【摘 要】
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在工程应用中,针对不同的参数优化问题有不同的优化方法,而模拟实验方法通常被用于最优参数选取。本文提出了一种基于机器学习的全局寻优方法用于多参数激励的流动控制,该方法在不同维度下的寻优效果显著,且具有较强的鲁棒性,能使该全局算法跳出局部最优区域并成功收敛至全局最优解。由于代理模型技术在求解优化问题过程中能显示待优化变量与目标间的关系,且Kriging模型在具有全局搜索能力的基础上具有较高的预测精度,
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在工程应用中,针对不同的参数优化问题有不同的优化方法,而模拟实验方法通常被用于最优参数选取。本文提出了一种基于机器学习的全局寻优方法用于多参数激励的流动控制,该方法在不同维度下的寻优效果显著,且具有较强的鲁棒性,能使该全局算法跳出局部最优区域并成功收敛至全局最优解。由于代理模型技术在求解优化问题过程中能显示待优化变量与目标间的关系,且Kriging模型在具有全局搜索能力的基础上具有较高的预测精度,因此本文采用Kriging模型作为算法框架,并在此基础上进行了全局搜索和局部搜索的算法开发。本文采用最大期望改进标准作为全局搜索方案,通过利用差分进化算法在全局范围内搜索最大改进区域,并在该区域内做进一步的局部搜索;本文采用梯度信息作为局部搜索采样基准,并在局部范围内提高了算法寻优效率。为了验证梯度增强的Kriging模型优化算法在不同维度下具有有效性和鲁棒性,本文对二维、三维、六维和九维优化模型进行了测试,结果表明梯度增强的Kriging优化算法避免了过早收敛的问题,并在测试结果上显示了优异的收敛性与鲁棒性。另外,本文针对圆柱群的尾流进行了最优减阻控制,该圆柱群呈等边三角形排列放置于雷诺数Red=100的流场中,其圆柱中心间距比为L/d=1.5。通过使用改进优化算法对圆柱的固定旋转速度进行参数寻优,圆柱群的尾流能够达到23.13%的净减阻效果,其中包括47.0%的减阻率和23.87%的能量补偿;通过对圆柱群的旋转参数引入余弦周期振动,圆柱群的尾流达到了23.59%的减阻效果,其中包括40.0%的减阻率及16.41%的能量补偿。该最优控制激励能够使上下剪切层压缩靠近至圆柱群尾流的中心线,并通过抑制后两个圆柱间的间隙流来达到减阻的目的,从而实现了船尾效应的物理机制。
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