CN115270363B - 基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法及装置 - Google Patents

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CN115270363B CN202211204851.9A CN202211204851A CN115270363B CN 115270363 B CN115270363 B CN 115270363B CN 202211204851 A CN202211204851 A CN 202211204851A CN 115270363 B CN115270363 B CN 115270363B
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Abstract

本发明涉及离心压气机气动优化技术领域，特别是指一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法及装置，方法包括：获取样本数据；计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；通过多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；基于多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对样本数据进行样本填充；重复执行步骤S3至步骤S5，直到总样本的数量达到预设数量为止，确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。采用本发明，可以有效改善中高维昂贵计算问题，提高离心压气机叶片额定工况最佳构型的寻优效率。

Description

基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法及装置
技术领域
本发明涉及离心压气机优化技术领域，特别是指一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法及装置。
背景技术
离心压气机是保障国防安全和促进国民经济发展的重要动力装备，已广泛应用于航空航天、船舶、化工和新能源等战略需求领域。根据全国能源基础与标准化委员会的有关统计资料，工业压气机系统年耗电量约占全国总发电量的6%-9%左右。随着中国在第七十五届联合国大会上提出“碳达峰、碳中和”的目标承诺及推进，提高离心压气机的气动性能对“节能减排”具有积极意义。
但离心压气机工作时通常伴随大逆压梯度、强三维效应和非定常特征，对离心压气机复杂曲面叶片进行三维气动设计优化时会面临设计变量多、搜索空间大和优化效率低等难题，通常需要数千次的迭代计算求取全局优化解，冗长的仿真过程和“昂贵计算”很难在有限的时间内达到预期效果。
代理模型技术是解决高耗时评估问题有效技术手段，传统的代理模式通常采用单一模型，但在中高维（大于20维）的优化问题中存在模型精度低、优化效果差等问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法及装置。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法，该方法由电子设备实现，该方法包括：
S1、初始化样本数据；
S2、计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；
S3、设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于所述样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；
S4、通过所述多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；
S5、基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充；
S6、重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
可选地，所述S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 250378DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 320182DEST_PATH_IMAGE002
为额定工况的绝热效率。
可选地，所述多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
可选地，所述S4的创建集成的多代理模型的数学表达式如下式（2）：
Figure 303182DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 370495DEST_PATH_IMAGE004
为代理模型的总数；
Figure 856971DEST_PATH_IMAGE005
为输入的样本数据；
Figure 351538DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 25096DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据；
Figure 427258DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 971503DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 168129DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 125721DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 65995DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应值；
Figure 792643DEST_PATH_IMAGE011
为输入的样本数据在
Figure 160170DEST_PATH_IMAGE012
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 808320DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 755548DEST_PATH_IMAGE010
个样本 数据在第
