The existing multidisciplinary design optimization (MDO) method based on multifidelity optimization has the following disadvantages: (1)The useful information of different fidelity models isn't fully utilized through mostly using the optimization results of high-fidelity models to calibrate or substitute that of low-fidelity. (2)Coordination mechanism of different model is not yet carried out and the various fidelity models are not scientifically and reasonably used from a system-wide perspective. (3)The optimization efficiency is relatively low and the design cycle is long. Particularly when engineering systems are complex, the design costs exponentially increase and sometimes the optimization results can't even be obtained. For the above problems, facing to complex engineering systems, the project incorporates dynamic information fusion theory into the process of MDO, depends on information fusion theory, the sensitivity analysis and dynamic coordination algorithms, and finally presents a novel method of MDO based on dynamic fusion of multifidelity models. This project mainly carries out the mathematical modeling of uncertainty-based multifidelity multidisciplinary design optimization and the research on information fusion theory and dynamic coordination mechanism of different fidelity models in MDO environment, in order to obtain more accurate optimization results within a shorter optimization time and improve the optimization accuracy and efficiency of MDO. Finally, the method is examined by the simulation and experimental verification of the MDO problems of one typical kind of deep-sea Autonomous Underwater Vehicle(AUV). This research will enrich and perfect current MDO theory, further more expand the application fields and significantly improve the practicability of MDO.
现有的基于多保真度优化的多学科设计优化方法存在以下缺点:①侧重于采用高保真度模型对低保真度模型的结果进行校核、修正和替代,未充分利用不同保真度模型的有用信息;②尚未开展模型协调机制研究,不能从全系统角度科学合理的利用各学科不同保真度模型;③优化效率低、设计周期长,系统复杂时甚至难以得到最终优化结果。针对上述问题,本项目面向复杂机电系统,将信息动态融合思想引入多学科设计优化过程中,基于信息融合理论、灵敏度分析和动态协调算法,提出基于多保真度模型动态融合的多学科设计优化方法。主要开展不确定性多学科多保真设计优化数学建模、多学科环境下不同保真度模型信息融合方法和动态协调机制研究,以在更短的时间内获得更精确的优化结果,提高计算精度和优化效率。最后,完成某型深海水下航行器典型优化问题的仿真验证和实验验证。研究成果将丰富和完善现有的多学科设计优化理论,可进一步拓展其应用范围,并显著提高其工程实用性。
本项目面向复杂机电系统,将信息动态融合思想引入多学科设计优化过程,提出基于多保真度模型动态融合的多学科设计优化方法,主要使用信息融合理论、全局灵敏度分析和多属性协调机制,开展多学科不同保真度模型信息融合及动态协调等方面的研究工作。完成的主要研究内容和取得的重要结果如下:.(1)开展了不确定性下多学科多保真度设计优化问题研究。研究不确定性下单学科和多学科多保真度问题的特点,完成了不确定性条件下的单学科和多学科多保真度设计优化数学建模。.(2)开展了不确定条件下多保真度模型信息融合方法以及基于多保真度模型信息融合的不确定性优化方法研究。在对模型不确定性分析的基础上,建立了不确定性条件下的多保真度模型信息融合方法,并提出一种多保真度信息融合的不确定性优化方法,提高了计算精度和优化效率。.(3)开展了基于多属性决策的多保真度模型动态协调机制研究。.研究了基于代理模型的混合多属性决策方法,提出了多种多属性决策方法,并运用于解决多学科多保真度模型的动态协调问题。.(4)开展了考虑模型不确定性的多学科多保真度设计优化方法研究。建立了不确定性条件下多学科多保真度设计优化方法,构建了不确定性下的水下航行器多学科多保真度优化平台,并完成某型深海水下航行器典型优化问题的仿真验证和实验验证。.研究结果表明该方法通过充分利用不同保真度模型的有用信息,能够减少或避免高保真度模型的使用,可有效解决传统多学科设计优化过程计算效率低、计算成本高、设计周期长,有时甚至难以得到最终优化结果等科学问题,对进一步丰富和完善多学科设计优化基础理论,并提高其工程实用性,具有重要的理论意义和应用价值。.在研究过程中,发表学术论文23篇(其中SCI论文13篇),获授权发明专利2项、软件著作权2项,出版学术专著1部,培养硕博研究生6名,参加国际学术会议4次,并先后荣获国家万人计划青年拔尖人才、中国产学研合作创新成果奖一等奖等荣誉和奖励。
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数据更新时间:2023-05-31
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