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用径向基神经网络方法构造近似模型常常难以满足精度要求,提出了一种把二次响应面与径向基神经网络相结合的算法。该方法在样本点相同的情况下减小了近似模型的推广误差,提高了近似精度,增加了适应性。通过2个算例表明该算法提高了近似模型的精度,可在多学科设计优化中提高设计效率和质量。 相似文献
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基于多学科设计优化的思想,提出一种控制学科在环的多学科设计优化方法,将控制学科纳入系统的优化回路内,可以充分考虑系统的结构设计和控制学科之间的协同作用,以实现更好的整体优化效果.以主动悬架的设计优化为例,建立了1/4车辆主动悬架模型和LQG控制器模型,并基于多学科可行法的优化框架,进行多学科分析,对结构参数和控制器参数同时进行优化.优化结果表明,该方法能协调悬架动力学和控制学科之间的耦合关系,获取整体最优解.优化后的主动悬架在保证悬架工作空间和轮胎变形在一定的范围内,且不消耗更多能量的前提下,使车身加速度均方根值降低了27%. 相似文献