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复杂虚拟样机仿真需要求解数量巨大的方程，单次运行就需要很长的时间，而优化时需要成千上万次地进行样机仿真，同时多个优化变量和多局部极值的优化目标函数也对优化算法提出了很高的要求，这就给复杂虚拟样机优化带来很大困难。分析了复杂虚拟样机优化的特点，提出了用神经网络拟合样机函数和用优化算法库选择优化算法的思想，形成了一种适用于复杂虚拟样机优化的通用方法。某型装备整体动态性能的优化实例证明了该方法的有效性。