多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用

多学科设计优化(MDO)算法是复杂系统设计优化的策略。对现有的各种MDO算法及其在飞机设计中应用状况进行分析、归纳和评述。内容包括:MDO问题的表述及其有关术语;MDO算法的任务;现有的MDO算法及其应用。     

带子星航天器总体参数多学科设计优化

针对带子星航天器总体参数多学科设计优化(MDO)问题,进行系统任务分析和学科耦合关系分析.考虑有效载荷、轨道和结构等学科设计变量和约束条件,以航天器有效接近区和整星质量的综合指标为目标,建立MDO模型和相应分析模犁.利用iSIGHT软件搭建求解平台,采用基于罚函数的协同优化(CO)算法对所建立的MDO模型进行仿真计算,...     

多学科设计优化技术发展及在航空航天领域的应用

首先指出了多学科设计优化(MDO)对于现代飞行器设计的意义和多学科设计优化的主要研究内容.在调研国内外参考文献的基础上,分别对面向MDO的飞行器建模技术、灵敏度分析技术、优化算法、代理模型技术、MDO策略以及MDO框架6项关键技术发展状况以及MDO在航空航天领域的应用状态进行了总结和概述,最后指出了技术的未来研究方向以及MDO在航空航天领域进一步推广所需要解决的问题.     

多学科设计优化方法在飞机设计中的应用研究

多学科设计优化(MDO)方法是提高飞机设计效率,得到最优设计方案的有效手段。在飞机设计过程中,需要确保飞机静安定裕度满足使用要求,因此需要充分考虑总体、气动等学科专业的耦合效应。针对这一问题,基于MDO软件Modelcenter构建飞机外形多学科优化协同设计流程,通过对某型飞机外形优化设计的实例分析,得到该机的最优外形修改方案,证明了MDO方法在飞机设计中应用的高效性。     

基于Kriging代理模型的约束差分进化算法

广泛应用的高精度分析模型使得飞行器设计优化的计算成本不断增加,为了缩短优化耗时,基于代理模型的进化算法（SAEAs）近年来得到了广泛关注。针对现有SAEAs处理约束优化问题优化效率低下的缺陷,提出了一种基于Kriging代理模型的约束差分进化算法（KRG-CDE）,结合约束改善概率与最优适应度定制了一种改进的可行准则,从而提高新增样本点的潜在可行性与最优性,并根据种群改善情况,平衡算法全局探索与局部搜索性能。标准测试算例对比研究结果表明,相比于基于全局与局部代理模型的差分进化算法、（μ+λ）-约束差分进化算法,KRG-CDE算法在优化效率、全局收敛性及鲁棒性等方面具有显著优势。最后,运用KRG-CDE算法求解全电推卫星多学科设计优化问题,验证了该算法的工程实用性。     

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.     

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KS函数的协同优化算法及其应用

多学科设计优化(MDO)是当前航空航天复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域,针对多学科设计优化中协同算法优化过程中存在的收敛困难、计算量大、费时等问题,提出一种新的系统级约束处理方法,利用KS函数的凝聚特性,将系统级的多个学科约束凝聚成一个拥有光滑高阶可微的可行域单约束,来取代罚函数法中的多个约束,以缓解多约束之间的冲突并加速收敛速度.利用两个典型算例进行测试,结果表明改进方法有效.     

考虑性能及成本的固体火箭发动机多学科设计优化

为综合考虑固体火箭发动机的燃烧室、药柱、内弹道、喷管及成本等学科影响,梳理学科间耦合关系,并建立了以总冲最大、成本最小为优化目标的固体火箭发动机多学科设计优化（MDO）模型。为降低MDO问题的计算成本,提出一种基于Kriging代理模型的多目标自适应优化方法（KRG-MAOM）。优化过程中,分别对目标与约束构建Kriging模型,并采用多目标优化算法求解,在伪Pareto解中综合考虑支配关系与分布特性选取新增样本点,引导优化快速收敛。算例结果表明,KRG-MAOM算法在全局收敛性与优化效率方面具有显著优势。最后,采用KRG-MAOM算法求解该MDO问题,得到可行的Pareto解集方案,与初始方案相比,同性能情况下成本节省约3.36%;同成本情况下性能提升约10.93%,从而验证MDO模型合理性与KRG-MAOM算法有效性。     

基于遗传算法的协作优化方法研究

多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是多学科设计优化技术中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.然而,标准的协作优化方法很难收敛到系统的最优解,而且对初始点的选择非常敏感,不同的初始点可能收敛到不同的解.遗传算法是一种成熟的智能寻优算法,具有很强的全局搜索能力.本文正是为提高协作优化的可靠性和鲁棒性,将遗传算法引入协作优化框架,并且对传统遗传算法进行相应的改进以适用于协作优化框架.算例证明本文提出的基于遗传算法的协作优化方法行之有效,消除了标准协作优化可能收敛不到系统最优解及对初始点敏感的缺陷.     

