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Artículo

A Universal MDO Framework Based on the Adaptive Discipline Surrogate ModelUn marco universal de MDO basado en el modelo sustitutivo de la disciplina adaptativa

Resumen

El elevado tiempo de cálculo se ha convertido en una característica obvia del procedimiento de resolución de la moderna optimización del diseño multidisciplinar (MDO). Para reducir el coste de computación y mejorar el entorno de resolución del método tradicional de MDO, este artículo introduce un nuevo marco universal de MDO basado en el apoyo del modelo sustitutivo de disciplina adaptable con corrección asintótica por muestreo discriminatorio. El procedimiento de solución MDO se descompone en tres partes: nivel de marco, nivel de arquitectura y nivel de disciplina. El nivel de marco controla el procedimiento de solución MDO y lleva a cabo la estimación de la convergencia; el nivel de arquitectura ejecuta el método de solución MDO con modelos sustitutos de disciplina; el nivel de disciplina analiza los modelos de disciplina para establecer modelos sustitutos de disciplina adaptativos basados en un método de muestreo asintótico estocástico. El procedimiento de solución MDO se ejecuta de forma iterativa, incluyendo la corrección del modelo sustituto de la disciplina, la solución MDO y el análisis de la disciplina. Todo ello se lleva a cabo mediante el control del proceso de iteración en el nivel del marco, la descomposición MDO en el nivel de la arquitectura y la actualización del modelo sustitutivo de la disciplina en el nivel de la disciplina. El marco ejecuta estas tres partes por separado de forma jerárquica y modularizada. Los modelos de disciplina y el proceso de muestreo de puntos de diseño de la disciplina son todos independientes; la computación paralela podría utilizarse para aumentar la eficiencia de la computación en un entorno paralelo. En este marco MDO se prueban varios puntos de referencia MDO. Los resultados muestran que el número de evaluaciones de disciplina en el marco es la mitad o menos del método de solución MDO original y es muy útil y adecuado para el complejo problema MDO de alta fidelidad.

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