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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
国民经济关键领域的系统越来越复杂，综合性能要求越来越高，因此多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)应运而生。在实际工程中，复杂系统的多学科设计不可避免存在参数耦合、寻优不准确和难以快速收敛性等题目，为了解决以上题目，本文重点开展MDO基础理论、建模、优化算法等方面的研究，具体研究内容如下：复杂系统分解、解耦和全局优化是MDO的难题。通过复杂系统的分层结构建模，揭示MDO的耦合特性。提出了基于模型模板的多学科参数化建模和设计方法，把大系统降阶拆分为较为单一的学科节点，并且把学科间的输入输出关系以及学科级优化题目均采用参数化建模。提出通用的分级解耦总体平衡方法，把一个具有耦合性质的优化题目分解成一个主优化题目和多个子优化题目，几个相对独立的子系统专注于解决本系统的优化题目，优化完成以后，各个子系统将优化结果以解耦参数的形式传递给主优化题目。主优化题目全局协调优化整个系统的目标与约束，从而平衡各个子系统优化结果的差异性，然后再将优化结果以协调参数的形式传递给各个子系统，子系统再重新以此协调参数作为优化初值进一步优化。全面总结分析了多项式响应面法和Kriging法两种代理模型技术的采样策略、近似方法和模型评估准则，归纳了Kriging模型的数学形式，总结并证明了其内插法的特点和插值模型的评估准则。比较了中心复合试验设计、拉丁方试验设计以及全因子试验设计方法作为采样策略时Kriging模型的精度。提出了一种基于置信域方法的更新多项式响应面寻优方法，在每次寻优以后都把最优解重新进行一遍系统分析然后用新的采样点重新构造响应面近似模型，并且寻优时遵循一定的置信域规则，使寻优步长在可以信赖的范围内，保证结果的精度。基于Kriging代理模型的寻优方法，提出了改进的期望改进法即快速期望改进法，以减少算法的寻优次数，并防止算法过早的进入局部搜索而丢失全局最优解。快速期望改进法的设计思路是在最优解附近添加新的采样点，然后到预测不确定性较大的区域。对于期望改进法加点准则的改进大大提高了采样效率，并且在收敛条件中加入了均方差的验证保证了最终的优化结果是建立在一个足够精确的Kriging模型的基础上。提出了基于Kriging近似一致性约束的协同优化（Collaborative Optimization, CO）方法。CO是一个双层结构的MDO解耦算法，学科级优化为了满足所有学科的约束而并行优化，系统级优化主要是权衡各学科级优化结果的不一致性从而使最后各学科收敛到同一个可以接受的优化结果上来。针对CO鲁棒性差、寻优不准确和难收敛性的题目，提出了一种基于Kriging代理模型来改变系统级一致性等式约束的方法，并在寻优过程中动态更新代理模型以达到对协同优化算法收敛缺点的改进。开发了基于多学科协同设计的一体化平台并将本文中提到的算法在平台中实现，阐述了平台的知识库设计原则和基于模型模板的设计方案，说明了一体化平台多学科软件接口和协同仿真的实现途径。平台借助产品数据管理技术对设计全程进行管理，实现了耦合数据的共享和学科间传递。考虑到复杂系统的可靠性，本文构建了基于可靠性的一体化设计平台，将市场、需求等因素加入到产品设计中构成约束进行优化，实现了考虑产品全生命周期的优化设计。 |
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发表于 2024-3-5 18:14:23
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