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支持向量机和粒子群算法在结构优化中的应用研究


□ 向国齐 黄大贵 严志坚

  摘 要:针对实际复杂结构优化中计算量大的问题,提出将支持向量机代理模型和粒子群算法应用于工程优化设计。采用实验设计选取合适的样本,通过实验或数值仿真获得性能响应,利用支持向量机构建目标函数和约束的代理模型,重构原始的优化问题,采用粒子群优化算法对重构的优化模型进行寻优,从而得到最优解。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用拉丁方实验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取代理模型的训练样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波三个目标函数模型,并对该多目标优化问题进行寻优。结果表明该方法准确、高效,为结构优化设计提供了一种新的思路。
  关键词:支持向量机;粒子群优化算法;优化设计;代理模型
  中图分类号:H122文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)06-2059-03
  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2009.06.018
  
  Study and application of support vector machines and particle swarm algorithm in optimization design
  XIANG Guo-qi1,2, HUANG Da-gui1, YAN Zhi-jian3
  (1.School of Mechatronics Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu 610054, China; 2.School of Mecha-nical Engineering, Panzhihua University, Panzhihua Sichuan 617000, China; 3. Southwest Institute of Electronic Technology, Chengdu 610036, China)
  Abstract:Aiming at addressing the optimization design problems of computationally intensive simulation models with implicit objective performance functions,this paper proposed a framework based on the support vector machine and particle swarm optimization for structure optimization design.Selected ......
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