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A multi-objective optimization method for gas tank structures based on adaptive surrogate modeling
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PRE
AI
DOI：10.1108/ec-08-2025-0897.png)
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摘要
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目的本研究旨在解决天然气车辆气瓶安装框架设计中多性能权衡问题。主要目标是实现结构轻量化、制造成本和动态性能在复杂高维约束下的平衡优化。设计/方法/途径提出了一种系统化的集成设计方法。首先，开发了一种基于克里金法的自适应代理建模（ASM）方法，利用动态学习函数在48变量设计空间中平衡全局探索和局部开发。随后，采用NSGA-II算法生成帕累托前沿。为促进稳健决策，引入了复合加权（CW）机制，通过合并犹豫模糊最佳-最差法（HFBWM）的主观专家知识与熵权法（EWM）的客观数据洞察。最后，应用改进的TOPSIS（ITOPSIS）方法（通过灰色关联分析GRA增强）对最优折中方案进行排序和选择。发现所提出框架的实施带来了显著性能提升。与基准设计相比，优化后的安装框架降低了28.88%的材料成本和22.9%的结构质量，同时将一阶模态频率提高了36.46%。与高保真有限元（FE）模拟的验证确认了代理模型预测的可靠性，误差保持在5%以下。原创性/价值本工作的创新性在于将基于动态学习的自适应代理模型与考虑决策者犹豫的模糊集混合多准则决策框架（MCDM）相结合。该方法有效弥合了高维工程优化与复杂结构系统中稳健多准则决策之间的差距。
Keyword:
Multi-objective optimization
Multi-criteria decision-making
Surrogate modeling
Lightweight design
期刊
E
IF:
1.9
论文数:
209
被引数:
3.1K
机构
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