基于并行子空间设计的AUV多学科可靠性优化

确定性多学科优化设计所得的最优解时常会落在约束边界上,该最优解可能在不确定性因素的影响下滑落出可行域,无法满足工程实践的需求.本文在AUV的设计过程中,考虑随机不确定性因素对AUV性能的影响,结合并行子空间设计方法(CSD),嵌入不确定性分析策略,展开AUV设计领域中的多学科可靠性优化分析研究.研究结果表明:在并行子空间设计方法的系统级中,可以很方便地嵌入蒙特卡洛(MCS)可靠性分析方法,组成基于CSD-MCS串行不确定性多学科优化方法;在AUV的总体设计过程中进行多学科可靠性优化法分析,可提升概率约束条件可靠性,使优化结果更为可靠.