Kriging方法

摘要： 为研究初始倾斜对风机塔结构动力可靠度的影响,利用高精度免棱镜全站仪实测某2 MW风力发电塔缩尺模型的初始倾斜缺陷,并通过ABAQUS软件分别建立倾斜以及无倾斜的有限元模型,开展结构在八度多遇近场随机地震动作用下的动力反应分析,随之采用Kriging插值模型结合子集模拟方法,计算两类模型在首次超越破坏准则下的抗震可靠度。研究结果表明:初始倾斜缺陷放大了结构塔顶侧移响应,在均值意义上,初始倾斜缺陷使得该风机塔缩尺模型的塔顶侧移增幅达7.8%;当侧移阈值达到6 mm时,所述两类模型的可靠度均接近于1,当设计阈值超过此数值时,模型初始倾斜带来的不利影响可忽略不计,而当设计阈值不足时,结构安全水准会因初始倾斜的存在而明显降低。因此,在风机塔可靠性设计中,建议对初始倾斜缺陷带来的可靠度下降这一因素加以考虑。

摘要： 高速气流经过空腔结构产生的高强度空腔噪声极易诱发空腔内结构共振而导致腔内元器件声疲劳破坏.提出了一种可变形状空腔控制方法,该控制方法通过机械装置调节空腔前、后壁面的倾斜角度达到降低空腔噪声的目的;在Ma =0.85条件下,利用大涡模拟(LES)预测空腔内的流体流动,以可变形状空腔的前、后壁面的倾斜角度作为设计变量,以空腔底板表面噪声载荷的主模态幅值作为响应,利用基于MSE准则的Kriging方法建立二自由度可变形状空腔的代理模型,利用Sobol'法分析模型的全局灵敏度.发现,可变形状空腔的前、后壁面倾斜可以明显抑制空腔底板表面噪声载荷的主模态幅值,其中后壁面倾斜的全局灵敏度为前壁面倾斜的1.712倍,并且前、后壁面倾斜对空腔底板表面噪声载荷的主模态幅值的交互影响小.

摘要： 复合材料广泛应用于航空航天领域,其可靠性、稳定性及承载能力等对于航空设备尤为重要.以复合材料加筋板作为研究对象,对其材料属性和几何参数进行灵敏度分析.首先,基于ABAQUS软件建立复合材料加筋板的有限元模型,对轴向压缩载荷下的屈曲载荷进行了研究;其次,针对加筋板结构的复杂性,基于Kriging方法的代理模型建立复合材料加筋板屈曲载荷与材料属性和几何参数之间的函数关系;最后,采用Sobol全局灵敏度分析法求解复合材料加筋板材料属性和几何参数的灵敏度.研究结果为复合材料加筋板可靠性设计提供指导.

摘要： 许昌学院电气与机械工程学院李耀辉博士课题组针对目前Kriging代理模型存在的建模效率低、近似精度不高等瓶颈问题,提出了一种具有双重采样准则的自适应Kriging方法,并在工程设计领域中用于近似昂贵的黑箱问题。该方法在每次迭代过程中,首先,利用Kriging模型的预测参数估计建立了曲率加点采样准则和方差加点采样准则;其次,利用经典的信任区域策略对这两个准则进行最大化寻优,以产生两个具有较大潜力或前景的备用候选点;再次,采用了一种新的筛选方法从两个备用候选对象中确定最终的昂贵估值点;最后,将该方法与两种典型的Kriging建模方法进行了深度比较,十七个基准函数的比较结果验证了所提方法能够生成更高精度的Kriging模型。

摘要： 针对结构可靠性分析问题,提出了Kriging与改进一次二阶矩方法相融合的分析方法.传统的改进一次二阶矩需要计算结构功能函数的梯度信息,在处理包含有限元模型的隐式极限状态问题时会比较困难.该方法将Kriging代理模型与改进一次二阶矩迭代有效而充分地结合,借助Kriging方法提供功能函数的梯度信息,以解决隐式极限状态函数的求导难题,提高分析效率.通过数值与工程算例验证了所提方法的可行性和高效性.

摘要： 以直齿轮齿廓修形量、齿廓修形高度、齿廓修形幂指数、齿向修形量这4个基本参数为变量,取动态传递误差峰峰值、最大接触应力加权最小为优化目标,使用有限元方法计算接触应力;考虑轴承、轴、陀螺力等因素的影响,使用有限元节点法计算动态传递误差,以Kriging方法为优化方法,构建一种新的直齿轮复合修形设计方法,并通过一对实际齿轮传动来验证计算模型.研究结果表明:用所提出的方法优化后得到齿轮动态传递误差峰峰值相对于优化前降低75.98％,最大接触应力降低21.48％,这表明所提出的复合修形优化方法对齿轮修形设计具有参考与应用价值.