Figure 602281DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
可选地，所述基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充，包括：
求解得到不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估值，对所述不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估解进行昂贵计算，将昂贵计算得到的昂贵数据填充到样本数据中。
可选地，所述根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型，包括：
确定总样本中绝热效率最高的最优样本；
根据所述最优样本，对离心压气机叶片气动构型进行赋值，得到离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
另一方面，提供了一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计装置，该装置应用于基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法，该装置包括：
获取模块，用于初始化样本数据；
处理模块，用于计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；
建立模块，用于设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于所述样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；
创建模块，用于通过所述多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；
填充模块，用于基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充；
确定模块，用于重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
可选地，所述S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 140710DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 807314DEST_PATH_IMAGE002
为额定工况的绝热效率。
可选地，所述多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
可选地，所述S4的创建集成的多代理模型的数学表达式如下式（2）：
Figure 558233DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 931576DEST_PATH_IMAGE004
为代理模型的总数；
Figure 906485DEST_PATH_IMAGE005
为输入的样本数据；
Figure 60386DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 146154DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据；
Figure 701900DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 847711DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 223328DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 847208DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 523040DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应值；
Figure 43014DEST_PATH_IMAGE014
为输入的样本数据在
Figure 566313DEST_PATH_IMAGE012
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 728304DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 993063DEST_PATH_IMAGE007
个样本 数据在第
Figure 215097DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
可选地，所述填充模块，用于：
求解得到不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估值，对所述不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估解进行昂贵计算，将昂贵计算得到的昂贵数据填充到样本数据中。
可选地，所述确定模块，用于：
确定总样本中绝热效率最高的最优样本；
根据所述最优样本，对离心压气机叶片气动构型进行赋值，得到离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过本发明提出基于多代理技术的离心压气机叶片气动优化设计方法，可以有效改善中高维昂贵计算问题，在迭代速度上与传统优化算法相比具有明显优势，提高了离心压气机叶片额定工况最佳构型的寻优效率。同时，采用的型面参数化方法可实现离心压气机复杂曲面叶片的灵活构型；在几何控制参数上增加的离心约束有利于光滑叶片的生成；保证叶轮与机匣的相交有助于提高优化过程中的网格生成率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法流程图；
图3是本发明实施例提供的一种基于数据驱动的多代理技术优化流程图；
图4是本发明实施例提供的一种额定工况的流量-绝热效率气动性能曲线示意图；
图5是本发明实施例提供的一种额定工况的总压比-绝热效率性能曲线示意图；
图6是本发明实施例提供的一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计装置框图；
