基于凸模型的多学科不确定性优化设计方法的中期报告本报告介绍了基于凸模型的多学科不确定性优化设计方法的研究进展和中期成果。多学科不确定性优化设计方法通常用于解决设计问题中的多个优化目标或者约束条件，这些目标或者约束条件涉及不同的学科领域，而且存在不确定性。传统的多学科优化设计方法通常假设各个学科的模型是确定性的，而忽略了不确定性对于设计结果的影响。然而，在实际问题中，不确定性是不可避免的，例如模型参数的不确定性、外部环境的不确定性等等。因此，需要考虑不确定性对于设计结果的影响，提高设计的可靠性。基于凸模型的多学科不确定性优化设计方法是一种有效的方法，它将优化问题转化为凸规划问题，利用凸优化方法求解问题。相对于传统的多学科优化设计方法，基于凸模型的方法不需要对不确定性进行概率建模，从而避免了计算复杂度高和数据不充分的问题。此外，该方法还能够识别出设计变量和不确定性的影响，为设计做出权衡。在研究中，我们首先提出了基于参数化曲面的凸模型方法，该方法的主要思想是将多个学科模型拟合成参数化曲面，并通过该曲面表示不确定性对于设计变量的影响。然后，我们利用该方法在一个热交换器设计问题中进行了实证研究，结果表明该方法能够有效提高设计的可靠性和优化效果。接下来的工作将聚焦于进一步完善基于凸模型的多学科不确定性优化设计方法，并在更加复杂的实际问题中进行研究。