多學科設計優(yōu)化中智能算法與近似模型研究.pdf

1、復雜產品（如飛機、艦船、汽車，機床等）的設計優(yōu)化涵蓋許多領域、涉及多個學科，并且各個領域、學科之間相互作用、相互耦合，使得復雜產品的設計與優(yōu)化過程異常復雜并難以求解。為解決此類問題，多學科設計優(yōu)化（MDO）系統(tǒng)綜合優(yōu)化的框架產生了。由于MDO分解和優(yōu)化的有效性和實用性，MDO 慢慢成為復雜產品設計優(yōu)化領域的研究熱點。復雜產品設計的解耦方法是縮小設計空間、降低系統(tǒng)大規(guī)模計算的主要途徑，已經受到了廣泛的關注。由于在復雜產品的設計優(yōu)化過程中，

2、研究設計解耦方法屬于學科交叉領域，因此需要較多的知識儲備。
　　 本文從設計空間解耦方法入手，利用兩個實例對復雜產品設計優(yōu)化的單級解耦方法進行了研究與驗證，建立了多學科可行方法的研究體系。緊接著，文章對多學科設計優(yōu)化中多級解耦方法進行了研究，一種基于物理規(guī)劃的分級目標傳遞（ATC?PP）方法被提出，并用于解決非合作環(huán)境中耦合變量解耦、均衡點求解、均衡點穩(wěn)定性分析、元素分析模塊的近似模型構建等，并結合大型船舶設計優(yōu)化實例對所提出的

3、方法進行了驗證，取得了顯著的應用效果。
　　 首先，提出了基于粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的多學科可行方法。在該方法中，蒙特卡洛采樣和拉丁超立方采樣等實驗設計方法用于設計空間的探索和采樣點數據的收集。在此基礎上，建立響應面和克里金模型用于構建設計問題的近似，從而減少計算量，縮短計算時間。
　　 其次，提出了基于物理規(guī)劃的分級目標傳遞方法，建立了相應的數學模型和實施流程。該方法不僅繼承了分級目標傳遞方法（ATC）基于部件分解的

4、優(yōu)點，而且通過引入物理規(guī)劃（PP）中的偏好函數來衡量父子元素之間的響應與連接變量的容差。偏好函數的引入符合設計人員的設計習慣，并能夠反映出工程設計人員的設計偏好。在偏好區(qū)間內，研究非協作元素間耦合均衡點求解與均衡點的穩(wěn)定性等問題，通過合理反應集的響應面，求解均衡點。
　　 然后，提出了基于基于貝葉斯變量選擇方法的克里金近似模型（Blind Kriging模型）構造方法。Kriging模型相對于其它近似模型的構造方法，具有更高的擬

5、合精度。在ATC?PP 方法中，由于設計變量在偏好區(qū)間中的均值無法準確預測，因此構造了基于貝葉斯變量選擇方法的Kriging模型（Blind Kriging模型），提出了BlindKriging模型中連接變量一次候選項的強制保留機制，避免在進行貝葉斯變量選擇時刪除連接變量，確保整個系統(tǒng)解耦的可行性與穩(wěn)定性。
　　 接著，將本文所提出的多學科解耦方法應用于50000 DWT 大靈便型散貨船的概念設計，進行應用驗證。結果表明本文所提