实用指南Constructing a Surrogate

资 源 简 介

实用指南Constructing a Surrogate

详 情 说 明

代理模型（Surrogate Model）是一种用于简化复杂工程设计的强大工具，尤其在计算成本高昂或时间受限的情况下。它通过构建近似数学模型来替代高保真仿真或物理实验，从而加速设计优化和参数分析。

核心思路 代理模型的核心在于利用有限的样本数据（如仿真结果或实验数据）训练一个计算高效的近似模型。常用方法包括多项式回归、径向基函数（RBF）、克里金（Kriging）和人工神经网络。其优势在于能以较低的计算代价预测新设计点的性能，适用于迭代优化或敏感性分析。

关键步骤 采样设计：通过实验设计（如拉丁超立方采样）在参数空间内生成代表性样本点，平衡覆盖性与效率。 模型训练：选择与问题匹配的代理模型类型，例如克里金适用于非线性响应，多项式回归适合平滑问题。 验证与迭代：通过交叉验证或预留测试集评估模型精度，必要时补充样本或调整模型结构。

应用场景 代理模型广泛应用于航空航天（翼型优化）、汽车工业（碰撞仿真替代）等领域，尤其适合多学科优化或不确定性量化。其价值在于将耗时数天的仿真缩短至秒级预测，同时保留足够的准确性指导决策。