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基于代理模型的工程设计是一种将复杂系统简化为可高效计算的近似模型的方法。在工程实践中,它常用于优化设计参数、减少计算成本或分析不确定性问题。
代理模型的核心思想是通过有限的真实模拟或实验数据,训练一个快速响应的数学模型(如多项式回归、Kriging模型或神经网络)。该模型能近似原始系统的输入-输出关系,从而避免频繁调用耗时的高精度仿真工具。
典型应用包括: 参数优化:在设计空间快速筛选候选方案,代理模型的低计算开销使其适用于遗传算法等迭代优化流程。 敏感性分析:通过代理模型解析各设计变量对目标的影响权重。 不确定性量化:基于代理模型执行蒙特卡洛仿真,评估制造公差或环境波动对性能的影响。
实现时需注意代理模型的精度验证(如交叉验证)与迭代更新机制,尤其在设计空间边界或非线性区域需补充采样点以提高可靠性。