【技术实现步骤摘要】
一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法
本专利技术主要用于基于火箭级间段代理优化问题的样本细化过程,使优化算法适用于气动外形、结构设计优化领域,具体涉及一种基于模糊聚类和变设计空间的自适应取样方法。
技术介绍
现代的工程设计优化问题,特别是气动、结构的设计优化,往往是多维度、多约束、强非线性耦合的问题。因此,在优化过程中使用复杂且耗时的高精度分析模型,其计算代价是难以承受的。伴随方法可以提高优化效率,但仅适用于处理单极值的优化问题。基于代理模型的优化方法为解决上述难题提供了一种有效的手段。在火箭级间段的代理优化问题中,为了进一步提高代理优化过程的效率,需要对代理模型进行动态更新,即需要通过样本细化过程,以尽可能少的样本来获得精度尽可能高的代理模型。对于具有多设计变量、多极值和强非线性的优化设计问题,常用的最小化模型预测值(MinimizeSurrogatePrediction,MSP)、最大化模型预测误差(MaximizeSurrogateError,MSE)、最大化期望提高函数(ExpectedImprovem ...
【技术保护点】
1.一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS100,在给定力和力矩条件,以及应力位移的约束下,基于火箭级间段样本库中在当前设计空间内的样本建立代理模型;/nS200,采用试验设计方法获得充足的伪样本,并利用建立的火箭级间段代理模型对伪样本的目标函数值进行预测;/nS300,对伪样本进行筛选,然后对筛选的伪样本应用模糊聚类算法,将其分割成若干个类,并根据每个类中的伪样本确定子空间,确定若干个子空间;/nS400,在每个子空间内,利用最大化目标期望提高函数和最小化模型预测目标方法获得新的样本,加入样本库;/nS500,对子空间进行融合,更新设计空间。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100,在给定力和力矩条件,以及应力位移的约束下,基于火箭级间段样本库中在当前设计空间内的样本建立代理模型;
S200,采用试验设计方法获得充足的伪样本,并利用建立的火箭级间段代理模型对伪样本的目标函数值进行预测;
S300,对伪样本进行筛选,然后对筛选的伪样本应用模糊聚类算法,将其分割成若干个类,并根据每个类中的伪样本确定子空间,确定若干个子空间;
S400,在每个子空间内,利用最大化目标期望提高函数和最小化模型预测目标方法获得新的样本,加入样本库;
S500,对子空间进行融合,更新设计空间。
2.根据权利要求1所述的一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法,其特征在于,建立代理模型过程包括以下步骤:
利用试验设计方法生成一组初始样本,在满足约束条件的情况下,用于建立初始的火箭级间段代理模型;
采用分析模型对初始样本进行分析,获得每个样本的目标函数值,将样本放入样本库;
利用当前设计空间中的样本,建立代理模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法,其特征在于,伪样本的选择过程,具体步骤为:
初始设计空间可表示为Dinit=[xl,init,xu,init],xl,init和xu,init分别为初始设计空间的下界和上界;最小设计空间可表示为Δlimit=c1(xu,init-xl,init),c1是给定的用于限制最小设计空间大小的参数;xl,c和xu,c分别为当前设计空间的下界和上界;在第一次样本细化迭代中,[xl,c,xu,c]就是Dinit;
采用随机拉丁超立方试验设计方法生成Np个伪样本,然后将影响较小的伪样本剔除。
4.根据权利要求1所述的一种基于火箭级间段代理优化的自适应取样方法,其特征在于,剔除方法具体步骤为:
a)计算伪样本的平均目标函数
b)计算目标函数的阈值ft=tr(fmax-fmin),其中tr∈(0,1]是预先给定的阈值,fmax和fmin分别为最大和最小的预测目标函数值;
c)对于第k个伪样本,如果其预测目标函数则删除该样本;最后剩下Nr个伪样本用于聚类;
d)如果在生成伪样本时需要...
【专利技术属性】
技术研发人员:李春娜,刘洋,龚春林,方海,
申请(专利权)人:西北工业大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。