图7是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例提供了一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法，该方法可以由电子设备实现，该电子设备可以是终端或服务器。如图1所示的基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法流程图，如图2所示的基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法流程图，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
S1、初始化样本数据。
一种可行的实施方式中，初始化样本数据的方式有很多，其中一种可行的处理方式为：布局单位样条曲面的设计顶点和设计空间，采用拉丁超立方抽样方法初始化样本数据，具体来说，可以设置5d个采样点进行采样，其中，d表示变量个数；
举例来说，当d设置为20时，采样的过程可以如下：
初始化100个样本点，每一维变量分成100个小区间，每个样本点在小区间内是随机分布的，所选取的100个样本点对任意一个维度投影时，该维度上的每一个小区间内有且仅有一个样本点。
S2、计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率。
一种可行的实施方式中，计算额定工况下的气动性能数值的方法有很多，其中一种可行的实施方式可以包括下述步骤S21-S25：
S21、采用型面映射参数化方法，对原始离心压气机的叶片几何构型进行参数化表达，创建了原始叶片吸力面与单位样条曲面的映射模型、压力面与单位样条曲面的映射模型。
具体地，对原始叶型吸力面和压力面的几何型线进行单位化，生成单位化的映射样条曲面，建立映射模型：
原始叶型吸力面和压力面型线单位化方法相同，横坐标数学定义如下：
Figure 34149DEST_PATH_IMAGE015
式中，
Figure 734251DEST_PATH_IMAGE016
是型线单位化后的横坐标，
Figure 853517DEST_PATH_IMAGE007
是型线上弧长段号。
Figure 715294DEST_PATH_IMAGE017
是型线标号。
Figure 552800DEST_PATH_IMAGE018
是第
Figure 791014DEST_PATH_IMAGE019
段弧长，
Figure 30366DEST_PATH_IMAGE020
是第
Figure 859781DEST_PATH_IMAGE017
条型线。
原始叶型吸力面和压力面型线单位化方法相同，纵坐标数学定义如下：
Figure 184583DEST_PATH_IMAGE021
式中，
Figure 226489DEST_PATH_IMAGE022
是型线单位化后的纵坐标
Figure 585926DEST_PATH_IMAGE007
是型线上弧长段号。
Figure 320664DEST_PATH_IMAGE017
是型线标号。
Figure 867183DEST_PATH_IMAGE023
是第
Figure 243937DEST_PATH_IMAGE024
段弧长，而
Figure 457881DEST_PATH_IMAGE025
第
Figure 629099DEST_PATH_IMAGE007
条型线。
生成映射样条曲面方法的数学表达式如下：
Figure 928494DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure 843360DEST_PATH_IMAGE027
是单位化的映射样条曲面上的点坐标，
Figure 646231DEST_PATH_IMAGE028
是样条曲面控制顶点坐标，
Figure 988351DEST_PATH_IMAGE029
是样条曲面上的横坐标的标号，
Figure 775041DEST_PATH_IMAGE030
样条曲面上的横坐标的控制顶点数，
Figure 228019DEST_PATH_IMAGE031
是样条曲面上的纵 坐标的标号，
Figure 416555DEST_PATH_IMAGE032
样条曲面上的纵坐标的控制顶点数，
Figure 929576DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 937983DEST_PATH_IMAGE034
是伯恩斯坦基函数， 其中
Figure 194652DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 237695DEST_PATH_IMAGE036
是映射参数。
建立吸力面、压力面的映射模型，两个映射模型数学表达式相同，如下：
Figure 656038DEST_PATH_IMAGE037
式中，
Figure 417320DEST_PATH_IMAGE038
是原始叶片表面的变化量。
S22、基于步骤一得到的映射模型和样本数据，采用鲁棒性强的蒙特卡洛算法，求解映射模型非线性方程组的局部参数，进而求出原始叶片表面的变化量。
具体地，建立映射函数与真实叶片数据点的误差模型，数学表达式如下：
Figure 212101DEST_PATH_IMAGE039
式中，
Figure 109650DEST_PATH_IMAGE040
为映射参数，
Figure 964473DEST_PATH_IMAGE041
为映射值与真实值的误差为，
Figure 224771DEST_PATH_IMAGE042
为真实坐标,
Figure 823242DEST_PATH_IMAGE043
是 样条曲面控制顶点坐标，
Figure 575298DEST_PATH_IMAGE044
是样条曲面上的横坐标的标号，
Figure 866602DEST_PATH_IMAGE045
样条曲面上的横坐标的控制顶 点数，
Figure 805739DEST_PATH_IMAGE046
是样条曲面上的纵坐标的标号，
Figure 207901DEST_PATH_IMAGE047
样条曲面上的纵坐标的控制顶点数，
Figure 814463DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure 276669DEST_PATH_IMAGE049
是伯恩斯坦基函数，其中
Figure 234260DEST_PATH_IMAGE050
和
Figure 174535DEST_PATH_IMAGE051
是映射参数。
首先，初始化映射参数
Figure 901182DEST_PATH_IMAGE052
，计算初始差值
Figure 534289DEST_PATH_IMAGE053
，设定一正数
Figure 713597DEST_PATH_IMAGE054
。再次，在区 间
Figure 457562DEST_PATH_IMAGE055
上生成随机数向量
Figure 304296DEST_PATH_IMAGE056
，计算
