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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明公开了一种自适应的燃气轮机轮盘型线优化方法，属于系统设计优化应用领域；其首先根据系统设计的要求，提取设计变量，确定目标变量，建立系统的高精度模型和低精度近似模型，并初始化；其次基于区间缩减策略，从已知点中采样出新点，并计算新点的低精度模型的目标函数值；接着训练一个高斯过程回归模型，用于学习高精度模型和低精度模型之间的误差，并用此模型预测新点的目标函数误差；然后根据建立的低精度接受模型，以一定概率接受低精度模型的结果，减少优化过程对高精度模型的依赖；最后基于Metropolis‑Hastings算法下的能量下降法，进一步优化采样结果，通过迭代过程完成最终的优化。

主权项：1.一种自适应的燃气轮机轮盘型线优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据燃气轮机轮盘形状参数选取设计变量和优化目标变量，建立系统设计的高精度模型和低精度模型；2从设计空间中随机生成N组设计初值X0i，利用高精度模型和低精度模型分别计算这N组初值下的目标函数值；3基于区间缩减策略从设计空间中产生新的设计变量值Xnew，计算Xnew的低精度模型的目标函数值；4计算已知的高精度模型和低精度模型之间目标函数值的误差ε，利用高斯过程回归学习误差；5利用步骤4训练的高斯过程回归模型预测新误差的期望μ和方差σ2；6引入高精度模型和低精度模型的接受准则，以一定概率接受低精度模型计算的Xnew的目标函数值；7利用基于Metropolis-Hastings算法的能量下降法，迭代优化结果，然后更新能量下降法的参数T；8判断迭代条件和收敛条件，完成优化；其中，步骤3的具体实现方法如下：301设当前迭代轮次为itter，总迭代次数为count，区间缩减系数为k，根据公式3和公式4产生新点；公式3：公式4：式中，r表示0～1之间的随机数；xnew和xold分别表示新点和上一个采样点；bold和aold分别表示xold对应的设计变量取值区间的上下界；302对每一个设计变量重复步骤301的过程，得到新的设计变量值Xnew；303计算Xnew的低精度模型的目标函数值fLXnew；步骤6的具体实现方法如下：601基于公式10计算接受低精度模型准则的上下限；其中，公式10：式中，fLXnew表示新点Xnew的低精度模型的目标函数值；κ取1,2,3；Ecur表示上一个迭代过程得到的系统设计变量的函数值；602接受准则如下：①当Emax≤-Tlnr时，直接接受Xnew，计算E＝fLXnew+μ；②当Emin＞-Tlnr时，拒绝新点Xnew及其fLXnew，返回步骤3；③当Emin≤-Tlnr＜Emax时，计算Xnew的高精度模型的目标函数值fHXnew，令E＝fHXnew，然后更新步骤4的高斯过程回归模型；④对于fLXnew+μ-Gmin＜0这种情况，则无论上述①～③的条件是否满足，也需要计算Xnew的高精度模型的目标函数值fHXnew，并令E＝fHXnew，同时更新步骤4的高斯过程回归模型；其中，T是能量下降法在当前轮次迭代下的参数；r是0～1的随机数；Gmin表示已经计算出的系统当前的最优值；步骤7的具体实现方法如下：701计算ΔE＝E-Ecur，取0～1之间的随机数r：①当ΔE≤0，则直接接受Xnew及E，表示为Xcur＝Xnew，Ecur＝E；②当ΔE≤-Tlnr，则同样接受Xnew及E，表示为Xcur＝Xnew，Ecur＝E；③当ΔE＞-Tlnr，则拒绝Xnew及E，表示为Xcur＝Xcur，Ecur＝Ecur；702参数T根据公式11更新；其中，公式11：式中，T0表示能量下降法的初始参数；q是衰减系数，取0～1之间的小数；itter表示当前的迭代次数。

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