变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展 被引量：20

1

作者 周奇 杨扬 +5 位作者 宋学官 韩忠华 程远胜 胡杰翔 舒乐时 蒋平 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第24期219-245,共27页

变可信度近似模型通过融合不同精度分析模型的数据,可有效平衡近似模型预测性能和建模成本之间的矛盾,在复杂装备优化设计中受到广泛的关注。综述变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展。概述三类常用变可信度近似建... 变可信度近似模型通过融合不同精度分析模型的数据,可有效平衡近似模型预测性能和建模成本之间的矛盾,在复杂装备优化设计中受到广泛的关注。综述变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展。概述三类常用变可信度近似建模方法的基本思想,并介绍变可信度近似建模方法研究的最新进展。回顾面向变可信度近似模型试验设计方法的发展现状,包括一次性试验设计方法和序贯试验设计方法。综述直接影响变可信度近似模型优化设计求解精度和效率的两类近似模型管理策略,探讨基于变可信度近似模型的智能优化和可靠性/稳健性优化这两个领域前沿问题。归纳总结变可信度近似模型应用于复杂装备优化设计的现状。针对变可信度近似建模及其优化设计给出了一些应用建议,并指出未来值得深入研究的方向。 展开更多

关键词 变可信度近似模型 序贯采样 装备优化设计 序贯优化 多学科优化设计

原文传递

基于变可信度模型的飞行器翼结构模态分析 被引量：2

2

作者 张海瑞 李先航 +2 位作者 方伟光 吴志培 洪东跑 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1496-1502,共7页

针对飞行器翼结构的模态快速分析需求,通过研究翼结构几何参数对其模态频率的影响,提出了一种基于变可信度模型的飞行器翼结构模态分析方法。结合翼结构几何模型和有限元模型,采用变可信度模型来描述结构几何参数对模态的影响;针对有限... 针对飞行器翼结构的模态快速分析需求,通过研究翼结构几何参数对其模态频率的影响,提出了一种基于变可信度模型的飞行器翼结构模态分析方法。结合翼结构几何模型和有限元模型,采用变可信度模型来描述结构几何参数对模态的影响;针对有限元仿真样本不足的问题,提出了基于序贯加点策略的变可信度模型建模方法,并结合数值算例分析了序贯建模方法的有效性。以飞行器典型梯形翼为应用对象,序贯建模方法能更准确地预测不同尺寸的翼结构模态频率,前3阶模态频率预测偏差在6%以下;利用变可信度模型能够快速分析几何参数对模态频率的影响,为飞行器翼结构设计提供支撑。 展开更多

关键词 飞行器 翼结构 模态分析 变可信度模型 序贯采样

下载PDF 职称材料

浅谈对粒子滤波应用于目标跟踪的几点认识 被引量：1

3

作者 周红君 刘思源 《电信技术研究》 2017年第3期47-54,共8页

在目标跟踪系统中，滤波方法是重要的研究内容之一。在假定状态模型和观测模型已知的情况下，可采用滤波算法获得状态估计。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波算法是最小均方误差意义下的最优算法。对于非线性、非高斯系统，需要采用非线性... 在目标跟踪系统中，滤波方法是重要的研究内容之一。在假定状态模型和观测模型已知的情况下，可采用滤波算法获得状态估计。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波算法是最小均方误差意义下的最优算法。对于非线性、非高斯系统，需要采用非线性滤波算法进行状态估计。本文从贝叶斯滤波理论出发，针对粒子滤波理论在目标跟踪中的应用，重点介绍了粒子滤波基本思想、蒙特卡罗随机模拟原理，在此基础上阐述粒子滤波的理论框架．贝叶斯重要性采样和序贯重要性采样，最后简单分析了粒子滤波的粒子退化问题，为实际工程提供一定的理论参考。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 蒙特卡罗 贝叶斯估计 序贯采样 粒子退化

下载PDF 职称材料

CVDA序贯采样法在全铝车架轻量化设计上的应用 被引量：1

4

作者 王哲阳 王震虎 +1 位作者 张松波 李落星 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1466-1472,共7页

在铝合金车架的轻量优化设计中,通常建立近似模型代替有限元模型,以减少计算量。为进一步提高计算效率,用较少的样本点建立高精度近似模型,提出了一种改进的序贯采样方法—CVDA法,并通过一个算例将其与现有的3种采样方法(OLHD、MDA和CVA... 在铝合金车架的轻量优化设计中,通常建立近似模型代替有限元模型,以减少计算量。为进一步提高计算效率,用较少的样本点建立高精度近似模型,提出了一种改进的序贯采样方法—CVDA法,并通过一个算例将其与现有的3种采样方法(OLHD、MDA和CVA)进行对比。结果表明,在样本点数量均为21个的情况下,采用CVDA法采样建立近似模型的预测精度比另3种采样方法建立的近似模型分别高出11.1%,11.1%和30.3%,R^2值达到了0.95。将CVDA法运用到全铝车架弯扭刚度和弯扭模态工况的近似模型建立中,在相同数量的样本点下,采用CVDA法采样建立的近似模型,其预测精度明显高于其余方法。在此基础上对铝合金车架进行轻量优化,结果弯曲刚度、扭转刚度、1阶弯曲模态频率和1阶扭转模态频率分别提升了2.54%,3.38%,0.68%和2.75%,质量减轻7.47 kg,减重率达7.20%,优化效果明显。 展开更多

