基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計摘要：GCHE（GasolineCompressionHeatEngine）是一種新型的熱機，其中曲軸是極其關鍵的部件之一。為了確保曲軸的穩健性設計，本文提出了基于Kriging近似模型的方法。通過建立曲軸設計問題的Kriging近似模型，并結合靈敏度分析和優化算法，得到穩健性設計的最優解。通過仿真實驗驗證了該方法的有效性。研究結果表明，基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計在考慮不確定性的情況下可以得到較好的設計結果。關鍵詞：GCHE，曲軸，穩健性設計，Kriging近似模型，靈敏度分析，優化算法一、引言GCHE作為新型的熱機，具有高效、環保、穩定性好等優點，因此受到了廣泛的關注。在GCHE中，曲軸作為熱機的核心部件之一，其設計對熱機的性能和穩定性有著重要影響。然而，由于曲軸的工作環境復雜，存在著許多不確定性因素，如燃燒過程中的溫度和壓力變化、曲軸材料的疲勞壽命等，這些因素給曲軸的設計帶來了難度和挑戰。為了確保曲軸的穩健性設計，傳統的設計方法往往忽略了這些不確定性因素，導致設計結果在實際應用中存在著一定的風險。因此，本文提出了基于Kriging近似模型的方法，通過將曲軸設計問題轉化為一個優化問題，并結合靈敏度分析和優化算法，得到曲軸穩健性設計的最優解。二、Kriging近似模型Kriging是一種插值和擬合技術，常用于建立輸入輸出之間的非線性關系模型。Kriging模型通過擬合已有的樣本點數據，利用高斯過程對未知區域進行估計。在曲軸設計中，Kriging模型可以用來建立曲軸的設計變量和設計目標之間的關系，從而得到曲軸的近似模型。三、曲軸設計的優化算法為了得到曲軸設計的最優解，本文采用了基于Kriging模型的優化算法。該算法將曲軸設計問題轉化為一個多目標優化問題，通過最小化目標函數和約束函數的值來求解最優解。具體的求解步驟如下：（1）定義曲軸的設計變量和設計目標；（2）通過采樣和擬合得到Kriging近似模型；（3）進行靈敏度分析，得到設計變量對設計目標的影響程度；（4）根據靈敏度分析結果，選擇合適的優化算法，并進行參數優化；（5）重復步驟（2）～（4），直到收斂。四、仿真實驗與結果分析為了驗證基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計方法的有效性，本文進行了一系列的仿真實驗。將該方法與傳統的曲軸設計方法進行比較，分析其在穩健性設計上的差異。實驗結果表明，基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計方法在考慮不確定性的情況下可以得到較好的設計結果。與傳統方法相比，該方法在減小不確定性對曲軸性能影響的同時，降低了設計成本和風險。五、結論本文提出了基于Kriging近似模型的GCHE曲軸穩健性設計方法，通過建立曲軸設計問題的Kriging近似模型，并結合靈敏度分析和優化算法，得到曲軸穩健性設計的最優解。仿真實驗結果表明，該方法在GCHE曲軸穩健性設計中具有較好的效果。通過對不確定性因素的考慮，可以減小設計風險，提高曲軸的性能和穩定性。該方法具有很大的潛力和推廣價值，在實際應用中具有較大的意義。參考文獻：[1]M.Wang.RobustDesignOptimizationBasedonKrigingModelsforVehicleCrashworthinessunderUncertainty.EngineeringOptimization,Vol.48,No.3,pp.423–439,2016.[2]B.Zhang,X.Li,M.H.Li,L.N.Zhou.ASequentialOptimizationMethodBasedonKrigingMetamodelforCrashworthinessDesi