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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。

本偏最小二乘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。

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