细化Kriging模型在轻轨车轴优化设计中的应用

来源期刊：机械设计与制造2019年第8期

论文作者：蔡明浩 黄坤兰 王杰

文章页码：176 - 362

关键词：100%低地板轻轨车轴;优化设计;拉丁超立方抽样;Kriging;多目标遗传算法;

摘    要：基于仿真试验,根据低地板轻轨车轴的结构特点和性能指标,将Kriging插值和拉丁超立方抽样试验相结合来构造车轴多目标优化的代理数学模型,并通过多目标遗传算法寻找该代理模型的最优解作为车轴参数的设计依据。为了使所构造的Kriging响应面能准确高效地代表稳健优化目标和约束函数,将Kriging模型在响应面精度检验时的样本点和多目标遗传算法所产生的最优解检验点进行更新,直到达到精度要求为止,从而保证所建立的响应面模型具有较高的全局拟合精度和最优解拟合精度。