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

 近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估（SORA）框架,提出用单学科可行（IDF）方法来求解多学科可靠性设计优化（RBMDO）问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。     

基于分布／并行计算框架求解多学科设计优化问题

计算框架是多学科设计优化研究的重要问题之一。首先,针对一种基于代理模型的二级优化方法,提出三种不同的分布／并行策略,并对这三种策略的优缺点进行分析。然后,选择其中一种分布／并行策略,以构造代理模型的过程为例,阐述该策略的实现过程。最后,以一个飞翼布局飞行器多学科设计优化问题为算例,在iSIGHT-FD／FIPERACS平台上建立一个分布／并行的多学科设计优化计算框架。应用算例表明,建立的分布／并行计算框架可以明显缩短多学科设计优化问题的求解时间。     

Hyper Heuristic Approach for Design and Optimization of Satellite Launch Vehicle

Satellite launch vehicle lies at the cross-road of multiple challenging technologies and its design and optimization present a typical example of multidisciplinary design and optimization(MDO) process.The complexity of problem demands highly effi-cient and effective algorithm that can optimize the design.Hyper heuristic approach(HHA) based on meta-heuristics is applied to the optimization of air launched satellite launch vehicle(ASLV).A non-learning random function(NLRF) is proposed to con-trol low-level meta-heuristics(LLMHs) that increases certainty of global solution,an essential ingredient required in product conceptual design phase of aerospace systems.Comprehensive empirical study is performed to evaluate the performance advan-tages of proposed approach over popular non-gradient based optimization methods.Design of ASLV encompasses aerodynamics,propulsion,structure,stages layout,mass distribution,and trajectory modules connected by multidisciplinary feasible design approach.This approach formulates explicit system-level goals and then forwards the design optimization process entirely over to optimizer.This distinctive approach for launch vehicle system design relieves engineers from tedious,iterative task and en-ables them to improve their component level models.Mass is an impetus on vehicle performance and cost,and so it is considered as the core of vehicle design process.Therefore,gross launch mass is to be minimized in HHA.     

某型发动机喷管的多学科设计优化

以某型发动机喷管为研究对象，在iSIGHT软件平台上利用单级优化算法对其进行多学科设计优化，目标为权衡喷管推力和质量的综合改善。采用了较为稳健的组合优化策略，依次进行试验设计、全局探索和局部寻优。优化目标函数是通过对多个优化目标的线性加权平均获得的。改进的计算结果表明了MDO在喷管设计中的可行性和实用性。     

多学科设计优化在非常规布局飞机总体设计中的应用

以飞翼布局飞机总体设计为例,展示如何将多学科设计优化(MDO)方法有效地应用于非常规布局飞机总体设计.基于二级优化方法,提出一种飞机总体MDO实施流程.该流程包括系统级优化、子系统级优化(或评估)和多学科模型生成器3个部分.系统级优化的任务是优化全局设计变量,使系统目标最优.子系统级优化涉及的学科包括气动、隐身、结构、...     

倾转旋翼桨叶空气动力学/结构动力学多学科优化设计研究

采用了多学科设计优化方法, 根据涡流理论建立了倾转旋翼桨叶空气动力学分析模型, 利用CATIA, ANSYS和ADAMS等软件分析倾转旋翼桨叶结构动力学特性, 采用iSIGHT多学科设计优化软件集成空气动力学和结构动力学分析模型, 建立起倾转旋翼桨叶空气动力学/结构动力学多学科设计优化系统, 进行多学科设计优化研究.并以倾转旋翼机XV-15的桨叶为算例, 进行设计优化, 结果表明提出的倾转旋翼桨叶空气动力学/结构动力学多学科设计优化方法是可行和有效的.      

一种高效的基于可靠性的多学科设计优化方法(英文)

Design for modem engineering system is becoming multidisciplinary and incorporates practical uncertainties; therefore, it is necessary to synthesize reliability analysis and the multidisciplinary design optimization （MDO） techniques for the design of complex engineering system. An advanced first order second moment method-based concurrent subspace optimization approach is proposed based on the comparison and analysis of the existing multidisciplinary optimization techniques and the reliability analysis methods. It is seen through a canard configuration optimization for a three-surface transport that the proposed method is computationally efficient and practical with the least modification to the current deterministic optimization process.