基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法.pdf

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1、西安理工大学学报JournalofXi’anUniversityofTechnology(2013)Vo1.29No.3273文章编号:1006-4710(2013)03-0273-06基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法魏锋涛,宋俐,李言,李振(西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安710048)摘要:为了改善协同优化方法的收敛性能并提高求解效率,提出了一种基于径向基函数代理模型的改进协同优化方法。该方法采用基于光滑参数优化径向基函数代理模型,构造了协同优化方法系统级约束的近似模型,并将置信域和均匀设计方法相结合,完成

2、近似模型的不断更新,引入粒子群优化算法完成了系统级和学科级优化问题的求解。利用数值计算和减速器设计两个典型算例对所提方法进行了验证,求解结果表明了改进协同优化方法可行且有效。关键词:改进协同优化方法;径向基函数;代理模型;粒子群优化算法中图分类号:TP301.6文献标志码:AImprovedCollaborativeOptimizationMethodBasedonRadialBasisFunctionSurrogateModelWEIFengtao,SONGLi,LIYan,LIZhen(FacultyofMechanicala

3、ndPrecisionInstrumentEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China)Abstract:Inordertoimproveconvergenceperformanceandcomputationalefficiencyoftheconventionalcollaborativeoptimizationmethod,animprovedcollaborativeoptimizationmethodbasedonradialbasisfunction

4、surrogatemodelisproposedinthispaper.Inthismethod,theapproximateoptimizationmodelsofconstraintconditionsinsystem—levelaYeconstructedusingradialbasisfunctionsurrogatemodel,andareupdatedbyuniformdesignmethodcombinedwithconfidenceregions,andtheparticleswarmoptimi-zational

5、gorithmisintroducedtothesystem—leveloptimizationanddisciplinary—leveloptimization.Theim—provedcollaborativeoptimizationmethodistestedbyusingnumericalcalculationanddeceleratordesignastwotypicalexamples.Theprocessandresultverifythefeasibilityandeffectivenessofthepropose

6、dmethod.Keywords:improvedcollaborativeoptimizationmethod;radialbasisfunction;surogatemodel;particleswarmoptimizationalgorithm协同优化方法(CollaborativeOptimization,简称科问的一致性,而系统级等式约束条件又必须通过CO)是由斯坦福大学Kroo等人于1994年在一致性各个子学科优化获得,当子学科级最优解非常接近约束优化方法基础上提出的。该方法具有高度的学系统级期望值时,系统级约束条件的

7、梯度将会变得科自治性,其组织结构与现代工程设计分工形式一特别小,致使系统级收敛缓慢甚至无解j。针对上致,成为在多学科设计优化领域受到高度关注和广述问题,许多学者提出了一些改进措施,例如文献泛应用的一种非常有效的优化设计方法。[3]将系统级一致性等式约束松弛为不等式约束,协同优化方法是一个二级优化框架,将优化问提出了松弛因子法,但松弛因子的选取比较困难;文题分解为一个系统级优化和多个并行的子学科级优献[4]从几何的角度出发,对协同优化方法的优化化问题。通过系统级优化的等式约束条件来保证学过程进行分析,提出了利用学科间的不一致信息对收

8、稿日期:2013-05.20基金项目:国家自然科学基金资助项目(60903124);西安理工大学科学研究基金资助项目(102.211112)。作者简介:魏锋涛,男,讲师,博士生,主要研究方向为现代优化设计理论与方法、复杂产品多目标多学科设计优化。E

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