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摘要:
针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率.
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文献信息
篇名 基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 代理模型 Kriging 注塑模具 翘曲变形 优化
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目 化学工程
研究方向 页码范围 588-592
页数 5页 分类号 TQ320.66
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
代理模型
Kriging
注塑模具
翘曲变形
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
总被引数(次)
98140
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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