基于代理模型的工程设计Example Problems

资 源 简 介

基于代理模型的工程设计Example Problems

详 情 说 明

基于代理模型的工程设计是一种高效解决复杂工程问题的方法。代理模型通过机器学习算法构建，能够快速近似真实物理模型或仿真系统的行为。在工程设计中，当直接使用高保真仿真计算成本过高时，代理模型可以大幅减少计算资源消耗。

常见的代理模型类型包括多项式响应面、Kriging模型、径向基函数和人工神经网络等。这些模型通过学习有限数量的高精度仿真数据，建立输入参数与输出响应之间的映射关系。一旦训练完成，代理模型可以在毫秒级时间内提供预测结果，使得工程师能够快速探索设计空间。

工程设计优化中，代理模型常用于多目标优化、参数敏感性分析和不确定性量化等场景。例如，在空气动力学外形优化中，代理模型可以替代计算流体动力学仿真，大幅缩短设计周期。另一个典型应用是汽车碰撞安全性设计，通过代理模型快速评估不同结构参数对碰撞性能的影响。

代理模型方法的有效性取决于采样策略、模型选择和验证方法。合理的实验设计可以确保用最少的高保真仿真数据建立高精度代理模型。交叉验证技术则用于评估模型的预测能力，避免过拟合或欠拟合问题。随着机器学习技术的发展，深度神经网络等新型代理模型正在为复杂工程设计问题提供更强大的解决方案。