摘要： 电离层总电子含量(TEC)是电离层探测与研究工作的重要特征参量之一.利用地基GPS接收站台网,可以获得大量的垂直TEC数据.本文提出一种高精度TEC地图重构方法,基于Kriging法对垂直TEC进行插值处理,实现了亚大区域高分辨率TEC二维分布的重构,并与实测数据对比验证了本方法的精度和有效性.基于此二维分布,分析了区域TEC值随时间、纬度的变化情况;重点分析了磁静日与磁暴期间南北半球不同纬度TEC值的不同表现特征,并给出了磁暴期间不同纬度TEC的变化趋势所存在的差异及其解释,相关研究成果可为区域高分辨率电离层监测系统的建立提供方法支撑.

摘要： 蒙特卡洛方法常被用来获得随机失谐对叶盘振动响应的影响,但该方法计算负荷大。本文应用多项式响应面和Kriging代理模型预测失谐叶盘的幅值放大因子。为进一步提高预测精度,这里采用期望提高的Kriging方法来处理随机失谐与幅值放大因子之间复杂的非线性关系。采用失谐叶盘集中参数模型来验证文中代理模型的有效性。计算结果表明,期望提高的Kriging模型的失谐响应预测精度要远高于多项式响应面。

摘要： 海图深度基准定义的离散性和跳变性，越来越不能满足实际应用的需求，连续、无缝海图深度基准是目前海洋测绘界关注的问题之一。文章应用Kriging拟合方法，选择了13种半变异函数模型对渤海湾的最低天文潮面进行了拟合，并对拟合结果进行了精度分析，其中Exponential—cosine(typel)模型的拟合精度最高，效果最好。最后给出了渤海湾的最低天文潮面模型。

摘要： 海图深度基准定义的离散性和跳变性，越来越不能满足实际应用的需求，连续、无缝海图深度基准是目前海洋测绘界关注的问题之一。文章应用Kriging拟合方法，选择了13种半变异函数模型对渤海湾的最低天文潮面进行了拟合，并对拟合结果进行了精度分析，其中Exponential—cosine(typel)模型的拟合精度最高，效果最好。最后给出了渤海湾的最低天文潮面模型。

摘要： 海图深度基准定义的离散性和跳变性，越来越不能满足实际应用的需求，连续、无缝海图深度基准是目前海洋测绘界关注的问题之一。文章应用Kriging拟合方法，选择了13种半变异函数模型对渤海湾的最低天文潮面进行了拟合，并对拟合结果进行了精度分析，其中Exponential—cosine(typel)模型的拟合精度最高，效果最好。最后给出了渤海湾的最低天文潮面模型。

摘要： 海图深度基准定义的离散性和跳变性，越来越不能满足实际应用的需求，连续、无缝海图深度基准是目前海洋测绘界关注的问题之一。文章应用Kriging拟合方法，选择了13种半变异函数模型对渤海湾的最低天文潮面进行了拟合，并对拟合结果进行了精度分析，其中Exponential—cosine(typel)模型的拟合精度最高，效果最好。最后给出了渤海湾的最低天文潮面模型。

摘要： 海图深度基准定义的离散性和跳变性，越来越不能满足实际应用的需求，连续、无缝海图深度基准是目前海洋测绘界关注的问题之一。文章应用Kriging拟合方法，选择了13种半变异函数模型对渤海湾的最低天文潮面进行了拟合，并对拟合结果进行了精度分析，其中Exponential—cosine(typel)模型的拟合精度最高，效果最好。最后给出了渤海湾的最低天文潮面模型。

摘要： 复杂非线性结构优化由于每个设计样本的计算十分耗时、涉及形状优化时设计变量数目又往往很多,因此具有很大的难度。本文对于基于梯度的Kriging方法,提出了一种确定最佳空间相关参数的准则:对复杂非线性结构形状优化的灵敏度分析提出了一种几何映射法,推导了灵敏度分析的有限元方程,并提出了相应的算法。

