一种基于Kriging模型超参数优化的气动外形敏感性分析新方法研究

摘要

气动外形优化设计过程中会产生大量历史数据,其中隐含了具有较高挖掘价值的设计知识.全局灵敏度分析方法可得到输入变量对输出系统的影响,是一种比较有效的数据挖掘方法.针对基于蒙特卡洛方法的Sobol'全局灵敏度分析法在气动分析中效率低下的问题,提出了一种基于Kriging模型超参数优化的气动外形敏感性分析新方法.即在Kriging模型建模的过程中对模型超参数进行优化,根据设计变量所对应超参数值的大小对设计变量的重要性进行区分.通过一系列测试函数进行了算例验证,并与Sobol'灵敏度分析方法进行了对比,结果表明本文提出的新方法采取少量样本点便得到了与Sobol'分析方法一致的结果.本文还开展了翼型气动外形敏感性分析算例,结果显示本文提出的敏度分析方法在气动问题中具有更高的效率.