[发明专利]一种刷式封严结构的多目标优化方法有效
| 申请号： | 201610232244.1 | 申请日： | 2016-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN105844054B | 公开（公告）日： | 2017-06-13 |
| 发明（设计）人： | 王春华;张靖周;周君辉 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/12;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249 | 代理人： | 陈国强 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种刷式封严结构的多目标优化方法，包括以下步骤选择封严结构的待优化参数，并确定待优化参数的优化范围；以最少泄露和最低磨损为优化目标，构造适应度函数；进行变工况实验，制成支持向量机的数据样本；基于训练样本对支持向量机参数进行训练，建立刷式封严的支持向量机代理模型；利用遗传算法对刷式封严结构进行优化，确定待优化参数的最优值。本发明克服了刷式封严现有单目标优化方法的不足，提供了一种代理模型精度高，全局优化能力强，具有高鲁棒性的多目标优化方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 刷式封严 结构 多目标 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种刷式封严结构的多目标优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，选择封严结构的待优化参数，并确定待优化参数的优化范围；步骤2，以最少泄露和最低磨损为优化目标，构造适应度函数；步骤3，进行多组变工况实验，制成支持向量机的数据样本，并从中随机选取若干组数据样本作为训练样本；步骤4，基于训练样本对支持向量机参数进行训练，建立刷式封严的支持向量机代理模型，代理模型输入向量为待优化参数，输出值为适应度函数；步骤5，基于支持向量机代理模型所拟合的待优化参数与适应度函数之间的数值关系，利用遗传算法确定代理模型的最小输出值，最小输出值所对应的代理模型输入向量便为待优化参数的最优值。
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