Figure 842724DEST_PATH_IMAGE057
。当
Figure 774908DEST_PATH_IMAGE058
Figure 56985DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 758225DEST_PATH_IMAGE060
。若随机生成的多组随机向量仍不满足
Figure 467555DEST_PATH_IMAGE058
Figure 887035DEST_PATH_IMAGE059
，则令
Figure 707223DEST_PATH_IMAGE061
，如此循环计算，直到
Figure 262970DEST_PATH_IMAGE062
，进而得到最佳映射 参数。
S23、基于步骤三求出的原始叶片吸力面和压力面数据点的变化量，采用扰动样条曲面的方法，获到新的叶片几何构型。
Figure 408780DEST_PATH_IMAGE063
式中，
Figure 49977DEST_PATH_IMAGE064
是新叶片坐标值，
Figure 673856DEST_PATH_IMAGE065
是原始叶片坐标值，
Figure 349688DEST_PATH_IMAGE066
是原变化量；通过扰动样 条曲面的设计顶点参数，求出变化量，将其叠加在叶片曲面。
S24、基于原始离心压气机叶轮生成的.trb网格模板文件，对步骤四得到的新叶片几何构型进行网格划分，生成新的离心压气机叶片网格模型。
具体地，预设的网格模板文件的相关参数可以是：网格主拓扑采用H＆I，叶尖间隙拓扑采用HO，网格划分总数为120万，采用FINE/TURBO的Autogrid5模块生成.trb文件的网格模板。
S25、对步骤五得到新的离心压气机叶片网格模型进行多工况的定常数值模拟计算，获得气动性能。
具体地，采用NUMECA的EURANUS求解器计算三维稳态Reynolds平均Navier-Stokes方程，得到离心叶轮稳态流场，湍流模型采用一方程模型，叶轮进口总温度为293K，总压为101325 Pa，进口方向为轴向，出口为平均静压。通过逐渐增大背压，从堵塞点向近喘振点推进计算，得到绝热效率。
S3、设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型。
可选地，S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 400821DEST_PATH_IMAGE067
其中，
Figure 529314DEST_PATH_IMAGE002
为额定工况的绝热效率。
可选地，多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
具体地，下面对三个模型分别进行介绍：
（1）Kriging模型基于随机过程理论的空间插值技术，以不同的协方差函数和结构分析理论为基础，实现对待估区域的无偏最优估计，数学表达式如下：
Figure 956884DEST_PATH_IMAGE068
式中，
Figure 487223DEST_PATH_IMAGE069
是预测响应函数值，
Figure 974836DEST_PATH_IMAGE070
是回归基函数，
Figure 590625DEST_PATH_IMAGE071
是系数向量，
Figure 556307DEST_PATH_IMAGE072
是基函数的数目，
Figure 941152DEST_PATH_IMAGE073
是数学期望为
Figure 334087DEST_PATH_IMAGE074
和方差是
Figure 437172DEST_PATH_IMAGE075
的局 部误差项。
（2）PR模型用于回归分析，数学表达式如下：
Figure 206545DEST_PATH_IMAGE076
式中，
Figure 445897DEST_PATH_IMAGE077
是第
Figure 275313DEST_PATH_IMAGE078
个个体变量的预测响应函数值，
Figure 865694DEST_PATH_IMAGE079
是第
Figure 161460DEST_PATH_IMAGE078
个设计变量，
Figure 520897DEST_PATH_IMAGE080
是待求系 数，
Figure 521214DEST_PATH_IMAGE081
是变量总数，
Figure 333312DEST_PATH_IMAGE082
是拟合误差。
（3）RBF模型通过加权以样本点为中心径向对称的核函数和复杂设计空间的插值，近似输入的样本与预测输出之间的关系，数学表达式如下：
Figure 444488DEST_PATH_IMAGE083
式中，
Figure 658431DEST_PATH_IMAGE084
是预测响应函数值，式中
Figure 829650DEST_PATH_IMAGE085
表示径向基函数的各中心点；
Figure 863465DEST_PATH_IMAGE086
Figure 247173DEST_PATH_IMAGE087
表示待预测点和中心点的L2范数，
Figure 581202DEST_PATH_IMAGE088
表示核函数。
S4、通过多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型。
一种可行的实施方式中，创建集成的多代理模型可以采用下述表达式表示：
Figure 923322DEST_PATH_IMAGE089
其中，
Figure 710012DEST_PATH_IMAGE090
为代理模型的总数；
Figure 162990DEST_PATH_IMAGE091
为输入的样本数据；
Figure 351526DEST_PATH_IMAGE092
表示第
Figure 864547DEST_PATH_IMAGE093
个样本数据；
Figure 138533DEST_PATH_IMAGE008
表示 第
Figure 395202DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 172666DEST_PATH_IMAGE094
为第
Figure 856588DEST_PATH_IMAGE093
个样本数据在第
Figure 352291DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应 值；
Figure 412651DEST_PATH_IMAGE095
为输入的样本数据在
Figure 310200DEST_PATH_IMAGE090
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 165023DEST_PATH_IMAGE096
表示第
