基于样本映射与动态Kriging的飞行器离散连续优化方法 |
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引用本文: | 李昊达,龙腾,史人赫,叶年辉.基于样本映射与动态Kriging的飞行器离散连续优化方法[J].航空学报,2024(3):148-164. |
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作者姓名: | 李昊达 龙腾 史人赫 叶年辉 |
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作者单位: | 1. 北京理工大学宇航学院;2. 北京理工大学飞行器动力学与控制教育部重点实验室;3. 北京理工大学重庆创新中心 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(52272360,52005288);;北京市自然科学基金(3222019); |
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摘 要: | 针对复杂飞行器系统离散连续混合优化计算成本高、全局收敛性差等问题,提出了一种基于样本映射与动态Kriging的离散连续优化方法(SMDK-DC)。该方法采用Kriging代理模型代替高耗时仿真模型以降低计算成本,并定制一种基于综合曼哈顿距离准则的样本点映射机制,在连续-离散空间内高效生成满足均布性要求的真实样本点。将期望改善度准则与重点采样空间方法相结合,辨识优质新增样本点,持续动态更新Kriging,引导离散连续优化过程快速收敛。标准数值算例测试结果表明,与SOMI、NOMAD等国际同类方法相比,SMDK-DC方法在全局收敛性与鲁棒性方面具有显著优势。使用该方法求解固体火箭发动机多学科设计优化问题,优化方案在满足燃烧室、内弹道等学科约束条件前提下,使得发动机总冲提升12.92%以上,且优化收益较SOMI方法提高1.71%,从而验证了本文工作的有效性与工程实用性。
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关 键 词: | Kriging 离散连续混合优化 近似优化 期望改善度 重点采样空间 |
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