基于动态径向基函数代理模型的优化策略

针对飞行器多学科设计优化中传统的静态代理模型方法全局近似精度难以保证与计算效率较低的问题,提出一种基于动态径向基函数代理模型的优化策略。通过Maximin拉丁超方计算试验设计在设计空间中选择初始样本点,构造径向基函数代理模型,并通过全局优化算法对当前代理模型进行优化获得原优化问题的可能最优解,根据已知信息构造重点采样空间,在优化过程中逐步更新重点采样空间并在其内部增加样本点,并更新代理模型以提高代理模型在全局最优解附近的近似精度,直至优化迭代收敛。将本优化策略应用于数学测试算例和NASA减速器优化设计中,优化结果表明,使用本优化策略可以获得分析模型的全局最优解。与直接使用遗传算法相比,计算分析模型的次数减少了95%,相比于传统的静态径向基函数代理模型方法,计算分析模型的次数减少了50%。