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An adaptive marine predator algorithm based optimization method for hood lightweight design
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AI
DOI：10.1093/jcde/qwad047.png)
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摘要
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摘要
发动机罩的轻量化设计对于整车结构优化至关重要。然而，由于发动机罩结构复杂，传统基于高保真度模型的轻量化方法耗时较长，且轻量化结果高度依赖工程经验。为此，提出了一种改进的自适应海洋捕食者算法（AMPA）以解决该问题。与原始海洋捕食者算法（MPA）相比，所提出的AMPA通过三个改进措施适应优化问题，包括基于混沌理论的初始化、混合搜索策略以及迭代阶段的动态划分。在IEEE CEC2017基准函数上对AMPA、MPA及八种当前先进算法进行了实验比较。AMPA在30维和50维实验中均优于其他算法。Friedman检验和Wilcoxon符号秩检验进一步证实了AMPA的优越性和统计显著性。构建了发动机罩的隐式参数化模型，并通过全局敏感性分析确定关键设计变量以实现发动机罩轻量化。采用堆叠方法构建发动机罩的代理元模型，以加速发动机罩的优化效率。利用该元模型和所提出的AMPA，发动机罩质量降低了7.43%，同时六项静态和动态刚度指标均得到提升。通过有限元分析验证了所提优化方法的有效性。
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