一种新的矩阵公差模型约束条件建立和优化方法
传统的矩阵公差模型依据特征顶点建立约束条件,不同位置和数量的顶点会导致计算精度和效率的不同.同时,传统算法难以应对存在大量非线性约束条件的优化问题.为此将一般性特征变动约束方程引入到矩阵公差模型中,通过蒙特卡洛仿真方法将符合约束条件的随机数代入目标函数进行优化计算,提高了模型的计算效率和可靠性,降低了优化难度.对比分析一个简单的装配案例,说明其有效性和实用性.
矩阵模型、约束、优化、蒙特卡洛、公差
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金51121063,51175340;国家科技重大专项2014ZX04002011-3
2016-05-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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