摘要： 复杂非线性结构优化由于每个设计样本的计算十分耗时、涉及形状优化时设计变量数目又往往很多,因此具有很大的难度。本文对于基于梯度的Kriging方法,提出了一种确定最佳空间相关参数的准则:对复杂非线性结构形状优化的灵敏度分析提出了一种几何映射法,推导了灵敏度分析的有限元方程,并提出了相应的算法。

摘要： 复杂非线性结构优化由于每个设计样本的计算十分耗时、涉及形状优化时设计变量数目又往往很多,因此具有很大的难度。本文对于基于梯度的Kriging方法,提出了一种确定最佳空间相关参数的准则:对复杂非线性结构形状优化的灵敏度分析提出了一种几何映射法,推导了灵敏度分析的有限元方程,并提出了相应的算法。

摘要： 复杂非线性结构优化由于每个设计样本的计算十分耗时、涉及形状优化时设计变量数目又往往很多,因此具有很大的难度。本文对于基于梯度的Kriging方法,提出了一种确定最佳空间相关参数的准则:对复杂非线性结构形状优化的灵敏度分析提出了一种几何映射法,推导了灵敏度分析的有限元方程,并提出了相应的算法。

摘要： 复杂非线性结构优化由于每个设计样本的计算十分耗时、涉及形状优化时设计变量数目又往往很多,因此具有很大的难度。本文对于基于梯度的Kriging方法,提出了一种确定最佳空间相关参数的准则:对复杂非线性结构形状优化的灵敏度分析提出了一种几何映射法,推导了灵敏度分析的有限元方程,并提出了相应的算法。

摘要： 一种基于组合预测方法的组合Kriging模型构建方法，先使用7种不同类型相关函数分别构建7个单一相关函数Kriging近似模型，然后以平均绝对相对误差最小为优化目标，构建每个单一相关函数Kriging模型的权重值的优化模型，获得最优权重值，最后利用最优权重值和基于7种不同类型相关函数构建的7个单一相关函数Kriging近似模型，构建组合Kriging模型，本发明提出的组合Kriging模型具有预测精度高、预测性能更加稳定的特点，在基于计算机数值仿真计算的工程优化设计领域具有较高的实用价值。

摘要： 本发明公开了基于Kriging‑GA的注塑模具浇注系统结构参数决策方法，建立了塑料件翘曲值与浇注系统结构参数的关系模型和浇注系统结构参数与塑料件尺寸参数的关系模型。基于两个关系模型，提出了大型平板类塑料件浇注系统结构参数的决策方法，并通过模流分析实验验证了该方法在决策大型平板类塑料件浇注系统结构参数问题方面的可行性和有效性。本发明针对注塑模具结构设计的复杂性，提出了一种注塑模具浇注系统结构参数的决策方法，能够对某一类塑料件的浇注系统结构参数进行快速、有效设计。可用于指导注塑模具结构设计人员，省略试模、修模环节，缩短模具设计周期从而提高模具生产效率。

摘要： 本发明涉及一种基于Kriging模型的高效自适应方法，该方法主要通过三个步骤实现：第一步，通过拉丁超立方方法生成一定数量的样本来构造一个初始的Kriging模型；第二步，通过当前Kriging模型从候选样本中筛选出一定数量的候选样本，确定两个样本；第三步，更新候选样本和实验设计样本并重新构造Kriging模型，判断是否满足要求，如不满足跳转至第二步，如满足则用当前Kriging模型代替原模型进行可靠性分析。本发明通过自适应迭代不断增加极限状态附近的样本点数量，且通过最大化最小距离确定所添加的样本，使得迭代更新的样本近似均匀地分布在极限状态附近，样本点得到了更加充分地利用，可靠性分析的结果更精确。

摘要： 针对目前大多数基于Kriging模型的可靠性分析方法仅适用于随机不确定的问题，本发明基于Kriging的随机和区间不确定性混合下系统可靠性分析方法，包括：确定当前迭代的每个失效模式对应的Kriging模型的训练样本集：计算所述训练样本集中样本点的响应值，再根据所述训练样本集和响应值分别构建得到n个Kriging模型；利用所述n个Kriging模型分别预测MCS样本点的响应均值和方差信息，根据所述响应均值和方差信息，采用学习函数选择最佳样本点；根据所述最佳样本点处的响应均值和方差信息判断当前的收敛准则是否满足；根据最后一次迭代所得的Kriging模型，结合MCS仿真计算系统的失效概率或可靠度。

