【摘 要】
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该文对基于神经网络响应面的并行子空间优化方法(Concurrent SubspaceOptimization,简称CSSO)及其在飞机方案优化设计中的应用进行了研究,并编写了相应的计算程序.在阐明CSSO
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该文对基于神经网络响应面的并行子空间优化方法(Concurrent SubspaceOptimization,简称CSSO)及其在飞机方案优化设计中的应用进行了研究,并编写了相应的计算程序.在阐明CSSO求解框架的基础之上,介绍了响应面的基本概念及其数学描述形式,通过神经网络来实现响应面模型的构建和响应面的逼近.将一个考虑多学科的具有耦合的飞机方案设计问题分解为不同的子学科(子空间)问题,在不同的子空间中建立各自对应的响应面,以此来处理解决耦合、非层次性的方案设计问题,并以此解决设计中出现的信息交换与协调问题.研究表明,该算法能以较少的系统分析次数在设计空间内寻找出一个较好的设计方案,计算效率高,并行性好,且具有较好的收敛性.采用遗传算法有效地简化了对优化方法的要求,增强了程序开发的继承性,缩短了研究周期.采用神经网络能够很大程度上提高模型的精度,并大大提高了系统分析的抗数值噪声性能.
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