作者:刘明航多学科优化设计并行子空间优化径向基神经网络遗传算法
摘要:为了更好地解决飞行器多学科设计优化问题,对传统基于响应面的并行子空间优化算法(RS—CSSO)进行改进:改进基于近似模型,在具有同等计算精度的情况下减少学科分析的次数,采用均匀试验设计代替学科级优化来直接获得性能优良的初始设计样本点;在系统级优化过程中引入自适应近似模型算法,在迭代过程中对两种近似模型的精度进行对比,以相对误差的均值和标准差作为判据,选用精度更高的近似模型来提高系统级优化效率。采用改进的RS-CSSO算法对飞翼布局无人机进行了设计优化,并与传统Rs—CSSO算法进行了对比。结果表明,改进的RS—CSSO不但有着更小的计算量,而且得到了更优的结果,可以应用于飞行器设计多学科优化。
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