[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

摘要

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。

主权项

1.一种基于耦合伴随的水下航行器多学科代理优化方法，其特征在于包括以下步骤：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  xsubject 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；3.2步，对每个样本输入点，计算目标函数f和约束c；3.3步，对每个样本输入点，使用耦合伴随方程计算目标函数和约束对设计变量的梯度df/dx和dc/dx；3.4步，将3.2步和3.3步计算的目标函数、约束及其对设计变量的梯度补充为样本输入点的输出，将所有样本加入样本数据库，并在样本数据库中找到AUV的当前最优设计；3.5步，判断AUV的当前最优设计是否满足设定的优化终止条件，若不满足终止条件则优化继续，进入3.6步；否则优化停止，进入3.10步；3.6步，使用样本数据库中所有的样本建立AUV多学科系统的梯度增强Kriging代理模型和3.7步，使用多起点序列二次优化方法对AUV多学科系统的梯度增强Kriging代理模型进行优化，得到近似的最优设计参数值，即设计变量值；3.8步，将近似的最优设计参数值作为新的样本输入值，并使用3.2步和3.3步计算新样本的输出值；3.9步：将新的样本补充进样本数据库，并在新的样本数据库中找到AUV的当前最优设计，然后返回3.5步；3.10步，输出AUV的当前最优设计，就是AUV总体多学科设计优化的最优解。