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基于HyperStudy的车门结构多目标优化方法研究
学兔兔
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2．3Kriging模型的构建 表4 优化前后设计变量的厚度变化
Kriging建模是基于统计学的一种方法，该方法是从 序号 名称 初始厚度 优化厚度 取整
1 外后视镜加强件 1．2 1．44 1．5
变量的相关性和变异性出发，在设计空间内对优化变量
2 门锁加强件 l-2 1．O2 1．O
进行无偏、最优估 ，由于具有统计学特性 ，Kriging
3 窗框上后加强件 1．0 1．O8 1．O
很大程度上不受噪声信息的干扰，使其在不含噪声的高
4 车Iqgb板 O．7 0．66 0．7
度非线性响应数据建模方面也能具有较高的精度 。
5 窗框上段 O．8 0．64 0．7
Kriging方法 以变异函数理论为基础，形式上不需建
6 内板上加强件 O．8 0．64 0．7
立像响应面法那样明确的数学表达式，以输入变量和响 7 下铰链加强件 1．5 1．26 1_3
应值为对应关系的Kriging模型可表示为： 8 上铰链加强件 1．5 1．2O 1．2
9 内板 (右) 1．2 O．96 1．0
y()=SD(+8(-)
10 内板 (左) O．7 0．76 0．8
其中：Y(x)为构建的Kriging模型；f(x)为设计空间
的全局近似模型；6(x)为局部偏差 ，该偏差需要满足的
：
统计特性如下：
E ()]=0 童：：
．
r )】= 1．
蔷，．
Cov )’()]=。RcR，)]
其中：R为沿对角线对称的相关矩阵；R(x，x)为采 迭代次数
样点Xi和X之间的相关函数 。 (a)车门垂 向位移迭代过程
采用决定系数R和调整决定系数R 可以用来评估 6．
Kriging模型的精度 ，R和R
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