数据驱动的大型运载火箭加筋圆锥壳多保真度近似建模优化

陈超磊; 王志祥; 雷勇军; 王婕

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2025.04.018

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数据驱动的大型运载火箭加筋圆锥壳多保真度近似建模优化

·优化·可靠性· | 更新时间：2025-04-25

- 数据驱动的大型运载火箭加筋圆锥壳多保真度近似建模优化
- DATA DRIVEN MULTI-FIDELITY APPROXIMATE MODELING OPTIMIZATION OF STIFFENED CONICAL SHELL FOR LARGE LAUNCH VEHICLE
- 机械强度 2025年47卷第4期页码：148-157
- 作者机构：
  
  1.中国人民解放军63768部队，西安 710600
  2.国防科技大学空天科学学院，长沙 410073
  3.空天任务智能规划与仿真湖南省重点实验室，长沙 410073
  4.北京宇航系统工程研究所，北京 100076
- 作者简介：
  
  陈超磊，男，2000年生，江西宜春人，助理工程师；主要研究方向为结构优化；E-mail：2290669225@qq.com。
- 基金信息：
  
  湖南省自然科学基金项目(2020JJ5650)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.04.018
  中图分类号：
- 收稿日期：2023-08-13，
  
  修回日期：2023-09-01，
  
  纸质出版日期：2025-04-15
- 稿件说明：
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陈超磊，王志祥，雷勇军，等. 数据驱动的大型运载火箭加筋圆锥壳多保真度近似建模优化［J］. 机械强度，2025，47（4）：148-157.

CHEN Chaolei，WANG Zhixiang，LEI Yongjun，et al. Data driven multi-fidelity approximate modeling optimization of stiffened conical shell for large launch vehicle［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（4）：148-157.
陈超磊，王志祥，雷勇军，等. 数据驱动的大型运载火箭加筋圆锥壳多保真度近似建模优化［J］. 机械强度，2025，47（4）：148-157. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.04.018.

CHEN Chaolei，WANG Zhixiang，LEI Yongjun，et al. Data driven multi-fidelity approximate modeling optimization of stiffened conical shell for large launch vehicle［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（4）：148-157. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.04.018.

摘要

为提高大型运载火箭加筋圆锥壳舱段结构轴压承载效率，开展了数据驱动的加筋圆锥壳多保真度近似建模轻量化设计。针对单保真度近似建模优化方法效率不高、精度不足等问题，搭建了基于变可信度期望改进（Variable-Fidelity Expected Improvement

VF-EI）加点准则的数据驱动多保真度近似建模优化框架，并据此开展加筋圆锥壳结构轻量化设计。综合利用不同网格规模的加筋圆锥壳有限元模型，建立了加筋圆锥壳极限承载的Co-Kriging多保真度近似模型；优化迭代中，利用VF-EI加点准则生成多保真度采样点，以此序列提升Co-Kriging多保真度近似模型的全局和局部近似精度。典型数值和工程算例验证了上述方法的有效性，相比径向基函数近似模型和Kriging模型，Co-Kriging多保真度近似建模优化方法的效率和精度更高，获得了相比初始设计减重11.5%的优化加筋圆锥壳结构，具有一定的工程应用价值。

Abstract

In order to improve the load-bearing efficiency of the stiffened conical shell in large launch vehicle

the lightweight design of the stiffened conical shell was carried out via a data-driven multi-fidelity approximate modeling optimization method.Aiming at the problems such as low efficiency and insufficient accuracy of the single fidelity approximate modeling optimization method

a data-driven multi-fidelity approximate modeling optimization framework was built based on variable-fidelity expected improvement (VF-EI) point criterion，and accordingly the optimization design of stiffened conical shell structure was carried out.Based on the finite element models of stiffened conical shells with different mesh sizes

a Co-Kriging multi-fidelity approximate model for the collapse load of stiffened conical shells was established.In the optimization iteration

multi-fidelity sampling points were generated by using VF-EI point criterion

and the global and local approximation accuracy of Co-Kriging multi-fidelity approximation model was improved sequently.Moreover

the optimization efficiency and accuracy of the proposed method were demonstrated by comparing with radial basis function approximation model and Kriging model. Besides

11.5% weight reduction of the optimized stiffened conical shell structure is obtained compared with the initial design

which has certain engineering application value.

关键词

Keywords

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