MDO优化算法研究

【摘要】： 多学科设计优化技术是上世纪末在国外航空航天领域兴起的一门新兴学科,可以有效地解决大规模复杂工程系统的多学科设计问题。协同优化和多方法协作优化技术是极具潜力的多学科设计优化方法,而在我国协同优化和多方法协作优化的研究才刚刚起步。本文对多学科设计优化方法进行了分析,并着重对协同优化方法和多方法协作优化方法进行了深入的研究、分析、改进。 本文的主要研究工作包括: 1、从高性能的现代优化算法入手,重点介绍了分布式并行遗传算法的数学基础、计算流程及迁移策略。将分布式并行遗传算法(Distributed Parallel Genetic Algorithm,简称DPGA)应用于PID参数的整定,仿真试验表明DPGA提高了局部搜索空间的微调能力,降低了对初值的敏感度,寻优效果也大为改善。针对传统惩罚函数在处理多约束寻优问题上的局限性,将模糊理论与惩罚函数相结合,提出了一种模糊惩罚函数来进行约束处理,并将其应用到十杆桁架进行结构优化设计上。 2、在深入研究协同优化算法框架的基础上,引入代理模型的概念。对现有的代理模型与试验设计方法进行归纳总结,针对现有方法存在的缺点,提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型。通过算例对其进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,而且提高了进化优化算法的局部搜索能力。 3、在前两项的基础上,利用分布式并行遗传算法、模糊惩罚函数和多级代理模型来改进协同优化算法,建立新的基于代理模型的协同优化框架,并通过典型的多学科优化设计问题进行验证。 4、运用分布式遗传算法、模拟退火算法和Powell法结合进行多方法协作优化,并通过对某飞机的设计优化来验证说明多方法协作优化在提高取得全局最优解的几率和节省运算时间方面的良好作用。