CN106021773B - 一种针对叶扇自动适配算法的优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，包括以下步骤：a、设置设计变量空间，设置求解器；b、运行抽样算法调用所述求解器采样；c、建立样本库，进行DoE分析；d、构造Kriging模型并分析解空间，选取合适的优化算法组合，并调整优化算法内部控制参数，得到当前Kriging模型中预测的最优点；e、调用求解器，对预测点进行评估；f、判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则结束进程并返回优解；否则自c顺序执行，本发明涉及的方法优点在于通过更少的求解次数，找到合理的更优设计方案，提高了优化效率；自动选取优化策略，可以对多目标问题进行拉格朗日约束处理，内部优化方法的专家参数自适应，便于简单使用，降低了使用者对优化理论的掌握要求；程序自动化处理寻优，减少了人工工作量。

Description

一种针对叶扇自动适配算法的优化方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种自动适配算法的优化方法。

背景技术

优化的根本目标是提高研发能力，降低能耗及产品运维成本，提升用户体验，加速占据市场份额等。将优化方法和设计结合成为一种必然趋势。

传统设计的优化是通过人工的试算法，根据设计要求，参考同类产品的设计经验，结合一定的理论判断选定设计参数，然后再通过计算机辅助工程技术等方式进行校核，反复上述过程直到获得较为满意的设计为止。但这种传统设计优化中人工处理方式的低效率和产品质量的不足促进了计算机辅助优化(CAO)技术的兴起。它依赖某种优化方法，结合现有计算机辅助工程(CAE)技术，通过程序自动寻找更优设计，同时提供多种合理方案，供使用者根据实际需求选取适合的设计方案。

计算机辅助优化的目标就是自动地高效获取高质量的方案，而它的核心是对优化策略的设计，优化策略的优劣直接影响方案设计的效率，更优秀的策略是以更小的计算代价，更短的时间找到合理的更优的设计方案。目前，普遍采用的优化策略往往是一些传统的优化策略的集合，诸如规划问题的单纯形法，局部优化的共轭梯度法，拟牛顿法等；可以进行全局优化的一些智能方法，如禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，蚁群算法，粒子群算法等，另外还有人工神经网络方法，使用者可以根据其所处理问题的背景，选取适合自身的优化方法，进行计算机辅助工程(CAE)的调用，寻找更优的设计方案。

现有的优化方法自身的局限，每种优化方法都有各自的适用范围，参数设定、内部策略实现的方案，如果是单独依靠某种优化方法，或者简单的将现有的优化方法收集起来，然后使用者根据需求选取适合的方法，这种手动的过程，导致使用者自身具备的优化经验和专业知识的多少成为选取优化方法的重要因素，通过这种主观的选取，不能确定选取的是否为较优的方法，更不能确定优化的质量和效率。

综上所述，传统的优化方法对于使用者的要求较高，使用者需具备一定的优化方法的知识，如方法、参数的选取，使用代理的条件等，目前在具体的某种优化方法仍然在不断的完善，如健壮性、自适应性，但都是依赖某种优化方法，或直接选取多个优化方法同时设计，并不能获得更高的效率，从而导致设计成本高，计算量大；推导过程复杂，且不能稳定得到较优的方案或结果。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种自动适配算法的优化方法，通过程序自动化处理，寻找最优的方案，减少人工工作量，使用简单，提高优化效率。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

一种自动适配算法的优化方法，包括以下步骤：a、设置设计变量空间，设置求解器；b、运行抽样算法调用所述求解器采样；c、建立样本库，进行DoE分析；d、构造Kriging模型并分析解空间，选取合适的优化算法组合，并调整优化算法内部控制参数，得到当前Kriging模型中预测的最优点；所述优化算法中约束处理方法为基于真实目标函数将有约束形式转化为无约束形式：

所述约束处理方法包括以下步骤：

STEP1：给定初始点

乘子向量

参数σ＝2，ε>0，α>1，β∈(0,1)，k:＝1，

定义扩展向量：

并计算

STEP2：以

为初始点，解无约束问题

得到Pareto解集

所述解集包含一个或多个解；

STEP3：

从所述STEP2中的Pareto解集选取一个

若

则停止迭代，且

为所求；

否则进入STEP4；

所述STEP3还可以是STEP3修正，其修正步骤如下:

