System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法技术_技高网

一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法技术

技术编号:44796574 阅读:7 留言:0更新日期:2025-03-28 19:48
本申请属于飞机结构仿真计算领域,具体涉及一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,包括:步骤一、根据结构模型输入变量X的概率分布f<subgt;X</subgt;(x),抽取N个输入样本{x<supgt;(1)</supgt;,…,x<supgt;(N)</supgt;}<supgt;T</supgt;,构建全局建模的样本池步骤二、从样本池中选取N<subgt;0</subgt;个输入样本将每个输入样本代入有限元模型中进行计算,得到相应的输出响应样本步骤三、对输出响应样本进行PCA降维分解,将输出响应样本转化成均值中心化后的输出主分量样本步骤四、以输入样本输出主分量样本构建Kriging模型g<subgt;K</subgt;(X);步骤五、以方差学习函数,对Kriging模型g<subgt;K</subgt;(X)进行更新,得到计算用Kriging模型g<subgt;K</subgt;(X);步骤六、以计算用Kriging模型g<subgt;K</subgt;(X),进行矩阵重构,得到高维输出预测模型。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于飞机结构仿真计算领域,具体涉及一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法


技术介绍

1、在工程实际中,飞机结构的有限元模型仿真与计算往往需要消耗大量的时间成本,对于复杂的飞机结构模型,例如机翼结构、机身结构以及发动机等关键飞机结构部件模型,建模与仿真的计算成本和时间消耗更是巨大,致使对飞机结构的分析与设计效率较低,给相关结构的分析、设计与优化带来了巨大的计算挑战,严重制约着飞机结构设计、改进的快速迭代。

2、针对上述问题,一种有效的解决方案是使用全局代理模型方法,在原始模型的设计变量空间中,构建一个计算成本低且保真度较高的全局代理模型来提高模型计算的效率。

3、目前,全局代理模型技术已经在提升有限元模型、计算流体力学模型的计算效率方面发挥了显著作用,为加速相关结构的分析与计算提供了有力的帮助。然而,在研究飞机结构性能时常常会遇到高维输出的情况,例如研究飞机结构在某个时段内的性能就需要获得大量离散时刻下的结构输出响应,进而导致模型输出维度呈大幅度增长,该种情况将会给全局代理模型的构建带来巨大的计算负担,使得全局代理模型技术无法充分发挥其自身优势。

4、鉴于上述技术问题的存在提出本申请。


技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。

2、本申请的技术方案是:

3、一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,包括:

4、步骤一、根据结构模型输入变量x的概率分布fx(x),抽取n个输入样本{x(1),…,x(n)}t,构建全局建模的样本池

5、步骤二、从样本池中选取n0个输入样本将每个输入样本代入有限元模型中进行计算,得到相应的输出响应样本

6、步骤三、对输出响应样本进行pca降维分解,将输出响应样本转化成均值中心化后的输出主分量样本

7、步骤四、以输入样本输出主分量样本构建kriging模型gk(x);

8、步骤五、以方差学习函数,对kriging模型gk(x)进行更新,得到计算用kriging模型gk(x);

9、步骤六、以计算用kriging模型gk(x),进行矩阵重构,得到高维输出预测模型。

10、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,步骤一中,对于机翼结构,结构模型变量包括盒段的长度l,杆单元的截面积a,翼肋和翼墙所用的板单元厚度θ2,蒙皮所用的板单元厚度θ1,杆单元、板单元的弹性模量e1、e2,外载荷集中力p。

11、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,步骤二中,对于机翼结构,输出响应可设计为机翼结构在y方向上位移与位移极限的差值。

12、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,步骤三具体为:

13、

14、

15、其中,

16、为输出响应样本进行pca降维分解的降维投影矩阵;

17、z为输出主分量,其维数小于输出响应样本的维数;

18、为输出样本的均值。

19、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,步骤五包括:

20、s1、利用kriging模型gk(x)对样本池中的输入样本进行预测,获得每个输入样本的输出均值和标准差;

21、s2、若输出预测标准差满足停止准则,得到计算用kriging模型gk(x),否则,选择kriging模型gk(x)输出标准差最大的输入样本xnew,以有限元模型进行计算,得到相应的输出响应样本ynew,将样本{xnew,ynew}加入kriging模型的训练样本集,更新kriging模型gk(x),返回s1。

22、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,s中,停止准则为:

23、|σmax,i-σmax,i-1|/σmax,i-1≤δ;

24、其中,

25、σmax,i为获取第i个样本时kriging模型的最大预测标准差,σmax,i-1为获取第i-1个样本时kriging模型的最大预测标准差,δ为前后两个最大kriging预测标准差的相对偏差阈值。

26、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,前后两个最大kriging预测标准差的相对偏差阈值δ,取0.01。

27、根据本申请的至少一个实施例,上述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法中,步骤六中,高维输出预测模型为:

28、本申请至少存在以下有益技术效果:

29、提供一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,采用主成分分析pca技术,来处理高维输出变量,并利用自适应学习函数选择出对代理模型输出精度有重要贡献的样本,从而利用更少的建模样本获取高精度的全局代理模型,由此为高维输出飞机结构建立一种降维空间中的自适应全局代理模型建模,对飞机结构高维输出进行高效率的准确预测,能够很好的满足飞机结构设计、改进快速的迭代的需要。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

5.根据权利要求4所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

6.根据权利要求5所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

8.根据权利要求7所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

【技术特征摘要】

1.一种高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的高维输出飞机结构全局代理模型构建方法,其特征在于,

【专利技术属性】
技术研发人员:刘昱杉刘彦杰杜鹏良孟祥渊郭晓明
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所
类型:发明
国别省市:

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