基于自适应遗传算法响应面优化模型的MDOE方法研究

2025-07-08 10 1.67M 0

  摘要:多项式响应面模型(PRSM)具有建模简单、计算量较小的特点,在基于现代试验设计(MDOE)方法的风洞试验中得到广泛应用。然而,多项式响应面模型无法对模型拟合后的残差进行处理,会丢失部分模型矩阵信息而导致参数预测误差增加。因此,通过预测值和实测值的差值,构造模型残差目标函数,并根据轮盘赌计算个体适应度值,对遗传算法(GA)的交叉概率和变异概率进行改进,建立一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)优化多项式响应面模型的MDOE方法,并应用于飞行器风洞试验。结果表明:MDOE方法仅需传统单变量(OFAT)方法35%左右的试验点,基于改进自适应遗传算法优化后的MDOE方法较基于传统遗传算法的MDOE方法,响应面模型预测误差降低了1.263%,平均迭代速度提高了3.76倍,有效提升风洞试验效率。

  文章目录

  1 MDOE方法

  1.1 多项式响应面模型

  1.2 试验设计

  1.2.1 样本点数量

  1.2.2 样本点分布

  2 试验模型及设备

  2.1 试验模型

  2.2 旋翼气动试验台

  2.3 测力系统

  2.4 数据采集系统

  3 响应面模型构建及优化分析

  3.1 多项式响应面模型构建

  3.2 基于改进自适应遗传算法的模型优化

  3.2.1 基本原理

  3.2.2 基于IAGA的残差目标函数求解

  3.3 多项式响应面模型插值检验

  4 结 论



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