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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 1,297 - 1,301 (5page)
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Global optimization algorithms usually require a lot of function evaluations. A typical method for overcoming such disadvantage is surrogate based global optimization, Efficient Global Optimization (EGO) being one of common examples. In this paper, a surrogate based global optimization (SBGO) algorithm with a criterion that controls an adaptive switching between global exploration and local exploitation is used for optimizing a 3-point engine mount system for NVH performance. In order to find the optimum location and bush stiffness of each mount, the angle difference between the torque roll axis and elastic axis was defined as an objective to minimize. SBGO was able to find a comparable solution using function evaluations only 1/4 of an existing sequential approximate optimization algorithm and 1/500 of a metaheuristic global optimization algorithm.
목차
Abstract
1. 서론
2. 근사모델기반 전역최적화
3. 엔진 마운트 최적화
4. 결론
참고문헌
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