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首页> 外文期刊>The Aeronautical Journal >Gradient-based multifidelity optimisation for aircraft design using Bayesian model calibration
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Gradient-based multifidelity optimisation for aircraft design using Bayesian model calibration

机译：使用贝叶斯模型校准的基于梯度的飞机设计保真度优化

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摘要

Optimisation of complex systems frequently requires evaluating a computationally expensive high-fidelity function to estimate a system metric of interest. Although design sensitivities may be available through either direct or adjoint methods, the use of formal optimisation methods may remain too costly. Incorporating low fidelity performance estimates can substantially reduce the cost of the high-fidelity optimisation. In this paper we present a provably convergent multifidelity optimisation method that uses Cokriging Bayesian model calibration and first-order consistent trust regions. The technique is compared with a single-fidelity sequential quadratic programming method and a conventional first-order trust-region method on both a two-dimensional structural optimisation and an aerofoil design problem. In both problems adjoint formulations are used to provide inexpensive sensitivity information.
机译：复杂系统的优化通常需要评估计算上昂贵的高保真函数，以估算感兴趣的系统指标。尽管可以通过直接方法或伴随方法来获得设计敏感性，但是使用形式优化方法的成本可能仍然很高。合并低保真度性能估计可以大大降低高保真度优化的成本。在本文中，我们提出了一种可证明的收敛的多保真度优化方法，该方法使用Cokriging贝叶斯模型校准和一阶一致信任区域。在二维结构优化和机翼设计问题上，将该技术与单保真顺序二次规划方法和传统的一阶信赖域方法进行了比较。在这两个问题中，使用辅助配方来提供廉价的灵敏度信息。

著录项

  • 来源
    《The Aeronautical Journal》 |2011年第1174期|p.729-738|共10页
  • 作者

    A. March; K. Will cox; Q. Wang;

  • 作者单位

    Massachusetts Institute of Technology Massachusetts, USA;

    Massachusetts Institute of Technology Massachusetts, USA;

    Massachusetts Institute of Technology Massachusetts, USA;

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