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摘要:
复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-Objective Optimization,MOO)带来很大困难.提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)处理这类计算密集的设计问题:以基于噪声的虚拟样本丰富ANN的训练样本集,通过虚拟样本的控制参数和ANN模型参数的协同优化提高ANN泛化能力;以此ANN为代理模型支持多目标粒子群算法的进化,并采用基于网格邻域信息的拥挤指标提高Pareto前沿的收敛性、多样性及均匀性.最后,以航空发动机高压涡轮盘(High Pressure Turbine Disc,HPTD)多目标优化案例验证该策略的有效性和可用性.试验证明,这种面向成本的MOO方法降低了复杂产品多目标优化的工程应用难度,提高了设计质量.
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文献信息
篇名 神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用
来源期刊 系统管理学报 学科 地球科学
关键词 复杂产品 小样本数据 人工神经网络 多目标粒子群优化算法
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 687-696
页数 10页 分类号 N945.15
字数 8384字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn 1005-2542.2019.04.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张琦 中国铁道科学研究院通信信号研究所 31 123 6.0 9.0
2 冯国奇 东北大学工商管理学院 17 54 5.0 6.0
3 崔东亮 2 2 1.0 1.0
4 代学武 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂产品
小样本数据
人工神经网络
多目标粒子群优化算法
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
系统管理学报
双月刊
1005-2542
31-1977/N
大16开
上海市华山路1954号
1992
chi
出版文献量(篇)
2475
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45592
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