Figure 413602DEST_PATH_IMAGE093
个样 本数据在第
Figure 12074DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
S5、基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对样本数据进行样本填充。
可选地，基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对样本数据进行样本填充，包括：
求解得到不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估值，对所述不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估解进行昂贵计算，将昂贵计算得到的昂贵数据填充到样本数据中。
一种可行的实施方式中，基于上述步骤S4创建的多代理模型，利用全局模型管理探索最有希望的区域，在不能进一步改进的情况下转到局部模型管理，然后在最有希望区域进一步的开发更细节的局部详情，以进一步提高模型性能，上述探索和开发出的新数据被填充到样本集中更新代理模型，多代理技术流程如图3。
首先，多代理模型构建后利用粒子群算法求解不确定性最大样本，数学表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE098AA
式中，为
Figure 921386DEST_PATH_IMAGE099
最不确定解，
Figure 681532DEST_PATH_IMAGE100
是
Figure 886248DEST_PATH_IMAGE101
维决策向量，
Figure 22831DEST_PATH_IMAGE102
是在预测解
Figure 894973DEST_PATH_IMAGE103
处，组分成员（不 同的代理模型）之间的不确定性，定义为不同的两个组分成员输出的最大差值，训练数据集
Figure 91599DEST_PATH_IMAGE104
存储
Figure 783611DEST_PATH_IMAGE105
个数据，包括决策变量和昂贵的评估的适应值。当 粒子群算法搜索停止时，使用昂贵的适应度函数对最不确定解
Figure 989465DEST_PATH_IMAGE106
进行评估。假设
Figure 727831DEST_PATH_IMAGE107
的 实际适应值为
Figure 501883DEST_PATH_IMAGE108
，则新的数据点
Figure 946771DEST_PATH_IMAGE109
然后添加到样本数据集合
Figure 690736DEST_PATH_IMAGE110
中，更新多代理 模型。
其次，利用粒子群求取更新后的多代理模型的全局最优解，数学表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE112AA
式中，
Figure 412835DEST_PATH_IMAGE113
为目标函数的最优值，再采用昂贵计算对该解进行评估，获得其真实的 适应值
Figure 951264DEST_PATH_IMAGE114
，然后，数据对
Figure 352289DEST_PATH_IMAGE115
被添加到数据集
Figure 899945DEST_PATH_IMAGE116
。
最后，全局模型管理不能进一步改进时，将初始样本和所有昂贵的真实适应度值 且优于初始样本最佳适应度值的待加点数据全部放入到数据集
Figure 601185DEST_PATH_IMAGE117
，这些新加入数据是最 有希望引导搜索方向探索最优解，随着新加入数据的增多将集中在一个局部区域，此时建 立另一个基于
Figure 310515DEST_PATH_IMAGE117
局部管理的多代理模型
Figure 729995DEST_PATH_IMAGE118
，采用粒子群算法求解该区域中的 最优解数学表达式如下，
Figure 815763DEST_PATH_IMAGE119
当找到局部最优解时，利用昂贵计算对
Figure 371509DEST_PATH_IMAGE120
进行评估，将真实的适应度值和数据 点
Figure 251741DEST_PATH_IMAGE121
添加到样本集合
Figure 892937DEST_PATH_IMAGE122
。
S6、重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
一种可行的实施方式中，可以按照11d的方法确定预设数量，d表示变量个数，举例来说，当d设置40时，预设数量可以设置为440。
可选地，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型可以具体包括以下步骤：
S61、确定总样本中绝热效率最高的最优样本。
S62、根据最优样本，对离心压气机叶片气动构型进行赋值，得到离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
一种可行的实施方式中，计算总样本中中每个样本数据的绝热效率可以参照上述步骤S2；对离心压气机叶片气动构型进行赋值可以参照步骤S1，此处不做赘述。
下面对本发明实施例的实施效果进行说明：
与其它经典算法如MIGA(Multi-Island Genetic Algorithm，多岛遗传算法)、PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法 )和DE（Differential Evolution，差分进化算法）对比表明：本发明实施例的多代理模型方法可有效改善昂贵计算问题。对比实验结果如表1、表2以及表3。每个算法执行三十次独立重复性实验，以多代理模型技术在不同测试问题上迭代次数达到11d次的运算结果作为对比基准，记录其它经典算法收敛到相同目标函数值附近时的迭代次数，括号内为指定适应度值。
表1
Figure DEST_PATH_IMAGE124AA
表2
Figure DEST_PATH_IMAGE126AAAA
表3
Figure DEST_PATH_IMAGE128_5A
基于多代理技术的离心压气机叶片气动优化设计方法，仅利用440次迭代次数即可求得理想解，得到了离心压气机复杂曲面叶片的最佳几何构型，提高了离心压气机叶片多工况的气动综合性能，性能参数改善情况如表4。同时，采用的型面参数化方法可实现离心压气机复杂曲面叶片的灵活构型；在几何控制参数上增加的离心约束有利于光滑叶片的生成；保证叶轮与机匣的相交有助于提高优化过程中的网格生成率。该技术具有较强的通用性，对推动离心压气机叶片气动设计技术的发展具有一定的积极意义。
表4
Figure 346178DEST_PATH_IMAGE129
