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公开(公告)号：CN119989540A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510421424.3
申请日：2025-04-07
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法，包括：（1）通过三维建模、静力学分析与模态分析，构建后副车架重量与一阶固有频率仿真对应的数学模型；（2）基于Maximin准则与拉丁超立方产生种群，建立径向基函数机器学习模型；（3）采用Pbest驱动的基于Eplison函数的DPM进化策略产生候选子代个体向量；（4）构造最小最大帕累托前沿提升函数筛选真实子代个体向量；（5）对真实子代个体向量进行仿真评估，基于反向世代距离更新情况自适应切换参考向量类型，返回步骤（3），直至优化目标达到设计要求，输出最优优化设计参数取值。本发明根据种群仿真结果自适应调整进化方向，对轻量化与模态优化两目标优化设计效果好。
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公开(公告)号：CN118734720A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411223433.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种机器学习优化设计方法及系统，包括：根据载荷受力分析与边界条件构建翼形结构刚度仿真模型与对应的数学优化模型；基于拉丁超立方采样确定初始优化种群；推导空间导向与维度导向的搜索重心重构函数；基于重心扰动变异产生候选子代种群；采用翼形仿真数据构造径向基函数预测模型；基于可行性规则筛选最优个体，并采用翼形结构刚度仿真模型进行评估，更新种群并转至步骤，直至优化结构满足要求。本发明将翼形结构刚度优化问题转化为数学优化模型，融入两种搜索重心重构函数定位进化节点，并通过径向基函数预测信息引导进化，提高算法针对翼形结构刚度优化问题的优化效率。
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公开(公告)号：CN118734720B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411223433.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种机器学习优化设计方法及系统，包括：根据载荷受力分析与边界条件构建翼形结构刚度仿真模型与对应的数学优化模型；基于拉丁超立方采样确定初始优化种群；推导空间导向与维度导向的搜索重心重构函数；基于重心扰动变异产生候选子代种群；采用翼形仿真数据构造径向基函数预测模型；基于可行性规则筛选最优个体，并采用翼形结构刚度仿真模型进行评估，更新种群并转至步骤，直至优化结构满足要求。本发明将翼形结构刚度优化问题转化为数学优化模型，融入两种搜索重心重构函数定位进化节点，并通过径向基函数预测信息引导进化，提高算法针对翼形结构刚度优化问题的优化效率。
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公开(公告)号：CN119783284A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411974852.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/17 , B63H5/125 , G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于ML的全回转推进器驱动轴服役寿命与轻量化设计方法，包括：（1）通过几何建模、静力学分析与疲劳分析仿真，获得全回转推进器驱动轴的服役寿命与重量，建立数学模型；（2）在多维设计空间内生成优化种群；（3）基于优化种群仿真结果分布状态构建进化起点集，设计两步渐进式进化操作生成候选子代个体向量；（4）设计内层进化加快优化速度，采用切比雪夫聚合函数进行筛选；（5）对筛选出的最优候选子代个体向量进行仿真评估，更新精确种群；（6）对优化种群进行更新，返回步骤（3），直至优化结构满足设计要求。本发明能够针对全回转推进器驱动轴结构服役寿命与轻量化优化设计问题进行高效求解。
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