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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明涉及一种多保真度数据驱动的AUV外形优化设计方法，获取AUV的三维模型，利用优化拉丁超立方采样方法对AUV三维模型进行高低保真度采样，获取高保真度样本点数据和低保真度样本点数据建立多保真度数据驱动模型；随机在AUV模型设计空间中选取多个优化起点，利用多起点方法在多保真度数据驱动模型上进行寻优，得到多保真度数据驱动模型中的所有局部最优空间；判断局部最优空间是否被充分搜索，如被充分搜索，则输出当前最优值，判断输出的当前最优值是否满足终止条件，如满足终止条件，输出满足要求的优化值，有效的解决了原本信赖域模型管理方法对模型梯度的要求，使优化在没有梯度的引导下最终也能找到满足设计要求的解。
主权项：1.一种多保真度数据驱动的AUV外形优化设计方法，其特征在于，包括：S1.获取AUV的三维模型，并确定的模型设计参数范围；S2.利用优化拉丁超立方采样方法对AUV三维模型进行高低保真度采样，获取高保真度样本点数据和低保真度样本点数据；S3.利用获取的高保真度样本点和低保真样本点数据建立多保真度数据驱动模型；S4.随机在AUV模型设计空间中选取多个优化起点，利用多起点方法在多保真度数据驱动模型上进行寻优，得到多保真度数据驱动模型中的所有局部最优空间；S5.判断局部最优空间是否被充分搜索，如被充分搜索，则输出当前最优值，进入到S7；如没有被充分搜索，进入到S6；S6.采用改进的信赖域模型管理方法对局部空间进行探索；直到被充分搜索为止，并输出当前最优值；S7.判断输出的当前最优值是否满足终止条件，如满足终止条件，进入到S8；如不满足终止条件，进行高保真度样本点和低保真度样本点的补充，返回到S3；S8.输出满足要求的优化值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种多保真度数据驱动的AUV外形优化设计方法
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