摘要： 本发明公开了一种基于时空Kriging改进的多云地区MODIS NDVI时间序列重构方法，该方法包括：结合质量信息的预插值流程、引入叠加窗口筛选机制的时空Kriging插值、和基于质量权重的S‑G迭代滤波。首先提取MOD13Q1提供的像元可信度和产品可用性数据作为质量信息标注，可以通过预插值生成参考数据。其次根据NDVI时序数据建立时空随机场，叠加窗口筛选有效样本构建时空变异函数开展时空Kriging插值补充缺失的时空信息。最后可在此基础之上开展加权S‑G迭代滤波以重构高质量的MODIS NDVI时间序列数据。该方法能够有效应对多云地区NDVI时序数据连续缺失问题，能为NDVI时间序列重构提供重要参考，在一定程度上拓宽了NDVI的应用场景。

摘要： 本发明公开了一种基于主动学习Kriging模型的需求样本的优化方法，所述主动学习Kriging模型的可靠性优化方法包括：S1：在样本数据库中进行采样操作，得到小样本库；S2：根据所述小样本库和初始主动学习Kriging模型，利用学习函数，建立新的主动学习Kriging模型；S3：利用自适应候选区域模型以及影响函数IF与聚类方法提升所述修改后的主动学习Kriging模型的采样精度，得到精度高的主动学习Kriging模型；S4：根据需求样本，利用所述精度高的主动学习Kriging模型以及序列优化和可靠性评估方法，得到所述需求样本的优化结果。

摘要： 本发明涉及螺杆冷机技术领域，尤其涉及基于RSM‑Kriging‑GA算法的螺杆冷机节能运行优化方法。其技术方案包括：螺杆制冷机组、PLC控制箱、温控箱、第一温度传感器和第二温度传感器，所述螺杆制冷机组与PLC控制箱电连接，温控箱与PLC控制箱电连接，第一温度传感器和第二温度传感器分别与温控箱电连接，第一温度传感器安装在螺杆制冷机组的工作区域，第二温度传感器安装在螺杆制冷机组的水管处。本发明具有根据外部工作区域的温度变化对应的调节螺杆制冷机组的负载，依次降低螺杆制冷机组的能耗，降低生产成本，达到节能目的的优点。

摘要： 本发明提出一种偏最小二乘Kriging模型辅助的航空减速器高效全局优化方法，进行初始试验设计；利用计算机实现仿真计算，得到齿轮箱总重量的目标响应值和齿轮、齿根、齿面强度的约束响应值，建立DS数据库；对DS数据库进行归一化处理和偏最小二乘变换，确定主成分个数构建偏最小二乘Kriging核函数；构建可行性概率策略实现样本填充，或者构建最大化偏最小二乘约束权期望改进准则实现空间样本填充，将填充样本数据及其对应的仿真输出目标值及响应值置于DS数据库中；迭代更新DS数据库，直至达到最大迭代次数或满足最大约束期望改进准则的阈值。本发明能够实现多变量情形下Kriging代理模型的高效构建及自适应调整，实现全局最优解的快速收敛，减少昂贵仿真成本。

摘要： 本发明提供了一种基于主动学习Kriging模型的可行域搜索方法及装置，选取初始样本点，并计算所述初始样本点的损失函数，分别构建或更新损失函数和所有约束函数的Kriging代理模型，以损失函数的绝对值作为优化目标，求解优化方程；引入多个主动学习函数并构造多种约束主动学习函数，优化多种约束主动学习函数，获取最优帕累托前沿；从最优帕累托前沿中获取多个最佳样本点，并计算最佳样本点的损失函数真实值；当算法收敛时，获得精确的可行域边界的Kriging代理模型，使得损失函数即为优化问题的可行域。本发明可高效搜索多约束下的可行域，进而缩小优化问题的搜索空间，提高求解效率。

摘要： 基于改进的Kriging算法的虚拟电厂动态定价优化方法，初始化系统参数，输入原始数据；生成初始数据样本集；将每组交易电价带入上层DNO模型以及下层VPP的能量管理模型，计算得到每组交易电价对应的各VPP交易电量。将初始样本数据集带入上层DNO求解模型中，计算每组交易电价对应的上层目标函数值，根据上层目标函数值确定关键区域，在每个关键区域中，采用遗传算法求解局部最优电价。调用下层VPP能量管理模型计算真实交易电量，作为优异采样点更新到当前的采样点集中，从而计算得出上层DNO模型中的真实值，通过反复迭代、比较得到全局最优解。该方法不仅能够保护下层虚拟电厂的隐私问题，还能够简化计算步骤、提高求解效率。