多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化中智能算法與近似模型研究.pdf

1、復(fù)雜產(chǎn)品（如飛機(jī)、艦船、汽車，機(jī)床等）的設(shè)計優(yōu)化涵蓋許多領(lǐng)域、涉及多個學(xué)科，并且各個領(lǐng)域、學(xué)科之間相互作用、相互耦合，使得復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計與優(yōu)化過程異常復(fù)雜并難以求解。為解決此類問題，多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化（MDO）系統(tǒng)綜合優(yōu)化的框架產(chǎn)生了。由于MDO分解和優(yōu)化的有效性和實用性，MDO 慢慢成為復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點。復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計的解耦方法是縮小設(shè)計空間、降低系統(tǒng)大規(guī)模計算的主要途徑，已經(jīng)受到了廣泛的關(guān)注。由于在復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計優(yōu)化過程中，

2、研究設(shè)計解耦方法屬于學(xué)科交叉領(lǐng)域，因此需要較多的知識儲備。
　　 本文從設(shè)計空間解耦方法入手，利用兩個實例對復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化的單級解耦方法進(jìn)行了研究與驗證，建立了多學(xué)科可行方法的研究體系。緊接著，文章對多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化中多級解耦方法進(jìn)行了研究，一種基于物理規(guī)劃的分級目標(biāo)傳遞（ATC?PP）方法被提出，并用于解決非合作環(huán)境中耦合變量解耦、均衡點求解、均衡點穩(wěn)定性分析、元素分析模塊的近似模型構(gòu)建等，并結(jié)合大型船舶設(shè)計優(yōu)化實例對所提出的

3、方法進(jìn)行了驗證，取得了顯著的應(yīng)用效果。
　　 首先，提出了基于粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的多學(xué)科可行方法。在該方法中，蒙特卡洛采樣和拉丁超立方采樣等實驗設(shè)計方法用于設(shè)計空間的探索和采樣點數(shù)據(jù)的收集。在此基礎(chǔ)上，建立響應(yīng)面和克里金模型用于構(gòu)建設(shè)計問題的近似，從而減少計算量，縮短計算時間。
　　 其次，提出了基于物理規(guī)劃的分級目標(biāo)傳遞方法，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型和實施流程。該方法不僅繼承了分級目標(biāo)傳遞方法（ATC）基于部件分解的

4、優(yōu)點，而且通過引入物理規(guī)劃（PP）中的偏好函數(shù)來衡量父子元素之間的響應(yīng)與連接變量的容差。偏好函數(shù)的引入符合設(shè)計人員的設(shè)計習(xí)慣，并能夠反映出工程設(shè)計人員的設(shè)計偏好。在偏好區(qū)間內(nèi)，研究非協(xié)作元素間耦合均衡點求解與均衡點的穩(wěn)定性等問題，通過合理反應(yīng)集的響應(yīng)面，求解均衡點。
　　 然后，提出了基于基于貝葉斯變量選擇方法的克里金近似模型（Blind Kriging模型）構(gòu)造方法。Kriging模型相對于其它近似模型的構(gòu)造方法，具有更高的擬

5、合精度。在ATC?PP 方法中，由于設(shè)計變量在偏好區(qū)間中的均值無法準(zhǔn)確預(yù)測，因此構(gòu)造了基于貝葉斯變量選擇方法的Kriging模型（Blind Kriging模型），提出了BlindKriging模型中連接變量一次候選項的強(qiáng)制保留機(jī)制，避免在進(jìn)行貝葉斯變量選擇時刪除連接變量，確保整個系統(tǒng)解耦的可行性與穩(wěn)定性。
　　 接著，將本文所提出的多學(xué)科解耦方法應(yīng)用于50000 DWT 大靈便型散貨船的概念設(shè)計，進(jìn)行應(yīng)用驗證。結(jié)果表明本文所提