基于元模型的全局优化算法研究

发布时间：2021-04-03 02:32

　　现代机电产品日趋复杂，对其进行仿真分析需要耗费越来越多的计算资源。尽管计算机技术日新月异，计算速度越来越快，但仍不能满足工业界对仿真分析的需求。有报道称，对汽车碰撞模型进行一次仿真分大致需要36－160小时，要实现该模型的两个变量的设计优化则需要75天到11个月，这在实际工程应用中是不可接受的。为应对巨大的挑战，在过去的20年中，元模型方法应运而生并在工业界得到了普遍应用，该方法能够在不影响仿真目标模型精度的情况下减少优化迭代的仿真次数，从而减少对计算资源的消耗。元模型方法是指利用实验设计所产生的采样点构造近似简化模型代替复杂昂贵的仿真目标模型进行优化分析的优化方法，基于元模型的全局优化则是在元模型方法基础上利用全局优化算法搜索最优点，涉及到实验设计方法、元模型方法、全局优化算法等方面的研究。本文围绕自适应序列采样方法、DIRECT全局优化算法、增量元模型方法以及Pareto多目标优化方法开展了进一步的研究，具体包括以下几个方面：1)基于RBF元模型的自适应序列采样方法。由于很难确定合适的采样点数量，一次采样构造一个元模型通常是不合理的。自适应序列采样通过逐次增加采样并使其尽量分布于最... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：129 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

全因子/部分因子试验设计点分布

x1x1 (a)二因子情形 (b) 三因子情形 图 2.4 中心复合实验说明图 复合试验设计可用于二次多项式元模型的采点，适合 2－6 个因素试的采样点包括中心点、立方点和轴向点，其中心点在原点，而立方点置则因 CCD 的类型不同而改变。 一般有三种边缘布点方式[54]：外接式、内切式、表面式。 接式：除中心点外，立方点和轴向点位于边长为 1 的超立方体的外接图 2.5(a)所示的为 2 因素 CCD 的外接式采样点分布；图 2.5(b)所示素 CCD 外接式采样点分布图。

(a) 二因素情形 (b) 三因素情形 图 2.6 内切式 CCD 试验设计点分布 表面式：除中心点外，立方点和轴向点位于边长为 1 的超立方体表面上图 2.7(a)所示的为 2 因素 CCD 的表面式采样点分布；2.7(b)所示的是 3CCD 表面式采样点分布图。 (a) 二因素情形 (b) 三因素情形 图 2.7 表面式 CCD 试验设计点分布 提到，CCD 是从全因子和部分因子试验发展来的，因此它又分为全因子子 CCD，上述图中所示的均为全因子 CCD 的试验设计结果。

【参考文献】：
期刊论文
[1]Kriging模型的增量构造及其在全局优化中的应用[J]. 邹林君,吴义忠,毛虎平.  计算机辅助设计与图形学学报. 2011(04)



本文编号：3116440