研究结果表明优化后气动性能曲线明显整体上移，额定工况流量-绝热效率性能曲线如图4，额定工况的总压比-绝热效率性能曲线如图5，气动性能改善较为明显：额定工况的绝热效率提高0.7%，总压比提高0.18%，流量增加了2.54%，同时裕度也得到保证。
通过应用案例可知，与传统设计优化方法相比，本发明提出的基于多代理技术的离心压气机叶片气动优化设计方法，可有效改善“昂贵计算”问题，利用较少的迭代次数提升了额定工况的气动综合性能，实现了形性优化的目的，同时验证了该方法的可行性和普适性，具有良好的推广应用价值。
本发明实施例中，通过一种基于多代理技术的离心压气机叶片气动优化设计方法，可以有效改善中高维昂贵计算问题，在迭代速度上与传统优化算法相比具有明显优势，提高了离心压气机叶片额定工况最佳构型的寻优效率。同时，采用的型面参数化方法可实现离心压气机复杂曲面叶片的灵活构型；在几何控制参数上增加的离心约束有利于光滑叶片的生成；保证叶轮与机匣的相交有助于提高优化过程中的网格生成率。
图6是根据一示例性实施例示出的一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计装置框图。参照图6，该装置包括获取模块610、处理模块620、建立模块630、创建模块640、填充模块650以及确定模块660，其中：
获取模块610，用于初始化样本数据；
处理模块620，用于计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；
建立模块630，用于设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于所述样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；
创建模块640，用于通过所述多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；
填充模块650，用于基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充；
确定模块660，用于重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
可选地，所述S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 694114DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 10826DEST_PATH_IMAGE002
为额定工况的绝热效率。
可选地，所述多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
可选地，所述S4的创建集成的多代理模型的数学表达式如下式（2）：
Figure 342581DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 770151DEST_PATH_IMAGE004
为代理模型的总数；
Figure 300490DEST_PATH_IMAGE130
为输入的样本数据；
Figure 788103DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 138313DEST_PATH_IMAGE131
个样本数据；
Figure 103995DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 488840DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 147354DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 238720DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 8093DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应值；
Figure 981866DEST_PATH_IMAGE011
为输入的样本数据在
Figure 811281DEST_PATH_IMAGE004
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 136083DEST_PATH_IMAGE132
表示第
Figure 709147DEST_PATH_IMAGE134
个样本 数据在第
Figure 68584DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
可选地，所述填充模块650，用于：
快速求解出近似的不确定性最大数据、全局最优数据和局部最优数据，对求解得到的数据进行昂贵计算，将满足要求的数据填充到样本数据中。
本发明实施例中，通过一种基于多代理技术的离心压气机叶片气动优化设计装置，可以有效改善中高维昂贵计算问题，在迭代速度上与传统优化算法相比具有明显优势，提高了离心压气机叶片额定工况最佳构型的寻优效率。同时，采用的型面参数化方法可实现离心压气机复杂曲面叶片的灵活构型；在几何控制参数上增加的离心约束有利于光滑叶片的生成；保证叶轮与机匣的相交有助于提高优化过程中的网格生成率。
图7是本发明实施例提供的一种电子设备700的结构示意图，该电子设备700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（centralprocessing units，CPU）701和一个或一个以上的存储器702，其中，所述存储器702中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器701加载并执行以实现上述基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、初始化样本数据；
S2、计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；
S3、设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于所述样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；
S4、通过所述多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；
S5、基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充；
