利用响应面方法对多学科协同优化方法进行改进

资 源 简 介

利用响应面方法对多学科协同优化方法进行改进

详 情 说 明

多学科协同优化（MCO）是一种广泛应用于复杂工程系统设计的方法，它通过分解子学科并协调优化目标来提高整体性能。然而，传统MCO方法在高维、非线性问题中可能面临计算成本高和收敛速度慢的问题。响应面方法（RSM）作为一种代理模型技术，能够有效近似复杂的系统行为，从而降低计算负担。

本文提出利用响应面方法改进多学科协同优化框架。通过构建各子学科的响应面模型，替代原有的高精度仿真计算，从而显著减少优化过程中的计算耗时。改进后的协同优化方法结合了RSM的快速预测能力和MCO的全局协调能力，适用于涉及多变量、强耦合的系统优化问题。

算例验证部分选取典型的多学科优化问题，对比传统MCO和改进后的方法在优化效率、收敛精度等方面的表现。实验结果表明，引入响应面方法后，优化迭代次数减少，计算时间大幅降低，且最终优化结果仍能保持较高的精度。这一改进为工程实际中的复杂系统优化提供了更高效的解决方案。