基于序贯随机克里金模型的涡轮叶片力学性能预报

针对基于近似模型的涡轮叶片设计过程中一次性建模方法未能充分利用样本点信息导致近似建模精度较低的弊端,提出了基于积分均方误差(Integral mean square error,IMSE)减小的序贯建模方法。以随机克里金模型(Stochastic Kriging,SK)作为近似模型考虑响应不确定性的影响,并通过添加使近似模型IMSE期望减小最大的样本点序贯更新近似模型。“克里金信任”(Kriging believer)策略被应用于序贯选取样本点优化问题的求解过程,以减小仿真成本。选用了一个数值算例和涡轮叶片力学性能预报工程算例验证所提出方法的性能,结果表明,所提出的方法与一次性建模方法相比,在相同仿真成本下能构建全局和局部精度更优的近似模型。

基于随机克里金模型的元建模序贯试验设计

在复杂系统的试验评估中,受制于时间和成本,试验次数有限,需要对试验的试验点和样本量进行设计.序贯设计适用于高成本试验,但设计效果取决于使用的准则和方法.针对这一问题,基于随机克里金模型研究序贯设计方法.在试验点设计上,对期望预测误差的组成成分分别进行估计,引入中心化L2偏差平衡探索和开发,构建一种试验点设计准则;在样本量分配上,以积分均方误差准则为目标函数构造整数规划并转化为多阶段决策过程,利用松弛问题的解构造近似代价函数,提出一种基于近似动态规划的求解方法.最后,将所提出序贯设计方法分别应用于数值仿真实验和实际飞行仿真转台实验以验证方法的有效性.