协作优化在无人机概念设计中的应用

多学科设计优化（MDO）是当前飞行器设计研究中一个最新、最活跃的领域,而协作优化是解决多学科设计优化问题的一种二级MDO算法。将协作优化应用到无人机的概念设计中,建立了包含气动、重量、性能和稳定性四个学科的无人机系统优化模型。与传统的设计方法相比,该方法为无人机在概念设计阶段提供了更加合理的飞行器外形,降低了初步设计和详细设计阶段对飞行器外形修改的可能性,从而缩短研制周期和降低成本。     

基于响应面近似技术的平流层飞艇协同设计优化

针对平流层飞艇多学科设计优化问题,引入协同优化算法,分析基于响应面近似模型的协同优化方法CO/RSA的执行步骤和特点,并介绍响应面近似模型的构建方法;建立平流层飞艇各学科模型,并对学科间耦合关系进行分析;运用建立的气动/推进、结构、能源三个耦合子系统的学科分析模型和系统优化模型,以平流层飞艇总质量最小为优化目标,综合考虑浮重、推阻和能源平衡,采用CO/RSA方法对平流层飞艇进行设计优化.结果表明:所建立的平流层飞艇的MDO模型是合理的,CO/RSA算法应用于飞艇总体设计优化是有效的,研究结果可为平流层飞艇方案论证和方案设计提供参考.     

一种改进粒子群算法及其在飞控系统中的应用

针对标准粒子群优化算法过早地陷人局部最优问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,引人基于均匀设计区域选取的变异算子和改进的自适应权重来提高种群多样性和粒子群搜索效率,并应用于某飞行控制系统的优化调参.通过该方法,不但可以降低结果过早陷人局部最优的可能性,而且还提高了飞行控制系统优化调参的效果,仿真实验验证了该设计方法的有...     

停机位分配问题优化技术

停机位分配是一类规模较大的组合优化问题，也是民航机场生产调度的关键和薄弱环节。根据系统优化理论，考察了ASA问题的研究历程和发展趋势，论述了ASA优化问题研究的一般技术途径，并对其关键技术——建模技术和优化求解技术进行了较为深入的探讨。     

运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题，提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量，使系统目标最优，并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量，使子系统目标最优，并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式：最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和，或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题，并与CO方法进行了对比，结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中，验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。     

面向航空零件切削参数优化系统研究及应用

本文主要目标是围绕典型航空壳体类零件构建与实际应用结合紧密的工艺切削参数优化系统，应用SQL Server数据管理系统，建立了切削参数工艺数据库；进而建立了系统优化模型，采用粒子群优化算法对切削参数进行优化，选用实例对系统的可行性进行了验证，给制造系统提供可靠的切削参数，提高加工效率、降低加工成本。     

基于均匀设计的小生境遗传算法及其在飞控系统中的应用

将小生境遗传算法(NGA)应用于飞行控制系统(FCS)的优化设计中,需要解决两个问题:如何选择目标函数及如何确定初始种群和算法运行参数。针对这两个问题,分别提出了基于参考模型的飞行控制系统优化策略及基于均匀设计的小生境遗传算法初始种群和运行参数的选择方法,根据规范要求将飞行控制系统的性能指标要求转化到参考模型中,利用均匀设计方法优选出合适的初始种群和算法运行参数。仿真结果表明,所提出的优化策略能够有效地解决飞行控制系统的优化设计问题,小生境遗传算法初始种群分布均匀,收敛速度快。     

推进系统优化控制模式研究

在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。      

一类基于分解协调机制的多学科优化算法

对于复杂系统的设计问题,分解协调是一种比较有效的优化策略.对耦合信息处理方式的不同,产生了不同格式的多学科优化算法.从子系统间信息交换的角度,描述了系统的耦合机制、耦合系统变量的分解和合成.介绍了系统优化中的系统分析,以及分解分析和分解设计的算法构架.归纳总结了一类基于分解协调机制的多学科优化算法,并对分解算法的特点和特殊处理机制进行了探讨.     

基于多层优化策略的涡轮盘叶设计研究

针对涡轮多学科优化设计,将多层优化策略中的重要原则学科自治扩展到组件自治;并结合目前的多学科优化策略BLISS(bi-level integrated system synthesis)2000和CO(collaborative optimization)以及ATC(analytical target cascading),设计出新的多学科优化框架.利用BLISS2000建立了涡轮盘叶的两层双子系统优化框架和两层三子系统的优化框架;结合BLISS2000和CO各自的优点构建了三层三子系统优化框架;从定性的分析角度排除了ATC在涡轮多学科多层优化设计上的应用.通过对比分析,三子系统的多层优化策略的优势主要体现在优化效率方面;层与层之间存在复杂的交互迭代过程导致三层系统往往比双层系统表现出差的精度和效率.      

