高速度民間航空機の大域的複合領域の最適化

航空宇宙技術研究所 16-18 Jun. 1999 東京 日本
National Aerospace Laboratory 16-18 Jun. 1999 Tokyo Japan
航空機の概念設計では、しばしば非凸面設計空間と複数の局所最適化に帰着する多数の非線形の制約条件を必然的に伴う。高速度民間航空機(HSCT)の設計は、26の設計変数と68の制約条件を持った非常に複雑な概念設計の例として用いられている。本稿では、HSCTの問題および数千の局所最適条件を課せられたテスト問題に関して3つの包括的最適化技術を比較した。1つは逐次2次計画(SQP)またはSnymanの動的探索法を用いた多点開始局所最適化法であり、もう1つはHSCT問題に関するJonesのDIRECT大域的最適化アルゴリズムである。SQPは局所最適化法であり、一方Snymanのアルゴリズムは浅い局所極小値を通って動くことが出来る。DIRECTアルゴリズムは、設計空間で小さな有望な領域を見出し、局所最適化法を用いて最適値に収束させるLipschitzの最適化法をベースにした大域的探索法である。DIRECTアルゴリズムは、ノイズ成分の大きな関数の大域的最適値を見出すのには最も費用効率が良いことが分かった。
The conceptual design of aircraft often entails a large number of nonlinear constraints that result in a nonconvex design space and multiple local optima. The design of the High Speed Civil Transport (HSCT) is used as an example of a highly complex conceptual design with 26 design variables and 68 constraints. This paper compares three global optimization techniques on the HSCT problem and a test problem with thousands of local optima: multistart local optimizations using either Sequential Quadratic Programming (SQP) or Snyman's dynamic search method, and Jones' DIRECT global optimization algorithm on the HSCT problem. SQP is a local optimizer, while Snyman's algorithm is capable of moving through shallow local minima. The DIRECT algorithm is a global search method based on Lipschizian optimization that locates small promising region of design space and uses a local optimizer to converge to the optimum. The DIRECT algorithm is found to be the most cost effective for locating the global optimum of noisy function.
資料番号: AA0001961002
レポート番号: NAL SP-44