發(fā)布時間：2017-11-21 06:10

  本文關(guān)鍵詞：基于多學(xué)科協(xié)同優(yōu)化的若干改進策略研究

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【摘要】：人類的需求始終是社會發(fā)展的主要動力之一,不論是從設(shè)計角度還是制造角度來看,工程都無一不以滿足人類的需求為主要目標�，F(xiàn)今,人類的需求不再只局限于功能性的滿足,而逐漸地向需求多樣化發(fā)展,這使得一個獨立的產(chǎn)品綜合了越來越多的學(xué)科知識。多學(xué)科知識的相互融合極大地增加了產(chǎn)品的設(shè)計制造難度;多學(xué)科綜合優(yōu)化正是解決多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計問題的一種有效途徑。本文介紹了多學(xué)科優(yōu)化的研究背景以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,簡述了其發(fā)展歷史及具有代表性的多學(xué)科優(yōu)化算法,著重介紹了多學(xué)科優(yōu)化中的協(xié)同優(yōu)化算法,描述了算法的基本思想及其框架,并針對其優(yōu)化結(jié)果對初始點敏感以及優(yōu)化過程易陷入局部最優(yōu)等不足提出了三種改進方法。第一種改進方法是將協(xié)同優(yōu)化中子學(xué)科的學(xué)科最優(yōu)設(shè)計點融入到學(xué)科尋優(yōu)的過程中;改進后的算法避免了子學(xué)科尋優(yōu)單純以系統(tǒng)級最優(yōu)設(shè)計點為參照標準,從而增大了學(xué)科尋優(yōu)可行域,減小尋優(yōu)結(jié)果對優(yōu)化初始點的依賴并減小尋優(yōu)過程陷入局部最優(yōu)的可能性;改進后的算法本文稱之為靜態(tài)學(xué)科最優(yōu)協(xié)同優(yōu)化算法。第二種改進方法是在靜態(tài)學(xué)科最優(yōu)協(xié)同優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上將每次尋優(yōu)迭代中的學(xué)科最優(yōu)設(shè)計點動態(tài)化,利用上一次學(xué)科最優(yōu)設(shè)計點來充當本次學(xué)科最優(yōu)設(shè)計點的參考點;改進后的算法具有靜態(tài)學(xué)科最優(yōu)協(xié)同優(yōu)化算法的優(yōu)點且尋優(yōu)過程穩(wěn)定性較佳,不會出現(xiàn)不收斂的情況;動態(tài)改進后的算法本文稱之為動態(tài)學(xué)科最優(yōu)協(xié)同優(yōu)化算法。第三種改進是針對基于響應(yīng)面的協(xié)同優(yōu)化算法,將置信域法融入其中,以提高構(gòu)造響應(yīng)面所使用的試驗設(shè)計點的選取效率;此種改進方法本文稱之為修正置信域的響應(yīng)面協(xié)同優(yōu)化算法。本文總結(jié)部分對三種改進算法進行了對比分析,詳細描述了三種改進算法的特點、差異及適用環(huán)境.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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本文編號：1209931