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设计变量“维数灾难”问题是限制基于代理模型优化算法应用到高维气动设计的关键技术难题。为了解决维度灾难问题导致的代理模型精度下降和优化效果变差的问题，改进一种基于物理知识驱动的敏感性分区代理模型优化方法，研究不同分区设计变量对目标函数的敏感性；在序贯分区优化的基础上，以敏感性作为分区代理模型优化的顺序，开展进一步的优化设计研究。结果表明：该方法将高维设计空间分解为一系列低维子空间，可以显著提高代理模型的预测精度，实现样本的高效配置，从而实现高效的全局搜索，相较于传统代理优化方法，其建立代理模型所花费时间大幅减少，提高了代理优化方法处理高维气动设计问题的能力。
