本文關(guān)鍵詞：多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的分解策略及其云服務(wù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究

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【摘要】：為了解決多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中的學(xué)科交互復(fù)雜性與計(jì)算復(fù)雜性所造成的求解困難,本文對(duì)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的分解策略和云服務(wù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)兩個(gè)方面的內(nèi)容進(jìn)行研究。一方面探討針對(duì)不同的多學(xué)科優(yōu)化問題采用不同的分解策略來組織和管理設(shè)計(jì)過程;另一方面探討將云制造的理念應(yīng)用在多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中,通過云服務(wù)調(diào)用的方式去解決多學(xué)科優(yōu)化問題。主要工作如下:首先,對(duì)目標(biāo)級(jí)聯(lián)法的分解方法進(jìn)行了研究,通過目標(biāo)級(jí)聯(lián)法對(duì)層次性的多學(xué)科優(yōu)化問題進(jìn)行層級(jí)分解,將復(fù)雜的工程系統(tǒng)分解為相互聯(lián)系的若干子系統(tǒng),結(jié)合具體的算例進(jìn)行分析,為了充分發(fā)揮目標(biāo)級(jí)聯(lián)法的求解優(yōu)勢(shì),探討了目標(biāo)級(jí)聯(lián)法與智能優(yōu)化算法的組合應(yīng)用。其次,針對(duì)非層次性的多學(xué)科優(yōu)化問題,探討通過靈敏度分析方法對(duì)其進(jìn)行分解,提出了基于靈敏度分析的多學(xué)科優(yōu)化框架,結(jié)合具體的算例對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證;由于靈敏度分析方法在解決大規(guī)模耦合問題與非線性問題的局限性,提出一種新的序列化協(xié)同優(yōu)化方法,將設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣應(yīng)用在多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化中,通過聚類算法將學(xué)科群體聚合為多個(gè)學(xué)科子群,并通過劃分操作和添加約束的方式對(duì)學(xué)科子群進(jìn)行處理,使學(xué)科子群呈無環(huán)的樹結(jié)構(gòu),進(jìn)而進(jìn)行并行優(yōu)化分析。然后,對(duì)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中的近似建模技術(shù)進(jìn)行了研究,概述了近似建模的基本原理,并對(duì)近似建模過程中的樣本點(diǎn)采集方法和多種近似模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)合多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化的評(píng)估算例,利用多種近似模型進(jìn)行近似建模分析,使用不同的優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化對(duì)比。最后,鑒于云制造整合優(yōu)化資源方面的優(yōu)勢(shì),將云制造的理念運(yùn)用在多學(xué)科優(yōu)化過程中,提出一種多學(xué)科云服務(wù)平臺(tái)的原型系統(tǒng),重點(diǎn)闡述了優(yōu)化資源的服務(wù)化方式和服務(wù)資源的調(diào)用流程兩個(gè)方面的內(nèi)容,并在服務(wù)調(diào)用的基礎(chǔ)上,采用工作流的方式實(shí)現(xiàn)了算例在不同求解策略下的應(yīng)用過程。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1199685