Integration of Manufacturing Cost into Structural Optimization of Composite Wings

 The manufacturing cost is a significant factor that must be considered in the structural design of a composite wing. A multi-objective optimization method for the tradeoff between manufacturing cost and weight of composite wing structure is developed by integrating the manufacturing cost model into the traditional wing structural optimization. A two-level optimiza-tion method is proposed to carry out the tradeoff between manufacturing cost and weight, in which the design variables include both structural layout and dimensions and a cost model is incorporated into structural optimization. The manufacturing cost model for a composite wing and the detail procedure for solving this tradeoff problem are presented. The application of the method to the composite wing structural design of an unmanned aerial vehicle is illustrated to verify the method. The applica-tion indicates that the method is able to find the Pareto optimal set of minimum structural weight and manufacturing cost. Based on the Pareto optimal set, one can conduct the tradeoff between manufacturing cost and weight of wing structures.     

拓扑优化在机载计算机结构设计中的应用

为了解决机载计算机零件结构设计过程中出现的材料分布不合理及重量要求苛刻等问题，在设计过程中引入拓扑优化。介绍了基于变密度法的拓扑优化理论，以Hyperworks／Optistruct为拓扑优化分析平台，对某机载计算机零件进行了拓扑优化，确定了零件的最佳材料分布。结果表明：通过优化设计可以在保持零件基本结构性能的基础上减轻其重量。     

基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集，并和传统的多目标优化方法（加权和方法、约束法）进行比较。通过计算表明，多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集，这为飞行器设计得进行目标折衷决策提供了充分的依据。     

基于Pareto集与多目标决策的飞控参数优化

针对传统的单目标优化方法不能对飞控系统多个性能指标同时进行优化的问题,提出了一种基于Pareto遗传算法和多目标决策的飞控系统参数优化方法。通过NSGA-Ⅱ算法对飞控系统参数进行优化获得最优解集,在此基础上首先进行方案的初选,然后利用综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,找到最终满意解。仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用

针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的.     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

Aerodynamic multi-objective integrated optimization based on principal component analysis

Based on improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with principal component analysis (PCA) methodology,an efficient high-dimension multiobjective optimization method is proposed,which,as the purpose of this paper,aims to improve the convergence of Pareto front in multi-objective optimization design.The mathematical efficiency,the physical reasonableness and the reliability in dealing with redundant objectives of PCA are verified by typical DTLZ5 test function and multi-objective correlation analysis of supercritical airfoil,and the proposed method is integrated into aircraft multi-disciplinary design (AMDEsign) platform,which contains aerodynamics,stealth and structure weight analysis and optimization module.Then the proposed method is used for the multi-point integrated aerodynamic optimization of a wide-body passenger aircraft,in which the redundant objectives identified by PCA are transformed to optimization constraints,and several design methods are compared.The design results illustrate that the strategy used in this paper is sufficient and multi-point design requirements of the passenger aircraft are reached.The visualization level of non-dominant Pareto set is improved by effectively reducing the dimension without losing the primary feature of the problem.     

Pareto遗传算法在气动外形优化中的应用

Pareto方法作为一种多目标优化方法,能够一次性获得优化问题对应的不同权重分配情况下的所有最优解集。它与遗传算法结合产生的Pareto遗传算法,是求解多目标优化问题的Pareto最优解集合的一种有效手段。本文将两种常用的Pareto遗传算法,MOGA方法和两支联赛遗传算法应用到气动外形优化中,针对具体算例进行气动外形的优化设计,得到了满意的优化设计结果。     

基于遗传算法的大展弦比复合材料机翼结构优化设计

结构减重是飞机设计的一个重要目标,采用复合材料代替金属材料以及对结构进行优化设计可以达到减重的效果。针对一个大展弦比复合材料机翼,采用遗传算法,通过Matlab调用Patran进行建模分析,以结构强度、刚度为约束条件,同时对翼梁位置和复合材料铺层进行优化设计;根据实际工艺要求建立复合材料铺层库,以解决复合材料铺层变量过多的问题。结果表明:本文提出的优化方法有效,对工程设计有较大的指导意义;复合材料铺层库在其他涉及复合材料铺层优化的问题中也具有广泛的应用前景。     

翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段，为评估设计方案的总体性能，建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台，该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入，完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析，并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果，动力分析模块采用了部件级分析模型，重量分析模块采用半经验估算方法，气动分析模块采用面元法结合工程估算方法，性能分析模块采用简化运动学方法，优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例，应用开发的分析与优化平台，完成了总体参数分析，结果表明分析模型合理。在此方案的基础上，以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量，分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化，以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化，单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%，多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

Numerical design optimization of compressor blade based on ADOP

An aerodynamic design optimization platform(ADOP) has been developed.The numerical optimization method is based on genetic algorithm(GA),Pareto ranking and fitness sharing technique.The platform was used for design optimization of the stator of an advanced transonic stage to seek high adiabatic efficiency.The compressor stage efficiency is increased by 0.502% at optimal point and the stall margin is enlarged by nearly 1.0% at design rotating speed.The flow fields of the transonic stage were simulated with FINE/Turbo software package.The optimization result indicates that the optimization platform is effective in3Dnumerical design optimization problems.      

