【摘 要】
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[目的]运用基于数据驱动的离散优化思路,对翼身融合水下滑翔机舱体−骨架耦合结构进行优化设计。[方法]首先,采用一种Kriging辅助的离散全局优化(KDGO)算法解决计算代价昂贵的黑箱问题,该算法采用一种新颖的加点策略来捕获性能较好的离散样本点,并在该加点策略中引入多起点数据挖掘方法,主要包含多起点优化、投影、采样和选择4个阶段。其次,建立骨架−舱体耦合结构的参数化模型,并对耦合结构进行吊放变形和深水受压工况的有限元分析。接着,以浮−重比为目标,把骨架结构、舱体结构的强度与稳定性指标作为约束,同时考虑外形
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51805436,51875466),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3102020HHZY030003),中国博士后科学基金资助项目(2019T120941)。
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[目的]运用基于数据驱动的离散优化思路,对翼身融合水下滑翔机舱体−骨架耦合结构进行优化设计。[方法]首先,采用一种Kriging辅助的离散全局优化(KDGO)算法解决计算代价昂贵的黑箱问题,该算法采用一种新颖的加点策略来捕获性能较好的离散样本点,并在该加点策略中引入多起点数据挖掘方法,主要包含多起点优化、投影、采样和选择4个阶段。其次,建立骨架−舱体耦合结构的参数化模型,并对耦合结构进行吊放变形和深水受压工况的有限元分析。接着,以浮−重比为目标,把骨架结构、舱体结构的强度与稳定性指标作为约束,同时考虑外形
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