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基于LS--SVR的函数型参数多响应优化研究的开题报告
一、选题的背景与意义
优化设计是机械工程学科研中非常重要的一部分，其主要的任务是在优化参数的情况下使得系统或者部件性能达到最优化。对于不同类型的工程问题，优化方法也有所不同，函数型参数多响应优化问题是其中一种。函数型参数多响应优化问题指在优化设计问题中，有多个响应变量需要被优化，且响应变量之间存在着复杂的关联关系。这种复杂的关联关系使得优化设计变得尤为困难。
传统的响应曲面法在函数型参数多响应优化问题上并不适用，因为响应变量之间具有互相影响的关联。因此，如何处理响应变量之间的关联关系，成为了解决函数型参数多响应优化问题的一个重要难点。最近，支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）等机器学习方法被广泛应用于函数型参数多响应优化问题中，针对响应变量之间的关联关系进行建模。
本研究将尝试基于LS-SVR（LeastSquares-SupportVectorRegression）方法来解决函数型参数多响应优化问题，LS-SVR是SVM方法的一种延伸，需要在前期搜集大量实验数据，通过建立优化与响应方程之间的联系，实现优化设计的目的。
二、研究的意义
1.提高工程系统的性能及效率：函数型参数多响应优化问题是很多工程系统设计中存在的问题。通过研究该问题，可以优化各种工程系统，提高其性能和效率。
2.探索新的优化方法：传统的响应曲面法已经不能胜任函数型参数多响应优化问题的解决，因此通过引入机器学习方法，探索新的优化方法，有助于人们探索可行有效的解决方案。
3.提升机器学习的应用价值：函数型参数多响应优化问题的研究对于机器学习的应用贡献重要，可以拓宽机器学习在工程领域的应用场景。
三、研究内容及方法
1.研究内容
传统的响应曲面法在解决函数型参数多响应优化问题上并不适用，因此本研究将采用LS-SVR方法，建立响应变量之间复杂的关联关系，并通过数据拟合，建立优化与响应方程之间的关系。本研究的主要研究内容包括以下三个方面：
（1）收集函数型参数多响应优化问题的实验数据，建立响应变量之间的关系模型；
（2）应用LS-SVR方法建立优化与响应方程之间的关系模型，并进行数据拟合和建模；
（3）通过建立的优化与响应方程模型，进行函数型参数多响应优化问题的解决，提高工程系统的效率。
2.研究方法
本研究采用如下研究方法：
（1）搜集函数型参数多响应优化问题的实验数据，进行数据处理和分析，建立响应变量之间的关系模型。
（2）应用LS-SVR方法，建立优化与响应方程之间的关系模型，通过数据拟合和建模，对优化问题进行求解。
（3）使用实际案例验证所构建的优化方程模型的可行性以及有效性，提高工程系统的性能和效率。
四、预期成果
1.通过本研究，构建优化与响应方程之间的模型，研究LS-SVR在函数型参数多响应优化问题中的应用，并探究优化参数对于响应变量之间关联关系的影响。
2.发现分析响应变量之间的关联性，并进一步提出解决方案；优化设计后的工程系统将具有更好的性能和效率。
3.研究方法的推广：本研究构建的优化与响应方程模型具有广泛的应用前景，随着研究的深入，可以为更多的优化问题提供可行有效的解决方案和方法。
综上所述，本研究的重点在于基于LS-SVR方法解决函数型参数多响应优化问题，为实现优化设计提供可行有效的解决方案和方法，也为机器学习在工程领域的应用提供拓宽思路。