Kriging模型研究及其在重復(fù)使用運(yùn)載器優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、作為一種新的運(yùn)輸工具，重復(fù)使用運(yùn)載器具有顯著降低航天運(yùn)輸成本，提高運(yùn)載能力、發(fā)射頻率和發(fā)射可靠性的潛力，有巨大的經(jīng)濟(jì)和軍事價(jià)值。論文以重復(fù)使用運(yùn)載器為對(duì)象，研究了兩極優(yōu)化算法和N-Kriging模型，建立了各學(xué)科模型，在考慮學(xué)科不確定性的情況下，進(jìn)行了不確定性多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化，獲得了滿(mǎn)足約束要求的總體方案。
　　首先，提出了一種新的全局優(yōu)化算法——兩極優(yōu)化算法。算法首先采用局部?jī)?yōu)化算法搜索局部最優(yōu)解，然后搜索局部最優(yōu)解周?chē)淖盍咏馓?/p>

2、出局部最優(yōu)，并通過(guò)Householder變換和一維搜索擴(kuò)大搜索區(qū)域，以最大程度獲取全局最優(yōu)解。在函數(shù)測(cè)試中，兩極優(yōu)化算法找到最優(yōu)點(diǎn)的概率大于遺傳算法和粒子群算法。
　　其次，推導(dǎo)出采樣值存在測(cè)量誤差時(shí)的N-Kriging模型，并給出相應(yīng)的預(yù)估方差表達(dá)式。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的方法在預(yù)估點(diǎn)獲得的誤差標(biāo)準(zhǔn)差與函數(shù)測(cè)試得到的誤差標(biāo)準(zhǔn)差符合地很好，證明了該方法可以對(duì)預(yù)估誤差標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行有效估計(jì)，為基于可靠性的不確定性?xún)?yōu)化奠定基礎(chǔ)。

3、r>　　然后，對(duì)重復(fù)使用運(yùn)載器的機(jī)翼進(jìn)行參數(shù)化建模，利用拉丁超立方采樣建立了不同參數(shù)下的運(yùn)載器幾何外形。利用Cart3D仿真軟件計(jì)算運(yùn)載器的氣動(dòng)力參數(shù)，采用N-Kriging模型建立氣動(dòng)學(xué)科模型，并分別建立了重復(fù)使用運(yùn)載器的結(jié)構(gòu)模型、彈道學(xué)科模型、質(zhì)量學(xué)科模型和控制學(xué)科模型。
　　最后，針對(duì)重復(fù)使用運(yùn)載器進(jìn)行了不確定性多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化。以確定性?xún)?yōu)化結(jié)果為基準(zhǔn)，利用顯著性分析獲得各項(xiàng)不確定性因素對(duì)約束的影響，選擇對(duì)約束影響最大的6項(xiàng)不