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基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法
被引量：
5
1
作者
赵欢
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期223-238,共16页
多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging(HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展...
多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging(HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging(MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.
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关键词
多可信度
代理模型
全局优化
跨音速气动优化
多可信度多项式混沌-克里金
稳健设计
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职称材料
题名
基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法
被引量：
5
1
作者
赵欢
机构
西北工业大学航空学院
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期223-238,共16页
基金
国家自然科学基金(12102489)
翼型、叶栅空气动力学重点实验室基金(614220121010126,614220121020128)资助项目。
文摘
多可信度代理模型已经成为提高基于代理模型的优化算法效率和可信度水平最有效的手段之一.然而目前流行的co-Kriging和分层Kriging(HK)等多可信度代理模型泛化能力不足,缺乏对高阶/高非线性建模问题的适应性,难以广泛应用.文章基于发展的自适应多可信度多项式混沌-Kriging(MF-PCK)代理模型,在提高建模效率和对高阶/高非线性问题近似准确率的同时,建立了基于该自适应MF-PCK模型的高效全局气动优化方法.在发展的方法中,提出了基于MF-PCK模型的新型变可信度期望改进加点方法,使代理优化算法效率进一步提高.为了验证发展方法的全面表现,将其应用在经典的数值函数算例以及多个跨音速气动外形的确定性优化和稳健优化设计中,并与基于Kriging和HK模型的代理优化算法进行了全面比较.结果表明,发展的新型多可信度全局气动优化方法其优化效率相对于基于Kriging和HK模型的优化效率显著提高,结果更好也更加可靠,并且稳健优化设计效率和结果也更符合工程应用需求,证明了其相对于基于Kriging和HK模型的代理优化算法的显著优势.
关键词
多可信度
代理模型
全局优化
跨音速气动优化
多可信度多项式混沌-克里金
稳健设计
Keywords
multi
-
fidelity surrogate model
global optimization
transonic aerodynamic optimization
multi
-
fidelity polynomial chaos
-
Kriging(MF
-
PCK)
robust design
分类号
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应多可信度多项式混沌-Kriging模型的高效气动优化方法
赵欢
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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