航空发动机空气管路应力优化设计

针对航空发动机空气管路系统受载应力及应变过大的问题,对该系统进行3维全尺寸弹塑性分析,讨论了载荷加载过程对应力应变的影响;对应力较大部位采用结构分解方法建立优化模型,进行管路部件应力优化,获得三通结构尺寸优化结果;利用参数灵敏度分析结果选择合适的设计变量,建立系统管线优化模型,补偿热-位移载荷产生的附加应力。优化结果显示,最大总应力降低5.49%,附加载荷应力降低12.28%。验证了方法的有效性。     

空间目标光电巡天策略的优化

随着空间目标与碎片数量的激增,传统的基于目标跟踪的空间目标光电监视手段已不能满足需求,近年出现了面向空域的空间目标巡天观测。针对空间目标巡天观测的特点,同时考虑空间目标观测的目标个数和数据量,提出了一种空间目标巡天观测策略,并建立了相应的空间目标光电巡天优化数学模型。模型中通过0-1变量的使用,实现了目标函数和约束条件的线性化,十分有利于大规模问题的求解,能够更好地满足实际需求。仿真计算表明:策略简单,易于实现,并且有很好的效果;通过优化,只需要少量望远镜即能实现大批量空间目标的监视,并保持一定的观测数据量,为空间目标光电监视策略提供了新的思路。     

离散伴随方法在气动优化设计中的应用

针对工程问题中大规模设计变量难以进行快速优化的难题,在自研流场解算器(WiseCFD-UG)基础之上,发展了基于离散伴随方法的梯度计算模块,实现了目标函数对大规模设计变量的快速精确梯度求解.此外,结合FFD参数化、线弹性体网格变形,优化算法等模块建立了气动优化设计系统.运用系统对M6机翼和CRM翼身组合体构型进行定升减阻优化设计,结果表明:机翼表面的压力分布得到了显著改善,表面激波得到不同程度的消除或减弱.气动优化设计系统有效可靠,具有一定的工程应用价值.     

翼盒结构的可靠性分析及基于系统可靠性的优化设计

 本文研究了翼盒结构的可靠性分析及基于系统可靠性的结构优化设计方法。采用发展了的优化准则法枚举系统的主要失效模式,和Feng的高精度法计算系统破坏概率,提出两个迭代公式进行元件尺寸的优化设计。算例结果表明本文方法是中、大型结构系统可靠性分析及优化设计的有效方法。     

重型燃气轮机压气机多截面叶型优化设计

出于对叶型沿叶高方向的不同以及不同叶高处气动边界的不同两方面考虑,开发了一套叶片多截面叶型优化的设计流程.以单级高负荷压气机的进口导叶和大折转角静叶为优化对象,以多截面关联的性能参数为优化目标,采用考虑附面层转捩的MISES计算程序对叶型气动性能进行分析,并通过遗传算法对叶片进行优化.结果显示:在有效工作范围内,各截面叶型经优化后，前部负荷提高,中部及后部负荷降低,性能得到一定提升.三维数值模拟结果显示,在无大尺度二次流动的条件下,多截面叶型优化方法对提升叶片性能切实可行.      

超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

MOEA/D-DE 算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进，使用莱维飞行策略控制比例因子F，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法；对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH 算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。     

微小通道流动换热特性分析及其结构优化

就一组不同水力直径的矩形微小直通道进行了实验研究,并通过经验证的数值方法进行了大量CFD计算,得到了通道内流体努塞尔数和阻力系数随雷诺数变化的规律.结果表明,在所研究微小尺度范围内通道内流动的转捩雷诺数提前到1 200～1300之间,以大量数值模拟结果为样本点经过多元线形回归建立了所研究范围内微小通道流体换热与流动特性的准则关系式,并基于遗传算法,对矩形微小通道的几何结构进行了优化,为工程应用提供了依据.      

Adaptive optimization methodology based on Kriging modeling and a trust region method

Surrogate-Based Optimization (SBO) is becoming increasingly popular since it can remarkably reduce the computational cost for design optimizations based on high-fidelity and expensive numerical analyses. However, for complicated optimization problems with a large design space, many design variables, and strong nonlinearity, SBO converges slowly and shows imperfection in local exploitation. This paper proposes a trust region method within the framework of an SBO process based on the Kriging model. In each refinement cycle, new samples are selected by a certain design of experiment method within a variable design space, which is sequentially updated by the trust region method. A multi-dimensional trust-region radius is proposed to improve the adaptability of the developed methodology. Further, the scale factor and the limit factor of the trust region are studied to evaluate their effects on the optimization process. Thereafter, different SBO methods using error-based exploration, prediction-based exploitation, refinement based on the expected improvement function, a hybrid refinement strategy, and the developed trust-region-based refinement are utilized in four analytical tests. Further, the developed optimization methodology is employed in the drag minimization of an RAE2822 airfoil. Results indicate that it has better robustness and local exploitation capability in comparison with those of other SBO methods.     

房地产开发规模的优化决策

针对我国房地产供求失衡的状况，从需求管理的角度，以控制房地产投资规模、保持供需平衡为目标，利用经济控制论的库存理论，建立了房地产开发规模优化决策的数学模型，推导出模型的最优解。经实例分析验证，该数学模型对于确定最优的房地产开发规模而言，具有简洁、实用的特点，对于提高房地产市场管理及投资经营决策水平具有广泛的应用价值。