基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法
针对一体化飞行器高度耦合的非线性气动问题,提出了一种基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法;首先,对影响模型精度的因素进行了分析;接着,在构建移动最小二乘模型时采用遗传算法获取最佳支撑域半径以及最佳影响因子β,提高近似精度从而达到减少样本点的目的;得到泛化能力较强的气动力模型,并与偏最小二乘方法的建模结果进行对比;实验结果表明移动最小二乘法的建模效果优于偏最小二乘方法,预测误差较小,证明了将该方法应用于气动数据建模是可行的。
响应面和多目标遗传算法结合的副车架优化
为实现副车架设计过程中,质量和第一阶模态频率同时达到最优,在模态分析和三种工况副车架强度分析的基础上,首先应用Hyperworks进行了副车架参数化,建立了11个厚度尺寸变量。然后应用试验设计分析方法对尺寸变量进行筛选,去掉了3个对质量、最大应力和第一阶模态频率影响都不显著的因子,将基于移动最小二乘法构建响应面近似模型引入到副车架优化设计的复杂系统中。最后,基于副车架近似模型利用多目标遗传算法进行多目标优化,获得了副车架质量和第一阶模态频率的Pareto最优解。研究结果表明通过获得的Pareto最优解的边界,可以指导副车架优化设计,将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。
移动最小二乘法在液压泵/马达特性曲线绘制中的应用
介绍一种新的液压彩液压马达特性曲线(等功率曲线、等效率曲线、综合特性曲线等)的绘制方法,即利用移动最小二乘法对液压泵/马达的特性曲线进行拟合。所得到的特性曲线具有拟合精度高、通用性强等特点。最后在MATLAB中编制程序并给出了曲线绘制实例。
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