基于过滤器和自适应Kriging模型的飞行器近似优化方法

摘要

本发明涉及一种基于过滤器和自适应Kriging模型的飞行器近似优化方法，属于飞行器设计中的多学科优化技术领域。基于过滤器概念推导了约束改善概率(Probability of Constraint Improvement,PCI)，在设计空间内PCI取值最大处序列新增样本点，不断更新目标函数和约束函数的Kriging代理模型，直到获得优化设计问题的最优解。本发明提出的方法客服了传统约束优化方法优化效率低下、计算成本高昂的问题，能够高效获取目标函数和约束条件均涉及高耗时分析模型的飞行器设计优化问题的可行最优解，有助于缩短飞行器优化设计周期。