配解之间支配关系的影响;在此基础上,提出了一种变复杂度近似模型序贯更新策略,根据个体支配关系的改变状态选取高/低精度样本点更新近似模型,以保证Pareto解集精度。最后,通过数学算例、扭矩臂设计优化问题及适配器设计优化问题验证了提出的方法的适用性和效率。(3)基于变复杂度近似模型的全局设计优化方法:为了在基于变复杂度近似模型的设计优化过程中合理选取高/低精度样本点序贯更新近似模型,实现高质高效求解,本文在对标准EGO方法进行深入研究的基础上,分析了高/低精度样本点在变复杂度优化中的作用,提出了量化高/低精度样本点对变复杂度设计优化贡献的方法;同时考虑高/低精度样本点的成本差异,构建了无约束条件下的变复杂度设计优化获取函数,通过对该获取函数进行求解可以确定下一个样本点的位置和精度水平;在此基础上,针对设计优化中的未知约束,提出了基于近似模型预测不确定性的约束处理方法,保证优化解的可行性。最后,通过数学算例和两个工程实例对提出的方法进行了验证。

关键词：变复杂度近似模型近似模型不确定性序贯设计优化多精度采样多目标设计优化

来源：评论

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