基于模型聚合和序列采樣的產品設計優(yōu)化方法研究.pdf

1、復雜產品通常由多個部件組成，且這些組件間彼此影響、相互作用，使得整個設計優(yōu)化過程極為復雜。計算機仿真技術是求解這一類問題的有效手段之一。該技術通過建立對象問題的數字化模型，并借助計算機實驗來模擬物理實驗過程，隨后采用迭代尋優(yōu)實現(xiàn)問題最優(yōu)解的獲取。然而隨著人們對產品性能要求的不斷提升，仿真模型的精度越來越高，仿真過程所耗費的時間成指數增長，嚴重阻礙了這項技術在工程實踐中的有效應用。為了解決這個問題，許多學者提出了基于近似模型的設計優(yōu)化方法

2、（Surrogate Based Design Optimization，SBDO），SBDO通過近似模型技術代替復雜耗時的計算機仿真分析，并輔以合適的優(yōu)化求解策略，達到降低計算資源耗費和減輕設計問題復雜程度的目的，在工程應用中表現(xiàn)出巨大的潛力?；谀Ｐ途酆虾托蛄胁蓸拥漠a品設計優(yōu)化方法作為一種SBDO方法，利用聚合模型高精度和高魯棒性的優(yōu)勢、序列采樣方法對樣本集合的合理配置特性、以及符合工程設計特點的協(xié)調分解策略，為產品的設計優(yōu)化問題提

3、供了有效的解決手段。該方法采用聚合模型代替計算成本高昂的隱式目標函數或約束條件，作為整個優(yōu)化過程的基礎；使用序列采樣過程實現(xiàn)樣本集合的合理配置，保證了聚合模型的精度；通過建立在聚合模型基礎之上的協(xié)調分解策略，為優(yōu)化問題提供了高效靈活的求解手段。因此，近似模型的聚合技術、基于近似模型的序列采樣技術和產品設計優(yōu)化的協(xié)調分解技術構成了基于模型聚合和序列采樣的產品設計優(yōu)化的核心關鍵內容。
　　本研究主要內容包括：⑴介紹了基于模型聚合和序列

4、采樣的產品設計優(yōu)化方法涉及的相關數學模型，給出了與本文相關的概念和術語，闡述了現(xiàn)有研究的不足，并在此基礎上提出了基于模型聚合和序列采樣的產品設計優(yōu)化研究框架。⑵提出了全局和局部混合加權的聚合建模方法（ES-HGL）。預測點處的權重值根據其在設計空間的位置按照全局或局部方法計算，隨后根據單一權重值計算方法的缺點對求得的權重值進行修正。由于不同權重值計算方法均基于相同的誤差矩陣，因此 ES-HGL聚合建模方法可以在計算量和單一權重值計算方法

5、相近的情況下得到精度和魯棒性更高的聚合模型，為后續(xù)優(yōu)化過程提供堅實的模型基礎。⑶提出了基于 Voronoi空間劃分和自適應采樣半徑的序列采樣方法（ASR-Voronoi）。將填充點的位置限制在敏感Voronoi單元內，使填充點始終位于模型誤差較大的區(qū)域，保證了序列采樣過程的穩(wěn)定性?？紤]到現(xiàn)有方法靈活性的不足，引入自適應采樣半徑的概念。通過采樣半徑的大小來反映近似模型擬合的難易程度，并以此實現(xiàn)了填充點在敏感Voronoi單元內的自由配置，

6、平衡了開采和勘探策略的均衡性。ASR-Voronoi方法是一種近似模型更新策略，保證了聚合模型在有限樣本集合下具有較高的預測精度，為優(yōu)化求解過程提供了更高精度的聚合模型。⑷提出了基于組合物理規(guī)劃的目標級聯(lián)分析方法（ATC-CPP）。該方法試圖改善目標級聯(lián)分析方法在求解產品設計優(yōu)化問題時為了嚴格滿足一致性約束條件而造成求解效率低下的問題。通過引入組合物理規(guī)劃方法，根據目標級聯(lián)分析優(yōu)化框架的需求，部分簡化了偏好度函數的函數曲線形式，同時對綜