一种基于敏感性驱动替代模型的形状优化方法，用于轮式推进无人水下航行器（UUV） 刘振伟（Zhenwei Liu） 张代宇（Daiyu Zhang） 王宁（Ning Wang） 鲍朝明（Chaoming Bao） 刘倩（Qian Liu） 陈宏伟（Hongwei Chen）

《Journal of Marine Science and Engineering》：A Shape Optimization Method Based on Sensitivity-Driven Surrogate Model for a Rim-Driven-Propelled UUV Zhenwei Liu, Daiyu Zhang, Ning Wang, Chaoming Bao, Qian Liu and Hongwei Chen

　　

摘要

在船体与推进器耦合的条件下，无人水下航行器（UUV）的几何形状会显著影响后缘驱动推进器（RDT）的进流条件，进而影响其推进性能。然而，UUV的形状设计参数数量相对较多，这些参数对RDT推进效率的影响也各不相同。如果仍然采用等权重搜索策略进行优化，计算成本将会增加，优化效率也会降低。为了解决这个问题，本文提出了一种基于全局敏感性信息的顺序替代模型优化方法，用于UUV的形状优化设计，旨在提高巡航状态下RDT的推进效率。该方法利用UUV和RDT的船体-推进器耦合数值模型，通过求解自推进平衡条件来获得巡航状态下RDT的推进效率。在此基础上，利用Kriging替代模型进行Sobol全局敏感性分析，定量评估UUV形状设计参数对RDT推进效率的影响。随后，将全局敏感性信息转化为优化权重。在此基础上，引入了替代模型预测最小值（MSP）和预期改进值（EI）采样准则。由此开发出一种由全局敏感性信息驱动的顺序优化方法。优化结果显示，优化UUV外部形状后，巡航状态下RDT的推进效率提高了22.83%，从而验证了该方法的有效性。