【摘 要】
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基于数值模拟的参数优化是一个反复迭代的过程,往往要调用有限元模型进行反复迭代,计算周期较长。同时,在翻边成形数值模拟这样的非线性动态大变形分析中,成形优化问题应归为
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基于数值模拟的参数优化是一个反复迭代的过程,往往要调用有限元模型进行反复迭代,计算周期较长。同时,在翻边成形数值模拟这样的非线性动态大变形分析中,成形优化问题应归为非线性规划问题,其目标函数和约束函数都不能显式的表达,目标函数和约束函数的导数绝大多数为严重的不连续。引用地质学中Kriging模型理论,建立工程问题中的Kriging模型,并介绍了Kriging模型的建立方法;利用对非线性函数的拟合,验证Kriging模型能很好的适应高度非线性的函数;将Kriging模型应用到翻边成形中,进行工艺参数的优化。
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