【摘 要】
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针对多学科设计优化中传统静态代理模型全局收敛性差和计算效率低的问题,基于径向基函数提岀了一类动态代理模型优化策略。利用最优拉丁超立方试验设计方法确定初始样本点,建
【基金项目】
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福建省海洋高新产业发展专项基金资助项目(闽海洋高新[2016]16号)
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针对多学科设计优化中传统静态代理模型全局收敛性差和计算效率低的问题,基于径向基函数提岀了一类动态代理模型优化策略。利用最优拉丁超立方试验设计方法确定初始样本点,建立了径向基函数模型,综合应用信赖域方法和置信下限准则构造了动态样本空间;根据代理模型精度动态更新信赖域采样空间,通过代理模型预测值与真实模型响应值之间的误差,确定了置信下限中的自适应平衡常数,并采用遗传算法对置信下限准则进行了优化;结合数学测试算例和NASA减速器优化设计,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:该方法是有效的,不仅能得到全局最
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