【摘 要】
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Kriging代理模型中引入梯度信息能够提高模型的预测精度,但常规耦合梯度的方法都有不足之处.本文结合分级Kriging模型,提出了一种变可信度分级Kriging模型耦合梯度(GEHK)信息
【机 构】
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西北工业大学翼型叶栅国家重点实验室,西安,710072
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Kriging代理模型中引入梯度信息能够提高模型的预测精度,但常规耦合梯度的方法都有不足之处.本文结合分级Kriging模型,提出了一种变可信度分级Kriging模型耦合梯度(GEHK)信息的新方法.首先利用梯度信息,选取扰动步长得到初始样本点附近的派生点,以派生点拟合出能够预测目标函数趋势的低精度Kriging模型.然后以初始样本点修正该模型得到高精度的Kriging模型.翼型减阻优化设计算例表明,与常规耦合梯度的Kriging模型相比,基于分级Kriging的梯度耦合方法对于扰动步长引入的误差不敏感,明显提高了模型预测精度,优化效率因此提升并使得目标函数值下降得更加迅速.相比Euler解作为低精度数据的常规分级Kriging模型,由梯度信息得到的派生点为模型提供了更准确的全局趋势预测,取得了更好的优化结果.本文方法成功应用于翼型多点减阻优化问题,说明该方法对复杂设计问题有很好的适应性.基于分级Kriging模型的耦合梯度方法克服了常规方法的缺点,提高了模型全局拟合精度,是一种优化效率更高的Kriging方法.
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