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。     

微小型航空燃气轮机离心叶轮拓扑优化设计

离心叶轮是微小型航空燃气轮机中的关键部件,要求其在满足气动性能的前提下,尽量减轻结构重量,传统设计制造技术已基本发挥到极致,但增材制造技术及拓扑优化设计方法的发展为其进一步优化设计拓展了新的空间。针对某型航空微型燃气轮机离心叶轮减重设计问题,依托增材制造和拓扑优化设计技术,在现有设计的基础上,首先对离心叶轮进行静强度分...     

基于遗传算法的复合材料泡沫夹层板铺层优化设计

机翼中泡沫夹芯结构的使用可以有效降低结构元件的重量,因此对复合材料泡沫夹层板的优化设计研究显得十分重要。基于遗传算法设计可以同时进行铺层角度和铺层厚度的优化算法,在该优化算法中采用分区优化技术及浮点数编码对铺层角度和铺层厚度设计变量进行设计。使用上述优化方法对复合材料机翼盒段泡沫夹芯蒙皮进行铺层优化设计,优化后的翼盒重量比优化前降低了38．2％。优化结果表明对复合材料机翼盒段夹芯蒙皮的优化设计可以有效地降低重量,为泡沫夹芯结构的使用提供一定的参考。     

基于导热性能的复合材料微结构拓扑优化设计

基于均匀化理论和拓扑优化技术,提出了复合材料稳态导热性微结构构型的设计方法。根据均匀化理论给出的周期性材料微结构(单胞)等效导热系数的计算公式,结合有限元分析手段对单胞的等效导热系数求解;定义设计区域内微结构每个单元的导热系数为伪密度设计变量,约束材料用量,分别以材料微结构某个方向导热性能最好为目标和宏观结构的散热性能最佳为目标;采用实体各向同性惩罚函数法(SIMP)构造单胞拓扑结构优化数学模型,导出材料等效导热系数的灵敏度计算公式;采用凸规划对偶求解与周长控制约束相结合进行拓扑优化并获得了优化的微结构构型,数值算例结果验证了所提出的拓扑优化方法可以有效地进行复合材料微结构的导热性能设计。     

基于有限元分析方法的某惯性台体结构优化设计

建立惯导系统中惯性组件结构三维模型,利用有限元分析软件对惯性组件结构进行有限元模态计算和分析。根据模态分析结果,对惯性台体结构进行拓扑优化,达到惯性台体减重的目的,优化后的惯性台体结构满足文中提出的设计要求。此结构优化设计方法简单,易于实现,对优化惯导系统结构设计,实现小型化、轻量化目标具有一定的指导意义。     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。     

一种面向航空集群的集中控制式网络部署方法

软件定义网络（SDN）的发展为机载网络构建提供了全新的设计思想。针对航空集群环境下控制平面的可扩展性问题,研究了混合层次式架构下的多控制器部署问题。首先,为实现对底层传输节点的弹性管控,通过扩展控制层级定义了本地控制器资源池。然后,为减少时间复杂度,实现本地控制器的快速部署,将传统的多控制器直接部署转化为子域划分和域内部署两个步骤,提出了基于节点密度排序的子域划分算法和基于改进多目标模拟退火的域内控制器部署算法。实验结果表明：与已有算法相比,所提算法在保证控制器的负载均衡基础上,可以有效减少网络控制链路的平均时延和平均失连率,同时时间复杂度更低,能够适用于大规模及动态网络环境下的控制器部署场景。     

基于工程环境的气动多目标优化设计平台研究

工程环境中,飞机气动力设计面临在多个目标和多种约束条件下寻找最优值,需在较短时限内完成设计优化,并保证最终方案可靠。基于高性能计算环境,采用现代计算流体力学(CFD)数值模拟技术和优化技术等构建了面向实际工程的飞行器气动多目标优化设计平台:采用基于非均匀有理B样条(NURBS)方法的自由曲面变形技术,实现对工程复杂气动外形的参数化表达;采用网格变形技术,实现优化过程中计算网格的自动更新;采用基于有限体积方法和多块结构网格的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程并行解算器进行气动力求解;采用基于精英保留策略的非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)进行多目标全局优化求解;采用非线性单纯形算法进行局部优化求解,优化过程中,通过人工调整优化种群,引入人工经验,构建"人在回路"的设计流程。以某翼型/机翼气动力优化设计为例对该平台技术进行验证:多目标优化设计可得到清晰的Pareto前沿解分布;优化后的翼型/机翼在满足各项约束的前提下,具备更高的综合气动性能。结果表明:所发展的气动多目标优化设计平台具有很好的工程适用性。