叶鹏程，潘光，鲁江锋

(1.西北工业大学 航海学院，陕西 西安 710072；2.西北工业大学 无人水下运载技术重点实验室，陕西 西安 710072)

现今复杂产品的设计通常涉及多目标、多学科等计算耗时的仿真分析过程，使得产品设计优化过程异常复杂。传统的基于仿真分析优化方法往往需要调用数以千计的真实分析模型来处理复杂工程问题，耗费大量计算资源。而元模型能够在复杂产品设计优化过程中替代真实分析模型，极大地降低计算量，被广泛应用于工程设计优化领域[1]。目前，广泛使用的元模型包括：多项式响应面(polynomial response surfaces，PRS)、径向基函数(radial basis functions，RBF)、克里金(Kriging，KRG)等。对于不同特性优化问题，上述元模型拥有各自优势和不足，在诸如精度、效率、鲁棒性等方面表现各异[2]。Goel等[3]提出了基于广义均方根误差的权重因子计算方法，通过测试函数验证了混合元模型在预测精度和鲁棒性方面均优于所选单一元模型。Acar等[4]通过最小化混合元模型的最大绝对误差来获得权重因子。黄焕军等[5]使用混合元模型拟合车身正面碰撞、侧面碰撞和白车身模态分析等多种响应，建立针对安全性的车身结构多学科优化模型。上述研究表明混合元模型拥有选取的多个元模型的优点，能够同时获取更多关于未知优化问题的信息，有效降低单一元模型出错率，鲁棒性更强。

尽管各类基于元模型优化方法提高了优化效率，但仍无法高效求解复杂工程优化问题。空间探索方法能够识别包含全局最优点的潜在区域，极大缓解计算压力。……