基于Kriging模型和改进EI准则的汽轮机基础结构优化.pdf

节选段落一：
常用的加点方法有两种：最小响应面准则和最大化期望提高(EI)准则。EI准则
是最基本的基于Kriging的加点方法，由于Kriging假定响应值符合正态分布，所以响应
值提高，=max(K。。一义神，0)也符合正态分布，通过最大化其期望E(I)=I套；，·烈1)dI，
可获得由于响应值由于当前设计，并且可能预测误差较大的点。EI准则具有逼近全局最
优解的能力，以及广泛地适用性，但是也存在算法不稳定的缺点，而且该方法的迭代次
数较多，对于变量较多的大型问题的优化并不适用。
针对EI的改进方法很多，如加权型期望提高准则(WEI)、权积分期望提高准则
(WIEI)、广义期望提高准则(GEI)等。


节选段落二：
其次，遵循《动规》的相关规定，以通用有限元分析软件
Ansys计算样本在动扰力作用下的竖向计算线位移，以及在基本荷载组合下的静应力。
然后，再根据现有样本信息构建Kriging代理模型，显式地表达设计变量与响应值之间
的函数关系。最后，将Kriging代理模型和重量表达式通过线下加权构成优化目标，采
用一定的加点方法优化获得新的样本点，用以修正Kriging代理模型，并得到优化设计。
本文发展了一种基于加权型EI准则的新型和参变量抽样评价函数PSE的新型加点
准则。加权型EI通过给定不同的权系数，能够较好地平衡代理模型加点准则中的全局
与局部搜索特性，利于找到全局最优解。


节选段落三：
3．4．4关于Pareto解的El评价函数加点准则
WEI、PSE(Y)加点准则，均是对EI准则的改进方法，由3．4．2节和3．4．3节可知，
二者对于基于Kriging模型的优化问题，具有各自的优势。汽轮机基础为空间框架结构，
在多工况扰力下，动位移与优化变量之间呈非线性关系，很难快速地得到全局最优解；
而且优化变量的个数通常能达到十几维，样本个数相应地也会很多，凝聚全部样本点的
EI函数得到的SfE)函数的求导过于复杂。以此为出发点，综合考虑加权型EI准则和EI
评价函数加点准则，本文提出了一种新型方法，该方法可记为PSE(ParetoY)。