中文字数:7521, 英文字数:4602
关键词：自适应响应面法 粒子群优化算法 智能采样 金属板料成形 元模型 摘要： 在本研究中，以前开发的自适应响应面法（ARSM）被认为是为了高度的非线性反应的元模型的构造。为了发展元模型的精度和效率，粒子群优化智能采样（PSOIS）方案被开发。这一智能方法可以在正确的方向保证抽样搜索和在可行区域约束设计变量的界限。为验证开发的方法，罗森布罗克函数通过提出的方法近似；通过方差分析（ANOVA）能够很好预测相应的合适元模型。通过粒子群优化智能采样与自适应响应面法元模型用来在板材成形工艺中初始毛坯形状和毛坯压边力（BHF）的优化，通过使用LSDYNA970商业代码进行有限元仿真来验证。结果表明，开发的方法能够产生为解决高多参数高度非线性问题的显著的元模型。