关键词 铝车架 轻量优化设计 序贯采样 近似模型

下载PDF 职称材料

高效率采样的数据关联融合气动力建模方法

5

作者 宁晨伽 王旭 +1 位作者 王文正 张伟伟 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期39-49,共11页

飞行器设计阶段的气动分析需要大量的高保真度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本十分高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,构建了关联不同保真度数据的多保真度气动数据融合模型,并提出了最优关联点选取方法和均匀性增强... 飞行器设计阶段的气动分析需要大量的高保真度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本十分高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,构建了关联不同保真度数据的多保真度气动数据融合模型,并提出了最优关联点选取方法和均匀性增强序贯采样方法,以此实现co-Kriging变可信度模型的高效初始化与最速收敛。作为验证,选用标准数值算例开展建模研究,并结合统计结果对方法精度优劣进行了对比。最后将该建模框架成功应用于NACA0012翼型跨声速气动力工程算例当中。结果表明,与传统模型相比,在仅有的少量高保真度样本下,所采用的方法可以大幅提升变可信度模型收敛精度和建模效率,有效降低了采样成本;相较于高保真度单精度元模型,误差可降低50%以上。 展开更多

关键词 数据关联融合 变可信度模型 样本初始化 CO-KRIGING 序贯采样

下载PDF 职称材料

一种基于距离准则的深度学习热布局序贯优化采样方法

6

作者 苗青 周炜恩 姚雯 《机械设计》 CSCD 北大核心 2021年第S02期68-74,共7页

实际工程中在考虑温度场性能的卫星布局优化设计问题时,若直接调用温度场数值仿真工具会造成计算成本过高,优化代价巨大。因此,研究人员提出了基于深度学习代理模型的热源布局优化设计思路,有效降低问题的计算复杂性。在此基础上,文中... 实际工程中在考虑温度场性能的卫星布局优化设计问题时,若直接调用温度场数值仿真工具会造成计算成本过高,优化代价巨大。因此,研究人员提出了基于深度学习代理模型的热源布局优化设计思路,有效降低问题的计算复杂性。在此基础上,文中提出一种基于距离准则的序贯优化设计方法,进一步降低计算成本。首先从降低仿真计算成本的角度论述了研究基于深度学习代理模型的卫星热布局序贯优化采样方法的必要性,并简要介绍基于深度学习的热源布局优化模型;然后针对布局方案样本间有效距离的计算问题,提出一种基于布局变换的距离计算方法;接着分别提出一种基于距离准则的全局和局部序贯采样加点方法,形成一套基于深度学习代理模型的热源布局序贯优化设计方法。算例测试表明,该方法在提升模型重点区域精度以辅助基于代理模型的优化算法找到更优解方面可行有效。 展开更多

关键词 热源布局优化 深度学习代理模型 序贯采样 距离准则

下载PDF 职称材料

电磁装置快速优化设计的序贯采样技术

7

作者 雷刚 李燕斌 邵可然 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期114-116,124,共4页

针对工程电磁装置的优化设计问题,提出了一种基于序贯采样技术的快速设计方法.相对于传统的采样技术而言,序贯采样的目的性和针对性更加明确,它利用区间缩减方法快速地缩减了采样的区域,加大了目标区域的采样数目,从而避免了盲目采样带... 针对工程电磁装置的优化设计问题,提出了一种基于序贯采样技术的快速设计方法.相对于传统的采样技术而言,序贯采样的目的性和针对性更加明确,它利用区间缩减方法快速地缩减了采样的区域,加大了目标区域的采样数目,从而避免了盲目采样带来的计算量的浪费.该方法不仅能用于目标的直接优化设计,也能用于近似模型拟合度的提高.实例分析结果表明,新方法不仅能显著地减少有限元的计算量,还能加快整个设计过程的优化速度. 展开更多

