本文關(guān)鍵詞：耦合梯度與分級(jí)Kriging模型的高效氣動(dòng)優(yōu)化方法

  更多相關(guān)文章： 翼型 分級(jí)Kriging模型 耦合梯度 氣動(dòng)優(yōu)化 減阻

【摘要】：Kriging代理模型中引入梯度信息能夠提高模型的預(yù)測(cè)精度,但常規(guī)耦合梯度的方法都有不足之處。本文結(jié)合分級(jí)Kriging模型,提出了一種變可信度分級(jí)Kriging模型耦合梯度(GEHK)信息的新方法。首先利用梯度信息,選取擾動(dòng)步長(zhǎng)得到初始樣本點(diǎn)附近的派生點(diǎn),以派生點(diǎn)擬合出能夠預(yù)測(cè)目標(biāo)函數(shù)趨勢(shì)的低精度Kriging模型。然后以初始樣本點(diǎn)修正該模型得到高精度的Kriging模型。翼型減阻優(yōu)化設(shè)計(jì)算例表明,與常規(guī)耦合梯度的Kriging模型相比,基于分級(jí)Kriging的梯度耦合方法對(duì)于擾動(dòng)步長(zhǎng)引入的誤差不敏感,明顯提高了模型預(yù)測(cè)精度,優(yōu)化效率因此提升并使得目標(biāo)函數(shù)值下降得更加迅速。相比Euler解作為低精度數(shù)據(jù)的常規(guī)分級(jí)Kriging模型,由梯度信息得到的派生點(diǎn)為模型提供了更準(zhǔn)確的全局趨勢(shì)預(yù)測(cè),取得了更好的優(yōu)化結(jié)果。本文方法成功應(yīng)用于翼型多點(diǎn)減阻優(yōu)化問(wèn)題,說(shuō)明該方法對(duì)復(fù)雜設(shè)計(jì)問(wèn)題有很好的適應(yīng)性�；诜旨�(jí)Kriging模型的耦合梯度方法克服了常規(guī)方法的缺點(diǎn),提高了模型全局?jǐn)M合精度,是一種優(yōu)化效率更高的Kriging方法。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)翼型葉柵國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 翼型 分級(jí)Kriging模型 耦合梯度 氣動(dòng)優(yōu)化 減阻
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11272263) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(310201401JCQ01017)~~
【分類(lèi)號(hào)】：V211.41
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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4 宋超;楊旭東;宋文萍;;耦合梯度與分級(jí)Kriging模型的高效氣動(dòng)優(yōu)化方法[J];航空學(xué)報(bào);2016年07期

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7 阮輝;羅興，

本文編號(hào)：593156