Die Optimierung des Flugzeugentwurfs erfordert die Beherrschung der komplexen Zusammenhänge mehrerer Disziplinen. Trotz seiner Abhängigkeit von einer Vielzahl unabhängiger Variablen zeichnet sich dieses komplexe Entwurfsproblem durch starke indirekte Verbindungen und eine daraus resultierende geringe Anzahl lokaler Minima aus. Kürzlich entwickelte intelligente Methoden, die auf selbstlernenden Algorithmen basieren, ermutigten die Suche nach einer diesem Bereich zugeordneten neuen Methode. Tatsächlich wird der in dieser Arbeit entwickelte Hybrid-Algorithmus (Cavus) auf zwei Hauptdesignfälle im Luft- und Raumfahrtbereich angewendet: Flugzeugentwurf- und Flugbahnoptimierung. Der implementierte neue Ansatz ist in der Lage, die Anzahl der Versuchspunkte ohne große Kompromisse zu reduzieren. Die Trendanalyse zeigt, dass der Cavus-Algorithmus für die komplexen Designprobleme, mit einer proportionalen Anzahl von Prüfpunkten konservativer ist, um die erfolgreichen Muster zu finden.
Aircraft Design Optimization requires mastering of the complex interrelationships of multiple disciplines. Despite its dependency on a diverse number of independent variables, this complex design problem has favourable nature as having strong indirect links and as a result a low number of local minimums. Recently developed intelligent methods that are based on self-learning algorithms encouraged finding a new method dedicated to this area. Indeed, the hybrid (Cavus) algorithm developed in this thesis is applied two main design cases in aerospace area: aircraft design optimization and trajectory optimization. The implemented new approach is capable of reducing the number of trial points without much compromise. The trend analysis shows that, for the complex design problems the Cavus algorithm is more conservative with a proportional number of trial points in finding the successful patterns
