Надежная конструкция подвески с полиномиальным хаотичным расширением и машинным обучением
На начальном этапе разработки нового транспортного средства необходимо учитывать момент неопределенности параметров, поскольку конструкционные работы предполагают отклонения, вызванные сложностью изготовления ряда элементов с соблюдением производственных допусков. Поэтому числовая оценка критических характеристик подвески, таких как долговечность и комфортные условия во время движения, должна проводиться с учетом факторов случайности. В статье предлагается применять многоцелевую методологию оптимизации, которая рассматривает надежность спецификации в качестве одной из задач. С целью прогнозирования конечного результата на основании заданного набора неопределенных, но ограниченных параметров, предлагаемых в процессе оптимизационных итераций, используется адаптивное полиномиальное хаотичное расширение для объединения локального проектирования экспериментов и глобальных поверхностей отклика. Кроме того, чтобы уменьшить количество дополнительных тестов, которые необходимы для построения полиномиального хаотичного расширения, используется алгоритм машинного обучения, основанный на межпроектной корреляционной матрице, для проведения классификации текущих проектных точек с помощью интеллектуального анализа данных и кластеризации. Таким образом, появляется возможность прогнозировать надежность разрабатываемых оптимизированных решений без использования дополнительных моделей. По завершении процесса оптимизации может быть получен фронт Парето между спецификациями и их надежностью, который представляет наилучшее компромиссное решение с поставленными целями. Оптимальный набор на данном фронте классифицируется и может являться ориентиром для проектирования. Примером этого может служить тестирование модели автомобиля с целью оптимизации его глобальной долговечности на основе дорожных ситуаций. При этом статистическое распределение параметров, таких как траектории и скорости, тоже принимается во внимание. Результаты исследований показывают несовместимость между долговечностью шасси и надежностью этого параметра. В данном случае термин «надежность» не означает «прочность». В статье этот термин предполагает, что функционирование является менее чувствительным к каким-либо отклонениям. Кроме того, стохастическая выборка подтверждает правильность прогноза надежности методом применения полиномиального хаотичного расширения и машинного обучения, в основе которого лежит значительное уменьшение количества тестов. Показана эффективность предлагаемого подхода, в частности отмечается возможность экономии расчетных затрат на разработку моделей транспортного средства.