基于近似模型的兩級集成系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化方法研究.pdf

1、復雜產品的設計通常涉及到眾多學科,而且學科之間存在復雜的耦合關系,能夠解決復雜、強耦合設計問題的多學科設計優(yōu)化方法(MDO)的作用越來越突出。MDO優(yōu)化過程是多學科設計優(yōu)化中最核心、最重要的內容,直接決定了MDO技術在具體的工程優(yōu)化問題中的應用可靠性。國內外學者已經對MDO優(yōu)化過程進行了較深入的研究,并取得了一定的成果。但是由于產品的多樣性和復雜性,還沒有形成一種能廣泛應用于各種MDO問題的方法。同時,近似模型技術因其既能保證一定的精度

2、,又能大幅度降低重復調用精確仿真模型所需的計算成本,已成為研究復雜系統(tǒng)MDO問題時必不可少的工具。本文主要對MDO優(yōu)化過程和近似模型進行研究,尋求一種能更快更準找到全局最優(yōu)方案的高效、高可靠性的MDO優(yōu)化方法。
　　首先,本文對MDO優(yōu)化過程和近似模型技術的國內外研究現狀進行了調研,從分析系統(tǒng)優(yōu)化與子系統(tǒng)優(yōu)化之間的關系出發(fā),探討了一般分解-協(xié)調優(yōu)化過程的迭代流程,并對幾種主要的多級MDO優(yōu)化過程進行了研究,從分解技術、收斂性、求解

3、效率等多方面分析比較了它們之間的優(yōu)劣。
　　其次,本文在已有的研究基礎之上,對其中綜合優(yōu)化性能較好的兩級集成系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化(BLISCO)方法進行了深入研究,針對該方法所存在的每次迭代需要調用高計算量的精確仿真分析、學科優(yōu)化易受數值噪聲影響等問題,對其進行了改進,提出了基于近似模型技術的BLISCO-AM方法,并給出了該方法的算法結構和優(yōu)化流程。本文通過一個強耦合的非線性優(yōu)化問題對該改進方法的可行性進行了驗證。與原來的BLSCO方法

4、相比,該改進方法大大減少了子系統(tǒng)分析次數,提高了求解效率。同時,本文還對改進方法中的一致性約束進行了研究,通過對比采用不同允許容差ε獲得的優(yōu)化結果,證實了在算法中用不等式約束代替嚴格等式約束的可行性和有效性。
　　最后,在以上研究成果的基礎上,針對齒輪減速箱優(yōu)化問題,對改進的BLISCO-AM方法中采用不同近似模型技術的不同優(yōu)化效果進行了研究。試驗結果表明采用響應面模型的BLSCO-AM方法和采用Kriging模型的BLISCO-