S6、重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 773995DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 913989DEST_PATH_IMAGE002
为额定工况的绝热效率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4的创建集成的多代理模型的数学表达式如下式（2）：
Figure 353061DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 629321DEST_PATH_IMAGE004
为代理模型的总数；
Figure 128436DEST_PATH_IMAGE005
为输入的样本数据；
Figure 755726DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 732909DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据；
Figure 394835DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 64851DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 648279DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 694732DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 211164DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应值；
Figure 786502DEST_PATH_IMAGE011
为输入的样本数据在
Figure 122805DEST_PATH_IMAGE012
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 441791DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 812730DEST_PATH_IMAGE014
个样本数据在第
Figure 824548DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充，包括：
求解得到不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估值，对所述不确定性最大数据的近似评估值、全局最优数据的近似评估值和局部最优数据的近似评估值 进行昂贵计算，将昂贵计算得到的昂贵数据填充到样本数据中。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型，包括：
确定总样本中绝热效率最高的最优样本；
根据所述最优样本，对离心压气机叶片气动构型进行赋值，得到离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
7.一种基于多代理模型的离心压气机叶片优化设计装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于初始化样本数据；
处理模块，用于计算额定工况下的气动性能数值，得到绝热效率；
建立模块，用于设定额定工况下离心压气机叶片气动构型优化流程的目标函数和约束条件，基于所述样本数据和绝热效率，建立多个不同的单一代理模型；
创建模块，用于通过所述多个不同的单一代理模型，创建集成的多代理模型；
填充模块，用于基于创建的多代理模型、全局模型管理和局部模型管理策略，对所述样本数据进行样本填充；
确定模块，用于重复执行步骤S3至步骤S5，直到样本填充后的总样本的数量达到预设数量，停止重复执行操作，根据总样本确定离心压气机叶片的最佳气动几何构型。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述S3中的目标函数的数学表达式如下式（1）：
Figure 648148DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 770824DEST_PATH_IMAGE016
为额定工况的绝热效率。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述多个不同的单一代理模型包括Kring模型、PR模型和RBF模型三个单一代理模型。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述S4的创建集成的多代理模型的数学表达式如下式（2）：
Figure 996269DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 178989DEST_PATH_IMAGE018
为代理模型的总数；
Figure 489885DEST_PATH_IMAGE005
为输入的样本数据；
Figure 150673DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 496204DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据；
Figure 584246DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 382437DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型；
Figure 846917DEST_PATH_IMAGE009
为第
Figure 46954DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 305897DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的预测响应值；
Figure 591385DEST_PATH_IMAGE019
为输入的样本数据在
Figure 859555DEST_PATH_IMAGE018
个单一代理模型中的预测响应值；
Figure 914099DEST_PATH_IMAGE020
表示第
Figure 343943DEST_PATH_IMAGE010
个样本数据在第
Figure 116727DEST_PATH_IMAGE008
个单一代理模型中对应的权重系数。
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