MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION DESIGN OF MOTOR TRAIN UNIT TRUCK FRAME BASED ON HYBRID ADDITION KRIGING SURROGATE MODEL

WANG Weiqi; SONG Yubo; WANG Ying

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2025.10.016

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MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION DESIGN OF MOTOR TRAIN UNIT TRUCK FRAME BASED ON HYBRID ADDITION KRIGING SURROGATE MODEL

·Experimental Research·Testing Technology· | 更新时间：2025-10-31

- MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION DESIGN OF MOTOR TRAIN UNIT TRUCK FRAME BASED ON HYBRID ADDITION KRIGING SURROGATE MODEL
- Journal of Mechanical Strength Vol. 47, Issue 10, Pages: 139-147(2025)
- 作者机构：
  
  兰州交通大学机电技术研究所，兰州 730070
- 作者简介：
  
  SONG Yubo, E-mail: songyubo@mail.lzjtu.cn
- 基金信息：
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.10.016
  CLC： U270.33
- Received：26 November 2023，
  
  Published：15 October 2025
- 稿件说明：
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王玮琪，宋宇博，汪应. 基于混合加点Kriging代理模型的动车组转向架构架多目标优化设计［J］. 机械强度，2025，47（10）：139-147.

WANG Weiqi，SONG Yubo，WANG Ying. Multi-objective optimization design of motor train unit truck frame based on hybrid addition Kriging surrogate model［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（10）：139-147.
王玮琪，宋宇博，汪应. 基于混合加点Kriging代理模型的动车组转向架构架多目标优化设计［J］. 机械强度，2025，47（10）：139-147. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.10.016.

WANG Weiqi，SONG Yubo，WANG Ying. Multi-objective optimization design of motor train unit truck frame based on hybrid addition Kriging surrogate model［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（10）：139-147. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.10.016.

摘要

为提高复杂结构轻量化设计的计算效率，提出一种基于Kriging代理模型的复杂结构轻量化设计方法。所提方法融合了混合加点策略和考虑距离阈值的样本删除策略，旨在快速提高Kriging代理模型的拟合精度，进而应用于以最小化构架质量和最大应力为优化目标的转向架构架多目标轻量化模型中。然后，通过第二代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ

NSGA-Ⅱ）对多目标轻量化模型求解。结果表明，所提出的混合加点策略和考虑距离阈值的样本删除策略有效地改善了Kriging代理模型的更新进程，基于Kriging代理模型的复杂结构轻量化设计方法在计算效率和轻量化效果上具有显著优势。

Abstract

To enhance the computational efficiency of structural lightweight design for complex structures

a structural lightweight design method based on the Kriging surrogate model is proposed. The proposed method incorporates a hybrid addition strategy and a sample deletion strategy considering a distance threshold， aiming to rapidly improve the fitting accuracy of the Kriging surrogate model. This model was then applied to a multi-objective lightweight design model of the truck frame

with the optimization objectives of minimizing frame mass and maximum stress. Subsequently

the multi-objective lightweight model was solved using the non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II). The results demonstrate that the proposed hybrid addition strategy and sample deletion strategy considering the distance threshold effectively enhance the update process of the Kriging surrogate model. The structural lightweight design method based on the Kriging surrogate model exhibits significant advantages in both computational efficiency and lightweight performance.

关键词

Keywords

references

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SHAPE OPTIMIZATION DESIGN OF THE UNDERWATER GLIDER BASED ON SURROGATE OPTIMAL ALGORITHM (MT)

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School of Mechanical Engineering, Hangzhou Dianzi University

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