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南京理工大學林成龍獲國家專利權

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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京理工大學申請的專利偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN114707348B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202210422395.9,技術領域涉及:G06F30/20;該發(fā)明授權偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法是由林成龍;馬義中;周劍;彭行坤設計研發(fā)完成,并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明提出一種偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法,進行初始試驗設計;利用計算機實現(xiàn)仿真計算,得到齒輪箱總重量的目標響應值和齒輪、齒根、齒面強度的約束響應值,建立DS數(shù)據(jù)庫;對DS數(shù)據(jù)庫進行歸一化處理和偏最小二乘變換,確定主成分個數(shù)構建偏最小二乘Kriging核函數(shù);構建可行性概率策略實現(xiàn)樣本填充,或者構建最大化偏最小二乘約束權期望改進準則實現(xiàn)空間樣本填充,將填充樣本數(shù)據(jù)及其對應的仿真輸出目標值及響應值置于DS數(shù)據(jù)庫中;迭代更新DS數(shù)據(jù)庫,直至達到最大迭代次數(shù)或滿足最大約束期望改進準則的閾值。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)多變量情形下Kriging代理模型的高效構建及自適應調(diào)整,實現(xiàn)全局最優(yōu)解的快速收斂,減少昂貴仿真成本。

本發(fā)明授權偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法在權利要求書中公布了:1.一種偏最小二乘Kriging模型輔助的航空減速器高效全局優(yōu)化方法,其特征在于,包括如下步驟:步驟1,對航空減速器齒面嚙合度、大齒輪模數(shù)、小齒輪模數(shù)、軸承間距及大、小齒輪直徑共7個設計參數(shù),采用最大最小拉丁超立方抽樣方法進行初始試驗設計,獲得初始化參數(shù)樣本;步驟2,根據(jù)航空減速器問題信息,以齒輪箱總重量最輕為優(yōu)化目標,以齒輪、齒根、齒面強度為約束,構建航空減速器優(yōu)化模型,利用計算機實現(xiàn)仿真計算,得到齒輪箱總重量的目標響應值和齒輪、齒根、齒面強度的約束響應值,并將初始化參數(shù)樣本和所得目標及約束的響應值保存,建立DS數(shù)據(jù)庫;步驟3,對DS數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行歸一化處理,對歸一化后的參數(shù)樣本與響應值進行偏最小二乘變換,依據(jù)累計概率確定主成分個數(shù),進而構建偏最小二乘Kriging核函數(shù);步驟4,依據(jù)偏最小二乘Kriging核函數(shù),分別構建目標和約束條件的偏最小二乘Kriging代理模型,獲取目標響應和約束的預測均值及預測方差;步驟5,判斷DS數(shù)據(jù)庫中樣本是否存在可行解,若無可行解,則構建可行性概率策略實現(xiàn)樣本填充,否則構建最大化偏最小二乘約束權期望改進準則實現(xiàn)空間樣本填充,并利用計算機獲取新樣本對應的目標和約束響應值,將填充樣本數(shù)據(jù)及其對應的仿真輸出目標值及響應值置于DS數(shù)據(jù)庫中;步驟6,循環(huán)迭代步驟3-5更新DS數(shù)據(jù)庫,直至達到最大迭代次數(shù)或滿足最大約束期望改進準則的閾值,據(jù)此得到最小目標值和對應的最佳參數(shù)組合。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >南京理工大學,其通訊地址為:210094 江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)200號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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