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摘要
开展车下安装的轨道交通变流器结构分析通常涉及耗时的仿真计算，以评估结构强度是否符合安全要求。对于典型的轨道交通变流器产品，进行1次静强度分析（4个工况）需耗时1 h以上，进行1次单方向的随机振动分析需要8 h以上。当采用传统的工程优化方法对变流器进行结构优化时，由于需要大量调用仿真进行评估，优化效率受到严重限制。因此采用机器学习方法，通过拉丁超立方采样试验设计确定仿真方案（采样位置），根据仿真样本构建Kriging代理模型（高斯过程），以近似反映设计变量与响应之间的函数关系。在Kriging模型提供信息的基础上，实现高效的灵敏度分析、设计空间探索和全局优化，为设计人员提供优化设计的参考依据与推荐方案，避免出现安全裕量过低或设计冗余过大等极端情况，在提高产品性能的同时缩短设计周期，提升产品的竞争力。基于Kriging代理模型，文章给出了进行分析与优化的完整技术路线，并对其中关键步骤（试验设计、代理模型、自适应采样、灵敏度分析、设计空间探索、全局优化等）的具体实现方法进行了详细说明。通过对某牵引变流器吊耳结构进行分析与优化，验证了所提技术路线的有效性。
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单位株洲中车时代电气股份有限公司
