气动设计更高效
该方法利用多级递阶Kriging模型和多保真度期望改进，在保证鲁棒性的同时显著降低计算成本，使气动优化在可承受的预算内获得对不确定性不敏感的设计。
Yu, Zhang · 韩忠华 · 宋文萍
Aerospace Science and Technology 2024
利用多级递阶Kriging模型融合多个低精度仿真数据，仅需极少的高保真仿真样本即可构建代理模型，从而显著降低计算成本。
多保真度期望改进策略能够在优化过程中自适应地补充任意精度的样本点，从而加速收敛，提高优化效率。
即使存在制造、工况或来流湍流度等不确定性，优化得到的鲁棒构型仍能保持较好的气动性能，而确定性最优设计在扰动下性能会明显下降。