[发明专利]一种基于耦合伴随的水下航行器多学科代理优化方法

说明书

本发明提供了一种基于耦合伴随的水下航行器多学科代理优化方法，采用耦合伴随方程将水下航行器的子学科的梯度与多学科系统的梯度结合起来，通过求解耦合伴随方程，计算得到航行器系统的梯度，大大提高了梯度计算效率。此外，使用梯度信息建立整个AUV多学科系统的梯度增强Kriging代理模型，基于此模型的序列优化能有效降低航行器各学科昂贵的模型分析次数，并且显著提高系统全局最优解的寻找能力。因此，本发明可大大缩减AUV总体设计的时间成本，提高设计效率，具有很高的工程实用性。

技术领域

本发明属于水下航行器总体设计领域，具体涉及一种水下航行器在概念设计阶段进行的多学科代理优化方法。

背景技术

随着人类社会的发展，陆地资源日趋紧张，人类逐渐重视对海洋资源的开发和利用，而自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)作为能够自主航行的水下机器人，已被广泛应用于海洋侦查、海底资源探测、海上搜救及海中水质监测等各项任务中，发挥了越来越重要的作用。

AUV的总体设计是一个复杂的工程系统设计问题，包含了外形与流体动力、动力与能源、质量布局等众多学科的设计分析，这些学科间还存在相互交互、相互耦合的关系。传统的设计方法在设计过程中通常忽略或弱化学科间的相互联系，不同学科的设计分析彼此独立，往往需要多次循环设计，存在研制周期长、开发成本高、总体性能欠佳等问题。多学科设计优化(Multidisciplinary design optimization，MDO)方法被用来解决这种复杂系统设计问题，通过合理安排各学科分析以及数据传递关系，能够更加高效地完成AUV的总体设计。

AUV的多学科设计优化仍然涉及各个学科的多次分析，而学科分析往往非常耗时(例如流体动力分析时进行CFD仿真)，因此计算成本依然较高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于耦合伴随的水下航行器多学科代理优化方法，结合使用耦合伴随方程和代理模型序列优化方法，降低水下航行器的设计成本，提高设计效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1，AUV子学科建模，包括：

1.1步，建立AUV外形与流体动力学科模型，输入参数是几何外形输入参数和流体动力输出参数；

1.2步，建立AUV动力与能源学科模型，输入参数是几何外形输入参数、阻力系数、电池参数和航程航速，输出参数是航行耗能、电池长度；

1.3步，建立AUV质量布局学科模型，输入参数是包含电池舱段的AUV各舱段质量、质心位置，输出参数是整个AUV的质心浮心距；

步骤2，建立AUV系统的多学科集成优化模型，包括：

2.1步，选取设计变量x为几何外形输入参数，设定优化目标f为航行的耗能，约束c为质心浮心距；

2.2步，建立AUV系统的多学科集成优化模型：

minimize f(x,y(x))

with respect to x

subject to c(x,y(x))

式中y(x)是电池长度，是需要迭代求解耦合变量；在优化每一步，对固定的设计变量x，循环对外形与流体动力学科模型、动力与能源学科模型进行分析计算，得到收敛的耦合变量y(x)停止；

步骤3，基于耦合伴随的水下航行器多学科代理优化方法，包括：

3.1步，确定AUV的几何外形参数的上下界，选取采样数目，使用优化拉丁超立方法在设计变量空间采取样本输入点，建立样本输入空间；