基于改进的自适应代理模型的飞行器总体参数优化设计

摘要

【目的】代理模型因其快速响应能力在现代飞机概念设计中被广泛用于解决优化问题，帮助优化问题更快速地找到最优解。然而代理模型的精度高度依赖训练样本点的选择以及数量，所以加点策略成为代理模型精度提升的关键。【方法】开发出一种基于全局误差期望以及局部变化率的自适应采样策略，可通过优化算法找到高质量样本点，从而以最小的代价提高代理模型的精度。【结果】通过5个不同维度测试函数将本文方法与两种自适应采样方法进行比较，结果表明该方法可以更好对复杂区域进行探索以便于找到最佳样本点。最后，基于某四座机型号总体设计需求，将本方法应用于该飞机总体参数的多目标优化设计，在满足起飞距离以及失速速度等约束要求的前提下，有效提升了航程并且降低了最大起飞重量。

关键词

飞机概念设计 / 代理模型 / 自适应采样 / 多目标优化

基金资助

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