基于序列Kriging模型的车身轻量化设计

• 作者: 刘卫国 方剑光 王婧人 郭其飞 高云凯
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 序列Kriging模型 耐撞性 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 460-465
• 页数: 6页
• 字数: 3850字
• 语种: 中文

摘要

为解决常规Kriging模型在设计空间拟合精度低的问题,提出了序列Kriging模型. 通过预期改善函数,在优化解附近和设计空间的稀疏区域增加样本点,不断更新近似模型,从而提高近似模型在兴趣域的拟合精度和全局预测能力. 通过两个数值算例分析了序列Kriging模型的全局搜索特性,从算例优化的统计结果可以看出,序列Kriging模型比常规Kriging模型的优化精度更高,稳健性更好. 最后,序列Kriging模型被应用到车身轻量化设计中,采用粒子群算法所得到的优化结果表明,近似模型的精度有了很大的提高,并且在满足耐撞性约束的同时所选部件的质量降低了23.35%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高云凯	同济大学汽车学院	92	1028	17.0	28.0
2	方剑光	同济大学汽车学院	13	231	7.0	13.0
3	刘卫国		61	320	9.0	14.0
4	王婧人	同济大学汽车学院	6	128	6.0	6.0
5	郭其飞	同济大学汽车学院	1	9	1.0	1.0