基于代理模型的螢火蟲優(yōu)化方法及Isight應(yīng)用研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，各行各業(yè)對產(chǎn)品設(shè)計效率的需求愈見明顯。然而，對于復(fù)雜系統(tǒng)或者復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計過程，利用傳統(tǒng)的CAD/CAE技術(shù)分析設(shè)計，需要昂貴的計算成本，很難快速得到最優(yōu)的工程解，并且無法做到開放、可定制以及模塊化。在此背景下，計算機輔助設(shè)計優(yōu)化(Computer Assistant Optimization，CAO)成為復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計新的研究方向。實踐證明，該技術(shù)可應(yīng)用于眾多工程領(lǐng)域，能夠融合多種設(shè)計策略，提升產(chǎn)品性能和質(zhì)量，從而滿足用

2、戶的設(shè)計優(yōu)化需求，縮短產(chǎn)品研制周期。然而，設(shè)計者如何構(gòu)建完整地設(shè)計流程？如何對設(shè)計中的技術(shù)要點進(jìn)行選擇？如何根據(jù)自己需求對設(shè)計流程中所需要的技術(shù)要點進(jìn)行定制或集成？針對上述問題，本課題以中央高?；鸷捅鞴I(yè)集團某所的軍工項目為背景，研究了3種代理模型以及代理模型構(gòu)建中包含的關(guān)鍵性技術(shù);給出一種改進(jìn)的基于高斯變異的混合螢火蟲算法(GHFA);基于以上研究，為了能夠系統(tǒng)化的應(yīng)用研究成果，對當(dāng)前應(yīng)用較為廣泛的CAO軟件Isight進(jìn)行了二次

3、開發(fā)，引入了本文所給出的GHFA優(yōu)化方法，在此基礎(chǔ)上給出了一種基于代理模型的螢火蟲優(yōu)化設(shè)計方法，經(jīng)3個不同類型的機械設(shè)計問題驗證，均得到了較好的設(shè)計效果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在代理模型方面，研究了3種代理模型的建模機理和適用性問題。對比分析了模型建立過程中所涉及的不同的樣本點選取方法，給出了利用代理模型進(jìn)行預(yù)測分析的一般過程，以CEC2014的4個測試函數(shù)為例，遴選交叉驗證的誤差分析方法，討論了三種代理模型的適用性問題以及

4、不同條件下的性能指標(biāo)，為代理模型的選取提供了依據(jù)。⑵在優(yōu)化方法方面，針對標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法(FA)早熟、局部搜索能力差等確定，給出一種基于高斯變異的混合螢火蟲(GHFA)優(yōu)化方法。選用4個benchmark函數(shù)對比分析了GHFA、標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(GA)以及FA的計算性能，結(jié)果表明GHFA尋優(yōu)能力更為突出，并且能夠快速收斂，防止早熟現(xiàn)象。然后經(jīng)行星輪設(shè)計實例驗證，分析了不同種群數(shù)算法的尋優(yōu)性能。⑶基于以上研究成果，對Isight進(jìn)行了二次開發(fā)，