面向變復雜度近似的嵌套實驗設計方法研究.pdf

1、隨著計算機技術的發(fā)展，仿真精度得到極大提升，但與此相伴隨的則是仿真分析的計算開銷呈指數(shù)級增加，給現(xiàn)代復雜產(chǎn)品設計的工程應用提出了挑戰(zhàn)。在此背景下，變復雜度近似方法（Variable Fidelity Approximation）應運而生，它通過使用變復雜度模型替代仿真分析模型，有效減少了計算資源的消耗。基于變復雜度近似的設計優(yōu)化可以充分利用不同復雜度分析模型的優(yōu)勢，成為解決如何在保證可信的優(yōu)化結(jié)果前提下盡可能降低計算成本、提高計算效率這

2、一重要問題的有效途徑。
　　在構(gòu)建變復雜度近似模型之前，如何有效的配置高低復雜度模型的樣本點，關系到近似模型的逼近精度和構(gòu)建成本。因此，面向變復雜度近似的低復雜度（LF）模型實驗設計方法、高復雜度（HF）模型實驗設計方法和變復雜度建模技術是面向變復雜度近似的設計優(yōu)化方法的核心關鍵內(nèi)容。本文圍繞這三方面的關鍵內(nèi)容，開展了研究：
　　在低復雜度模型實驗設計方法方面，提出了基于改進局部枚舉法的拉丁超立方設計。使用迭代搜索的思想對連

3、續(xù)局部枚舉法進行改進，提高樣本點的空間填充性能并降低線性相關性，使工程產(chǎn)品設計人員能快速、高效地獲得LF模型的實驗設計方案，為構(gòu)建性能優(yōu)良的嵌套實驗設計打下良好的基礎。
　　在高復雜度模型實驗設計計方法方面，提出了基于改進和聲搜索算法的實驗設計。在HF模型實驗設計的最大多樣性問題（MDP）中，增加了最小投影距離作為約束，防止樣本點聚集在樣本空間邊緣。然后，創(chuàng)新性地對和聲搜索算法進行了改進，并應用于MDP問題的求解中。通過一系列算例

4、展示了改進和聲搜索算法生成HF模型樣本點的過程，結(jié)果表明本文提出的嵌套拉實驗設計方法能簡單快速的產(chǎn)生高質(zhì)量的樣本點。
　　在變復雜度建模方面，提出了基于徑向基函數(shù)（RBF）和克里金（Kriging）的混合變復雜度建模方法。首先使用 RBF函數(shù)對低復雜度模型進行近似，接著利用最小二乘法標度低復雜度模型，最后使用Kriging對元模型的誤差進行修正，并得到最終的近似模型?；旌献儚碗s度建模方法能有效利用有限的HF和LF樣本信息，充分利用