序列近似優(yōu)化是飛行器優(yōu)化設(shè)計(jì)的有效方法,是降低計(jì)算成本,提高計(jì)算效率的重要手段。序列近似優(yōu)化成功與否取決于代理模型的近似精度和加點(diǎn)準(zhǔn)則的優(yōu)劣。論文針對(duì)提高代理模型精度和加點(diǎn)準(zhǔn)則性能兩方面開展研究,對(duì)序列近似優(yōu)化方法進(jìn)行改進(jìn),并將其應(yīng)用于大氣層內(nèi)助推滑翔導(dǎo)彈總體參數(shù)優(yōu)化。本文研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）鑒于智能優(yōu)化方法以及基于代理模型的優(yōu)化方法在復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用中存在問(wèn)題,指出序列近似優(yōu)化在解決此類問(wèn)題時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì),即求解效率高且具有全局最優(yōu)性。（2）通過(guò)對(duì)各種代理模型的調(diào)研和分析,選擇徑向基函數(shù)插值作為序列近似優(yōu)化算法的代理模型,分析得到其形狀參數(shù)對(duì)近似精度的影響規(guī)律。通過(guò)對(duì)形狀參數(shù)物理意義的分析,提出一種基于采樣點(diǎn)局部密度的表征方法,從而建立了一種形狀參數(shù)的直接確定方法。通過(guò)典型算例測(cè)試,驗(yàn)證了方法的有效性。（3）通過(guò)對(duì)已有序列加點(diǎn)準(zhǔn)則的研究對(duì)比,發(fā)現(xiàn)已有加點(diǎn)準(zhǔn)則均通過(guò)構(gòu)造一個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題對(duì)下一采樣點(diǎn)進(jìn)行選擇,不能兼顧尋優(yōu)效率和代理模型近似精度。本文提出了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化策略的序列加點(diǎn)方法。此方法同時(shí)具備全局和局部搜索能力,將性能不同的解區(qū)別對(duì)待,更有利于對(duì)最優(yōu)解的預(yù)測(cè)和驗(yàn)... 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 大氣層內(nèi)助推滑翔導(dǎo)彈概述
    1.2 飛行器總體優(yōu)化方法概述
        1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法
        1.2.2 近似建模方法
        1.2.3 參數(shù)優(yōu)化方法
        1.2.4 序列近似優(yōu)化方法
    1.3 本文主要研究工作
第二章 徑向基插值代理模型及其改進(jìn)
    2.1 引言
    2.2 代理模型概述
        2.2.1 常用典型代理模型方法
        2.2.2 代理模型近似能力評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
    2.3 徑向基插值代理模型
        2.3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        2.3.2 徑向基代理模型中的線性項(xiàng)和光滑因子
    2.4 徑向基函數(shù)形狀參數(shù)確定算法
        2.4.1 形狀參數(shù)對(duì)近似能力的影響
        2.4.2 典型形狀參數(shù)確定方法
        2.4.3 基于采樣點(diǎn)局部密度的形狀參數(shù)確定方法
    2.5 算法驗(yàn)證
        2.5.1 測(cè)試函數(shù) 1
        2.5.2 測(cè)試函數(shù) 2
        2.5.3 測(cè)試函數(shù) 3
        2.5.4 測(cè)試函數(shù) 4
    2.6 小結(jié)
第三章 序列近似優(yōu)化自適應(yīng)加點(diǎn)準(zhǔn)則
    3.1 引言
    3.2 序列近似優(yōu)化基本原理
        3.2.1 序列近似優(yōu)化思想
        3.2.2 序列近似優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)
    3.3 典型序列近似優(yōu)化加點(diǎn)準(zhǔn)則
        3.3.1 潛在最優(yōu)準(zhǔn)則
        3.3.2 最大誤差準(zhǔn)則
        3.3.3 最大曲率準(zhǔn)則
        3.3.4 最小密度準(zhǔn)則
    3.4 基于多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)加點(diǎn)準(zhǔn)則
        3.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化方法
        3.4.2 多目標(biāo)優(yōu)化方法用于序列加點(diǎn)
    3.5 算法驗(yàn)證
        3.5.1 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題
        3.5.2 多約束優(yōu)化問(wèn)題
    3.6 小結(jié)
第四章 改進(jìn)序列近似優(yōu)化方法及其驗(yàn)證
    4.1 引言
    4.2 改進(jìn)序列近似優(yōu)化方法計(jì)算流程
        4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理階段
        4.2.2 代理模型和采樣點(diǎn)更新階段
        4.2.3 收斂判定準(zhǔn)則
    4.3 算例驗(yàn)證
        4.3.1 焊接梁算例分析
        4.3.2 減速器優(yōu)化設(shè)計(jì)分析
    4.4 小結(jié)
第五章 改進(jìn)序列近似優(yōu)化方法在導(dǎo)彈總體優(yōu)化中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 大氣層內(nèi)助推滑翔導(dǎo)彈總體優(yōu)化參數(shù)模型
        5.2.1 氣動(dòng)力數(shù)值計(jì)算模型
        5.2.2 彈道模型
        5.2.3 動(dòng)力模型
        5.2.4 一體化優(yōu)化計(jì)算模型
    5.3 大氣層內(nèi)助推滑翔導(dǎo)彈總體參數(shù)一體化優(yōu)化
    5.4 小結(jié)
結(jié)束語(yǔ)
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào)：3462628