融合全局逼近与局部精化的协同优化方法

发布时间：2017-09-29 20:34

  本文关键词：融合全局逼近与局部精化的协同优化方法

  更多相关文章： 多学科设计优化 协同优化 松弛因子法 Kriging近似模型

【摘要】：针对标准协同优化方法存在对初始点选取敏感、优化结果易收敛于局部最优解等问题,通过对松弛因子法特点的分析,给出了一种综合应用固定松弛因子和动态松弛因子方法,融合全局逼近与局部精化的改进协同优化方法,并将Kriging近似模型引入到改进的协同优化方法中,减小了迭代计算量,提高了优化效率,可快速精确地收敛到全局最优解处.通过汽车盘式制动器的优化设计,验证了本文方法的有效性与稳定性.
【作者单位】： 福州大学机械工程及自动化学院;
【关键词】： 多学科设计优化 协同优化 松弛因子法 Kriging近似模型
【基金】：福建省自然科学基金资助项目(2014J01184)
【分类号】：TB47
【正文快照】： 多学科设计优化(Multidisciplinary DesignOptimization,MDO)方法是由美籍波兰裔数学家Sobieszczanski-Sobiesk提出的,应用于大规模复杂工程系统的设计领域[1].MDO方法是一种通过充分探索和利用系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统的方法[2].MDO优化算法是多学科设计优化

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本文编号：944127