论文摘要
多学科设计优化技术是上世纪末在国外航空航天领域兴起的一门新兴学科,可以有效地解决大规模复杂工程系统的多学科设计问题。协同优化和多方法协作优化技术是极具潜力的多学科设计优化方法,而在我国协同优化和多方法协作优化的研究才刚刚起步。本文对多学科设计优化方法进行了分析,并着重对协同优化方法和多方法协作优化方法进行了深入的研究、分析、改进。本文的主要研究工作包括:1、从高性能的现代优化算法入手,重点介绍了分布式并行遗传算法的数学基础、计算流程及迁移策略。将分布式并行遗传算法(Distributed Parallel Genetic Algorithm,简称DPGA)应用于PID参数的整定,仿真试验表明DPGA提高了局部搜索空间的微调能力,降低了对初值的敏感度,寻优效果也大为改善。针对传统惩罚函数在处理多约束寻优问题上的局限性,将模糊理论与惩罚函数相结合,提出了一种模糊惩罚函数来进行约束处理,并将其应用到十杆桁架进行结构优化设计上。2、在深入研究协同优化算法框架的基础上,引入代理模型的概念。对现有的代理模型与试验设计方法进行归纳总结,针对现有方法存在的缺点,提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型。通过算例对其进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,而且提高了进化优化算法的局部搜索能力。3、在前两项的基础上,利用分布式并行遗传算法、模糊惩罚函数和多级代理模型来改进协同优化算法,建立新的基于代理模型的协同优化框架,并通过典型的多学科优化设计问题进行验证。4、运用分布式遗传算法、模拟退火算法和Powell法结合进行多方法协作优化,并通过对某飞机的设计优化来验证说明多方法协作优化在提高取得全局最优解的几率和节省运算时间方面的良好作用。
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摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 引言1.2 国内外研究现状1.2.1 MDO 的主要研究团体1.2.2 国内外MDO 研究现状1.3 协同优化研究现状1.4 多方法协作优化研究现状1.5 本文研究内容第2章 MDO 算法概述2.1 MDO 数学模型及术语2.1.1 多学科耦合系统2.1.2 MDO 的数学模型2.2 MDO 算法的分类2.2.1 单级优化算法2.2.2 多级优化算法2.3 MDO 所面临的主要技术问题2.3.1 优化算法2.3.2 代理模型技术2.4 本章小结第3章 协同优化技术3.1 CO 的设计思想及数学描述3.1.1 CO 的设计思想及框架3.1.2 CO 的数学描述3.2 CO 算法的优点3.3 CO 算法存在的困难3.3.1 非线性的增强3.3.2 学科间复杂耦合性3.4 本章小结第4章 优化算法与约束处理4.1 遗传算法4.1.1 遗传算法的基本流程4.1.2 遗传算法的改进策略4.2 分布式并行遗传算法4.2.1 并行遗传算法的实现4.2.2 分布式并行遗传算法4.2.3 算例4.3 约束处理4.3.1 算法描述及实现4.3.2 应用算例4.4 本章小结第5章 代理模型技术5.1 常用代理模型方法5.1.1 多项式响应面模型5.1.2 径向基函数模型5.1.3 Kriging 模型5.1.4 人工神经网络模型5.2 试验设计方法5.2.1 全析因试验设计5.2.2 正交试验设计5.2.3 均匀试验设计5.3 代理模型技术改进5.3.1 多级代理模型优化算法的原理及实现5.3.2 算例分析5.4 本章小结第6章 改进的协同优化方法6.1 算法框架的调整6.2 算例6.2.1 优化问题的数学表述6.2.2 算法对比6.3 本章小结第7章 多方法协作优化方法7.1 单独优化方法7.1.1 Powell 法7.1.2 模拟退火法7.2 多方法协作优化7.2.1 多方法协作优化的协作策略7.2.2 协作信息处理7.2.3 方法迭代步数确定7.2.4 协作优化终止准则确定7.3 测试函数7.4 飞机总体设计优化7.4.1 飞机学科分析模型7.4.2 优化模型7.4.3 优化结果分析7.5 本章小结第8章 结论及对未来工作的展望8.1 本文的主要工作及结论8.2 未来工作的展望参考文献致谢在学期间发表的学术论文及主持的科研项目
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