关键词 电磁场 序贯采样技术 统计学方法 近似模型 IEEE基准问题

原文传递

采用分布估计算法计算AHP判断矩阵排序权重 被引量：8

8

作者 张建华 曾建潮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第27期25-28,共4页

判断矩阵排序权重计算及其一致性检验可以归结为一个使一致性指标最小化的非线性、变量耦合的优化问题。提出一个利用基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法计算排序权重的算法,该算法采用的概率模型是多峰的并考虑了... 判断矩阵排序权重计算及其一致性检验可以归结为一个使一致性指标最小化的非线性、变量耦合的优化问题。提出一个利用基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法计算排序权重的算法,该算法采用的概率模型是多峰的并考虑了变量之间相关性。文中对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法进行了介绍,描述了排序权重计算及一致性检验算法,最后给出实验数据及其分析。实验结果验证了算法的有效性,并具有很高的精度和稳定性。 展开更多

关键词 层次分析法 判断矩阵 序贯重点采样 粒子滤波 CHOLESKY分解 分布估计算法

下载PDF 职称材料

基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法 被引量：4

9

作者 张建华 曾建潮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2929-2932,共4页

连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优... 连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布并从中采样得到下一代种群,不需要假设样本服从高斯分布,并且算法采用的概率模型是多峰的.仿真实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 分布估计算法 序贯重点采样 粒子滤波

下载PDF 职称材料

基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法 被引量：2

10

作者 张建华 曾建潮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1978-1985,共8页

连续域分布估计算法一般假设数据服从Gauss分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的Gauss分布模型不能有效地描述解在空间的分布.提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选... 连续域分布估计算法一般假设数据服从Gauss分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的Gauss分布模型不能有效地描述解在空间的分布.提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布,Cholesky分解法分解收缩的协方差矩阵并利用其产生下一代样本,不需要假设样本服从Gauss分布.算法采用的概率模型是多峰的.变量之间的相关性通过采样时利用群体的协方差矩阵显式地予以考虑,并对协方差矩阵为零矩阵的情况进行了处理.仿真实验结果验证了方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 序贯重点采样 粒子滤波 Cholesky分解法 分布估计算法 多峰概率模型

下载PDF 职称材料

一种新的基于交互多模型的序贯重要采样算法

11

作者 夏畅雄 叶尚福 《电讯技术》 2007年第6期90-93,共4页

通过将交互多模型(IMM)算法和粒子滤波(SIS)算法结合,提出了一种新的IMM-SIS算法。在每个模型中,都有一个标准的粒子滤波器,模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中,每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子,因此不会出现粒... 通过将交互多模型(IMM)算法和粒子滤波(SIS)算法结合,提出了一种新的IMM-SIS算法。在每个模型中,都有一个标准的粒子滤波器,模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中,每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子,因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM-SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM-EKF算法。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互多模式模型 序贯重要采样 收敛速度

下载PDF 职称材料

一种高实时性粒子滤波重采样算法 被引量：9

12

作者 赵丰 汤磊 +1 位作者 张武 赵宗贵 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期5789-5793,共5页

重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法。传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题。而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈。对... 重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法。传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题。而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈。对粒子滤波的基本原理进行了论述;提出了一种高实时性粒子滤波重采样算法——"简单重采样算法",通过仿真实验与分析,该算法在状态估计精度上与其它重采样算法相当,但却具有计算量小、速度快、实时性强等优点,适于硬件实现。 展开更多

关键词 粒子滤波 退化 序贯重要性采样 重采样算法

下载PDF 职称材料

马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器 被引量：6

13

作者 鹿传国 冯新喜 +1 位作者 张迪 孔云波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期859-864,共6页

针对非线性、非高斯系统状态估计问题,提出了一种基于重要密度函数的改进粒子滤波器—马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器。在状态转移概率的基础之上综合考虑了当前的量测信息,利用容积卡尔曼滤波对每个采样粒子进行估计,使得重要密度... 针对非线性、非高斯系统状态估计问题,提出了一种基于重要密度函数的改进粒子滤波器—马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器。在状态转移概率的基础之上综合考虑了当前的量测信息,利用容积卡尔曼滤波对每个采样粒子进行估计,使得重要密度函数更加贴近于真实后验;同时为避免粒子贫乏,在重采样后加入马尔可夫链蒙特卡罗步骤。理论分析和实验仿真表明:马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器的性能要优于容积粒子滤波器以及其他参照滤波器。 展开更多

关键词 容积粒子滤波 重要密度函数 马尔可夫链蒙特卡罗 非线性非高斯 序贯重要性采样

下载PDF 职称材料

基于序贯重要采样算法的被动单站机动目标跟踪 被引量：4

14

作者 辛云宏 王保平 杨万海 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期820-824,共5页

将序贯重要采样(SIS)与交互多模型(IMM)算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪方法———IMM-SIS算法,并将其应用于被动单站跟踪系统,同高斯和粒子滤波器(IMM-GSPF)算法相比,其优点是不需要重采样步骤,也不会出现采样粒子的退化和贫乏... 将序贯重要采样(SIS)与交互多模型(IMM)算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪方法———IMM-SIS算法,并将其应用于被动单站跟踪系统,同高斯和粒子滤波器(IMM-GSPF)算法相比,其优点是不需要重采样步骤,也不会出现采样粒子的退化和贫乏现象.通过跟踪一个机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,结果表明,该算法在计算速度和跟踪精度方面均优于IMM-GSPF算法,同经典的IMM-EFK算法相比,两种算法在鲁棒性和精度上都是优越的. 展开更多

