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基于代理模型的工程设计是一种高效优化方法,特别适用于计算成本高昂的场景。代理模型(也称为元模型或替代模型)通过机器学习算法构建,能够近似原始复杂系统的行为,从而显著提升设计迭代的效率。
高级应用中,代理模型常结合全局优化算法(如遗传算法或贝叶斯优化)进行多目标设计优化。其核心优势在于减少对高成本仿真或物理实验的依赖,同时通过主动学习策略动态更新模型以平衡探索与开发。
关键挑战包括模型精度与泛化能力的权衡,以及高维参数空间的降维处理。现代解决方案常集成自适应采样和混合建模技术,例如将物理约束嵌入数据驱动模型以提升可靠性。
这类方法已成功应用于航空航天、汽车轻量化等领域,未来趋势将聚焦于与数字孪生技术的深度融合,实现实时设计反馈。