复杂产品基于非自适应压缩采样的响应面仿真优化方法

项目名称： 复杂产品基于非自适应压缩采样的响应面仿真优化方法

项目编号： No.51375185

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 黄运保

作者单位： 广东工业大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 针对复杂产品仿真优化效率等瓶颈问题，拟提出基于非自适应压缩采样的响应面仿真优化方法，通过对响应值固有分布特征的学习与匹配，建立与其相适应的响应面高稀疏性表示，以减少计算机试验设计采样，提高仿真优化效率；采用与响应面形状无关的统一非自适应压缩采样规划方法，突破现有方法与响应面形状相关的局限性，使其支持多目标（或约束）仿真优化，避免多次重复采样，进一步提高仿真优化效率；通过1范数响应面逼近及基于卡尔曼滤波的动态更新，从压缩采样中优化恢复更加稀少的表示系数，以及时稳定地获取精确响应面，并通过并行寻优与有效设计空间缩减，高效获取全局优化设计点。以此为基础，研制响应面仿真优化原型系统，并通过数控机床进给系统伺服控制参数优化整定进行应用验证。本项目研究有望突破现有方法所面临的技术瓶颈，解决仿真优化效率、适应性及稳定性等问题，为复杂产品优化设计提供理论方法及支撑软件，具有重要理论研究及工程应用意义。

中文关键词： 复杂产品；仿真优化；响应面；稀疏表示；非自适应采样

英文摘要： In order to resolve the emerging efficiency problem in the simulation optimization of complex products design, a non-adaptive and compressive sampling response surface based simulation optimization approach is presented. The core idea includes 1) a higher

英文关键词： Complex products；simulation optimization；response surface；sparse representation；non-adaptive and compressive sampling