本文關鍵詞：序列近似優(yōu)化方法及其在火箭外形快速設計中的應用

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【摘要】：針對序列近似優(yōu)化方法在代理模型構造與采樣策略等方面的不足,基于采樣點局部密度,引入與局部密度成反比的樣本點影響體積概念,通過優(yōu)化總影響體積確定徑向基函數(shù)最優(yōu)核寬度,滿足序列近似優(yōu)化過程不同規(guī)模、非均勻樣本條件下的函數(shù)近似需要;建立潛在可行域最大距離加點準則,并與潛在最優(yōu)加點準則結合平衡算法的探索能力與開發(fā)能力;建立三步收斂判定準則;構建改進序列近似優(yōu)化的算法流程。對于Golinski減速器的優(yōu)化設計問題,算法在目標函數(shù)調(diào)用42次后便搜索到全局最優(yōu)解,體現(xiàn)了其良好的全局尋優(yōu)能力與搜索效率。以"天航二號"火箭為例,建立其外形優(yōu)化問題數(shù)學模型,所提優(yōu)化方法在調(diào)用原始計算模型165次之后便搜索到全局最優(yōu)解,大大提高了設計效率,同時飛行試驗也表明設計結果滿足要求。
【作者單位】： 國防科技大學航天科學與工程學院;
【關鍵詞】： 序列近似優(yōu)化 代理模型 采樣策略 局部密度 收斂判定準則 “天航二號”火箭 外形優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51105368)
【分類號】：V421
【正文快照】： 序列近似優(yōu)化(Sequential ApproximateOptimization,SAO)方法基于少量初始采樣點構造初始代理模型,采取一定的加點策略更新采樣點,逐步提高代理模型對最優(yōu)解的近似精度,根據(jù)收斂準則終止算法并輸出最優(yōu)解[1-4]。相比智能優(yōu)化算法,序列近似優(yōu)化方法可在保證全局最優(yōu)的前提下大

【共引文獻】

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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【相似文獻】

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：750224