关键词 粒子滤波器 被动跟踪 单站 机动目标 交互多模型-序贯重要采样 高斯和粒子滤波器

下载PDF 职称材料

粒子滤波在无线通信中的应用综述 被引量：2

15

作者 侯睿 张三同 朱刚 《自动化技术与应用》 2008年第2期75-78,共4页

粒子滤波是一种基于贝叶斯原理的序贯Monte-Carlo方法。序贯重要性采样(SIS)算法是粒子滤波的核心算法。粒子滤波算法在处理非线性、非高斯系统的状态估计问题上优于其他滤波方法。本文对粒子滤波算法的基本原理及其在无线通信中的应用... 粒子滤波是一种基于贝叶斯原理的序贯Monte-Carlo方法。序贯重要性采样(SIS)算法是粒子滤波的核心算法。粒子滤波算法在处理非线性、非高斯系统的状态估计问题上优于其他滤波方法。本文对粒子滤波算法的基本原理及其在无线通信中的应用进行综述,重点介绍其中的几种典型应用:在盲均衡、衰落信道下的盲检测、多用户检测和衰落信道下的空时解码中的应用,并分别给出了每种应用的状态空间模型、权值更新公式和算法应用过程,并从性能、复杂度和适应性的角度分析了粒子滤波的应用优势。最后展望该算法在无线通信领域应用的发展方向。 展开更多

关键词 粒子滤波 无线通信 序贯重要性采样

下载PDF 职称材料

基于序贯重要性采样的电力系统连锁故障负荷损失分析方法 被引量：3

16

作者 郭金鹏 黄少伟 +3 位作者 梅生伟 刘锋 魏巍 丁理杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期3132-3139,共8页

仿真分析是连锁故障负荷损失分析的重要方法。目前仿真效率过低是制约其应用的瓶颈问题。其根本原因之一是缺乏一般的数学模型以构建具有严格理论支持的负荷损失分析方法。根据连锁故障的马尔可夫性,建立了一般的马尔可夫链模型,将相关... 仿真分析是连锁故障负荷损失分析的重要方法。目前仿真效率过低是制约其应用的瓶颈问题。其根本原因之一是缺乏一般的数学模型以构建具有严格理论支持的负荷损失分析方法。根据连锁故障的马尔可夫性,建立了一般的马尔可夫链模型,将相关负荷损失建模为由马尔可夫链决定的随机变量,在保留其主要物理特征的前提下为各种分析模型提供了统一的数学背景。在此基础上,充分利用连锁故障的序贯性与马尔可夫性,设计了基于序贯重要性采样的连锁故障负荷损失分析方法,并给出了其降低仿真次数和估计方差的理论保证。该方法可应用于各种连锁故障仿真模型,算例分析验证了其与传统蒙特卡洛方法相比的高效性。 展开更多

关键词 连锁故障 马尔可夫链 序贯重要性采样 概率估计

下载PDF 职称材料

粒子滤波算法改进及其应用研究 被引量：1

17

作者 王永翔 陈国初 《计算机时代》 2015年第8期1-5,共5页

粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计和非参数化蒙特卡罗模拟的新型算法。详细介绍了粒子滤波算法的基本原理,阐述了递推贝叶斯估计方法、序贯重要性采样以及序贯重要性重采样算法;分析了粒子滤波主要存在的问题及关键改进之处,然后介绍... 粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计和非参数化蒙特卡罗模拟的新型算法。详细介绍了粒子滤波算法的基本原理,阐述了递推贝叶斯估计方法、序贯重要性采样以及序贯重要性重采样算法;分析了粒子滤波主要存在的问题及关键改进之处,然后介绍粒子滤波算法的应用,并对算法未来发展进行了展望。 展开更多

关键词 贝叶斯估计 序贯重要性采样 重采样 粒子滤波

下载PDF 职称材料

基于SIS的不完全测量数据处理方法研究 被引量：1

18

作者 魏星 王玲 +1 位作者 万建伟 皇甫堪 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3309-3312,共4页

针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观... 针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观测空间降维,而不需要改变观测模型,也不需要重新对跟踪滤波器进行初始化。仿真试验表明,该方法可以大大降低目标的跟踪丢失概率,提高系统的适应性和稳定度,具有较高的工程应用价值。 展开更多

关键词 不完全数据 序贯重要性采样 正交投影 单站无源定位跟踪系统

下载PDF 职称材料