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J-GLOBAL ID：201802247703582187   整理番号：18A1397759

パラメータ化に基づく水中航空機の形状ロバスト性最適化【JST・京大機械翻訳】

Robust optimization design of underwater vehicle shape based on parameterization

著者 (4件)： Miao Yiran (哈爾浜工程大学船舶工程学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Gao Liangtian (哈爾浜工程大学船舶工程学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Liu Feng (哈爾浜工程大学船舶工程学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Peng Duojin (哈爾浜工程大学船舶工程学院,黒竜江哈爾浜,150001)
資料名： Harbin Gongcheng Daxue Xuebao  (Harbin Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 622-628  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1512A  ISSN： 1006-7043  CODEN： HGHPF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 設計計画のロバスト性と設計効率を改善するために,パラメータ化設計とロバスト性を,ある水中航行機の形状設計に導入した。水中航行機の抵抗パラメータ化解析の流れの設計に基づき,サンプル点を,最適ラテン超立法を用いて選択し,そして,サンプル点を,応答表面モデルによって,適合させた。水中航行機の形状多目的最適化モデルを構築し,NSGA-III多目的最適化アルゴリズムを用いて,決定論的多目的最適化問題を解決した。形状設計プロセスにおける典型的な製造誤差を考慮した上で、外形のロバスト性最適化解を展開した。結果により、ロバスト性最適化と確定性最適化と比べ、船体抵抗は12.34%上昇し、総包絡体積は51.98%増加し、水中航行機のロバスト性を高めた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エンベロープ ,  多目的計画法 ,  *ロバスト性 ,  *航空機 ,  航行 ,  *パラメタリゼーション ,  *最適化
準シソーラス用語： 加工誤差 ,  決定論 ,  最適アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  サーフェスモデル ,  形状設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： robustness ,  design efficiency ,  underwater vehicle ,  parameterization ,  shape optimization ,  NSGA-III ,  optimal Latin hypercube method

分類 (5件)： 車体構造とぎ装  (QG03060R) ,  プレス加工  (WC04050H) ,  静電機器  (NB10020R) ,  飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラメータ化 ,  水中 ,  航空機 ,  ロバスト性 ,  最適化