《表1 翼型计算结果：基于代理模型全局优化的自适应参数化方法》

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《基于代理模型全局优化的自适应参数化方法》

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为了对比分析设计变量对目标特性的影响，本文首先采用设计变量均匀分布的方式，设计变量数（DV）即空间维度分别为12、18、24、30。利用拉丁超立方（LHS）方法在各设计空间内分别取样100个，加点500次。表1为不同设计空间维度下的设计结果，可以看出在满足力矩约束下，各组设计外形阻力特性和隐身特性都有很大的提升，图4为前向RCS对比。从图5对比中可以看出，低维设计空间（DV＿12）收敛效率高，但低维空间内难以搜索到理想解，因此目标值很快陷入停滞；随着设计空间维度增加（DV＿12→DV＿24），较之低维空间此时得到了更好的设计结果；当设计空间维度均匀增加30维（DV＿30）时，由于设计变量分布缺乏针对性，且空间维度扩张导致代理模型精度降低，因此在相同的计算量下，得到的结果反而不如低维设计空间的结果。