Pareto中所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，

否则进入STEP4修正；

STEP4：若

则σ：＝ασ，并转至STEP5，

否则直接转至STEP5。

所述STEP4还可以是STEP4修正，其修正步骤如下:

若Pareto中某一个

则σ：＝ασ，提取该

并转至STEP5，

否则，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5；

STEP5：根据下式更新乘子向量

并k:＝k+1后转至STEP2，

e、调用求解器，对预测点进行评估；f、判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则结束进程并返回优解；否则自c顺序执行。

上述方案中，优选的，所述步骤c在建立样本库时，可以有两种，含代理时，可直接调用已有样本库；不含代理时，通过抽样算法生成初始样本库；

上述方案中，优选的，所述步骤d中所述STEP3修正和所述STEP4修正可合并为一种替代步骤，所述替代步骤如下：

计算Pareto解集对应的

集合。

若所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，若不成立，继续计算，若Pareto中某一个

则σ：＝ασ，提取该

并转至STEP5，若不成立，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5。

上述方案中，优选的，所述求解器为用于几何建模的CAD软件，生成网格的网格生成软件，CAE软件组合而成或者显示函数表达式。

上述方案中，优选的，所述CAE软件可以是流体分析的CFD软件或者热、力、电磁类分析软件。

本发明的技术方案中提供的一种自动适配算法的优化方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：通过更少的求解次数(CAE计算次数)，找到合理的更优设计方案，提高了优化效率；自动选取优化策略，可以对多目标问题进行拉格朗日约束处理，内部优化方法的专家参数自适应，便于简单使用，降低了使用者对优化理论的掌握要求；程序自动化处理寻优，减少了人工工作量。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明，以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。

以风扇叶片为例，通过自动适配算法的优化方法，本发明以风扇叶片为例，通过自动适配算法的优化方法，对叶扇设计参数优化获得更低的噪音和更高的效率。步骤如下：a、设置设计变量空间，设置求解器，设计变量为叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度等参数的取值范围，求解器设置，同时设置目标值，噪音和效率的可接受的取值范围；

b、运行抽样算法调用所述求解器采样；通过抽样算法并调用求解器进行采样，获得叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度参数的对应的叶扇工况下的噪音与效率值；

c、建立样本库，进行DoE分析：根据抽样获得叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度参数的对应的叶扇工况下的噪音与效率值生成样本库，然后做DoE分析。

d、构造Kriging模型并分析解空间，选取合适的优化算法组合，并调整优化算法内部控制参数，得到当前Kriging模型中预测的最优点，即获得预测的能够得到更低噪音与更高效率的设计参数。所述优化算法中约束处理方法为基于真实目标函数将有约束形式转化为无约束形式：

所述约束处理方法包括以下步骤：

STEP1：给定初始点

乘子向量

参数σ＝2，ε>0，α>1，β∈(0,1)，k:＝1，

定义扩展向量：

并计算

STEP2：以

为初始点，解无约束问题

得到Pareto解集

所述解集包含一个或多个解；

STEP3：

从所述STEP2中的Pareto解集选取一个

若

则停止迭代，且

为所求；

否则进入STEP4；

所述STEP3还可以是STEP3修正，所述STEP3修正步骤如下:

Pareto中所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，

否则进入STEP4修正；

STEP4：若

则σ：＝ασ，并转至STEP5，

否则直接转至STEP5。

所述STEP4还可以是STEP4修正，所述STEP4修正步骤如下:

若Pareto中某一个

则σ：＝ασ，提取该

并转至STEP5，

否则，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5；

STEP5：根据下式更新乘子向量

并k:＝k+1后转至STEP2，

e、调用求解器，对预测点进行评估；调用已经设置好的求解器对预测的能够得到更低噪音与更高效率的设计参数，并对计算结果进行评估；

f、判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则结束进程并返回优解；否则自c顺序执行：即终止条件为叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度等参数在两种工况下都能够达到更低的噪音和更高的效率，如果没有达到终止条件，自步骤c反复执行优化算法，直至到达终止条件为止；

所述步骤c在建立样本库时，可以有两种，含代理时，可直接调用已有样本库；不含代理时，通过抽样算法生成初始样本库；

所述步骤d中所述STEP3修正和所述STEP4修正可合并为一种替代步骤，所述替代步骤如下：

计算Pareto解集对应的

集合。

若所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，若不成立，继续计算，若Pareto中某一个

则σ：＝ασ，提取该

并转至STEP5，若不成立，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5。

所述求解器为用于几何建模的CAD软件，生成网格的网格生成软件，CAE软件组合而成或者显示函数表达式。

所述CAE软件可以是流体分析的CFD软件或者热、力、电磁类分析软件。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、设置设计变量空间，设置求解器，同时设置目标值，噪音和效率的可接受的取值范围，所述设计变量为叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度参数的取值范围；

b、运行抽样算法调用所述求解器采样，通过抽样算法并调用求解器进行采样，获得叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度参数的对应的叶扇工况下的噪音与效率值；

c、建立样本库，进行DoE分析：根据抽样获得叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度参数的对应的叶扇工况下的噪音与效率值生成样本库，然后做DoE分析；

d、构造Kriging模型并分析解空间，选取合适的优化算法组合，并调整优化算法内部控制参数，得到当前Kriging模型中预测的最优点，即获得预测的能够得到更低噪音与更高效率的设计参数，所述优化算法中约束处理方法为基于真实目标函数将有约束形式转化为无约束形式：

所述约束处理方法包括以下步骤：STEP1：给定初始点

乘子向量

参数σ＝2，ε>0，α>1，β∈(0,1)，k＝1，

定义扩展向量：

并计算

STEP2：以

为初始点，解无约束问题

得到Pareto解集

所述解集包含一个或多个解；

STEP3：

从所述STEP2中的Pareto解集选取一个

若

则停止迭代，且

为所求，否则进入STEP4；

所述STEP3还可以是STEP3修正，其修正步骤如下：

Pareto中所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，否则进入STEP4修正；

STEP4：若

则σ修正为ασ，并转至STEP5，否则直接转至STEP5；

所述STEP4还可以是STEP4修正，其修正步骤如下：

若Pareto中某一个

则σ修正为ασ，提取该

并转至STEP5，否则，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5；

STEP5：根据下式更新乘子向量

并k＝k+1后转至STEP2，

e、调用求解器，对预测点进行评估；调用已经设置好的求解器对预测的能够得到更低噪音与更高效率的设计参数，并对计算结果进行评估；

f、判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则结束进程并返回优解；否则自c顺序执行：即终止条件为叶片扭度，风道半径，轮毂比，叶片的掠度，叶片的数量，叶片的周向弯度等参数在指定工况下都能够达到更低的噪音和更高的效率，如果没有达到终止条件，自步骤c反复执行优化算法，直至到达终止条件为止。

2.如权利要求1所述的一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，其特征在于，所述步骤c在建立样本库时，有两种情形，含代理时，可直接调用已有样本库；不含代理时，通过抽样算法生成初始样本库。

3.如权利要求1所述的一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，其特征在于，所述步骤d中所述STEP3修正和所述STEP4修正可合并为一种替代步骤，所述替代步骤如下：

计算Pareto解集对应的

集合，若所有

均成立则停止迭代，且Pareto解集为所求，若不成立，继续计算，若Pareto中某一个

则σ修正为ασ，提取该

并转至STEP5，若不成立，提取Pareto解集中距原点最近点的

并转至STEP5。

4.如权利要求1所述的一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，所述求解器为用于几何建模的CAD软件，生成网格的网格生成软件，CAE软件组合而成或者显示函数表达式。

5.如权利要求4所述的一种针对叶扇自动适配算法的优化方法，所述CAE软件是流体分析的CFD软件或者热、力、电磁类分析软件。