控制结构变形的复合材料层合板铺层优化设计

提出了一种基于梯度的复合材料结构优化方法，把层合板中材料一致、角度一致的单层集合的厚度作为设计变量，推导了结构刚度矩阵关于设计变量的导数，计算了结构重量和变形对设计变量的导数，采用牛顿一序列无约束规划法搜索优化问题的最优解。最后，运用提出的方法对某复材平尾结构进行了满足位移约束的重量最小化设计。     

一种可行的有限元网格优化法

在用有限元素法进行分析时的一个主要考虑是,对于某个特定问题,如何才能以尽可能少的计算工作量获得尽可能高的计算精确度,这就是在过去十年中迅速发展起来的有限元最优离散化问题,并已提出了不少优化准则和算法。本文的目的在于提出一项改善有限元离散化的有效方法,以避免现有方法中的一些困难和不足,即:既可以避免纯数学规划法中过于庞大的计算时间,又可以避免批处理方式的麻烦;它编制程序简便,也无需计算等高线的专用软件以及与计算机接口的图象显示设备。它从误差分析得到使离散化近乎最优的可行方向,再通过一维搜索得到近似于最优的离散化。数值例题表明,采用本文方法进行优化,得益是十分显著的。     

飞行器结构布局与尺寸混合优化方法

针对飞行器结构轻量化设计中的布局和尺寸优化问题，提出了一种高效的混合优化方法。在传统的基结构优化方法中引入尺寸变量，构建结构布局与尺寸混合优化模型，并以遗传算法为基本搜索方法，设计了统一描述0-1型离散布局变量和连续尺寸变量的染色体，建立了结构布局与尺寸混合优化的求解流程。由于种群规模较大，在求解过程中引入了神经网络代理模型，通过预估种群个体的优劣，缩减每一代中需要精确计算的个体数目。以含有55个布局变量和55个尺寸变量的机翼结构优化问题作为算例，验证了该方法的可行性，优化结果相比传统基结构法减重13%,且引入代理模型可使计算成本降低约50%。     

基于数学规划法的飞机机翼结构分层次优化设计方法研究

在方案设计阶段,为了使机翼结构既满足强度设计要求,又满足刚度设计要求,本文提出了一种基于数学规划法的层次优化方法。首先利用准则法进行结构的满应力设计优化,在此基础上利用数学规划法进行结构的刚度设计(以颤振约束进行优化并进行舵面效率的校核)。文中以某型飞机机翼为例,在多墙、梁式两套方案的结构优化设计上进行了成功应用。     

空天飞行器上升轨迹优化

飞行器轨迹优化是一类最优控制问题,传统的优化方法存在对初值敏感的缺陷。采用一种组合优化方法,对空天飞行器的上升轨迹进行优化。首先用遗传算法对直接打靶法离散的非线性规划问题进行全局寻优,得到初步优化结果,然后以该结果作为初值,用序列二次规划法对伪谱法离散的非线性规划问题进行局部寻优,得到最终的优化结果。结果表明,组合优化方法既解决了初值敏感问题,又有较高的优化精度,可以有效求解轨迹优化问题。     

基于移动渐近线方法的结构多刚度拓扑优化设计

基于人工密度指数法,结合序列分层优化方法和折衷规划法,提出并建立了一种求解复杂工况下连续体结构多刚度拓扑优化设计问题的多目标混合优化策略。连续体结构的多刚度拓扑优化设计问题本质上是一种非线性数学规划问题,以数学规划方法中的移动渐近线方法为基础,提出一种具有较佳全局收敛性和单调性特点的序列凸规划近似方法,该法对于目标函数复杂和多约束的拓扑优化问题具有更好的适定性。通过典型的数值算例证明了所研究方法的有效性。     

轴向压缩CFRP材料圆柱壳稳定性优化设计研究

为了提高CFRP圆柱壳的屈曲载荷，降低缺陷对载荷的影响，提出以铺层纤维方向角为设计变量的基于遗传算法的多目标优化方法。采用圆柱壳屈曲理论计算临界载荷和统计方法计算缺陷敏感度，对由个体组成的群体施加选择、交叉和变异等操作，通过多代进化得到问题的pareto最优解。算例优化结果与采用离散方法得到的目标空间比较吻合，验证了方法的准确性和有效性。     

飞机螺旋桨低噪声多学科优化设计与试验验证研究

为进一步降低飞机螺旋桨气动噪声,针对飞机螺旋桨开展综合考虑气动、噪声和结构强度的低噪声多学科优化设计与试验验证。采用基于涡格法的升力面理论进行螺旋桨气动性能计算,基于Hanson频域远场噪声计算方法进行螺旋桨远场噪声评估,2种计算方法都通过与试验对比验证精度,由此组成螺旋桨气动-噪声联合算法;以桨叶沿叶高分布的弦长、安装角和侧掠为设计变量,充分考虑桨叶结构强度对设计变量的约束,以螺旋桨推力、效率不降低和远场噪声降噪最大为优化目标;优化桨叶通过了离心载荷试验、气动载荷试验、动态特性试验等强度试验;在气动声学风洞内完成了气动与声学性能验证,优化螺旋桨相比原始桨气动性能基本保持不变,优化螺旋桨在设计工况的1阶离散分量处的远场气动噪声峰值降低2.7dB,较小推力下降噪量最高可达4dB,2阶离散分量处也有明显的降噪效果。提出的方法同时满足气动、噪声和结构强度要求。     

叶栅离散伴随气动优化设计

正叶栅气动优化设计是一个具有复杂约束环境的多变量、非线性、多目标优化问题。基于控制理论的气动优化设计方法,因其在求解目标函数对设计变量的梯度时引入了伴随系统,又被称为伴随方法。与传统的梯度求解方法相比,伴随方法的优势在于其梯度的计算量与设计变量数目无关,计算目标函数对所有设计变量的梯度只需计算一次流场和一次伴随场,且伴随方程是线性偏微分方程,远不及流动方程复杂。其中,离散伴随方法因其伴随方程及边界条件     

火焰筒浮动瓦块的壁温-结构一体化优化

以火焰筒浮动瓦块结构为研究对象,提出了利用神经网络与遗传算法相结合的方法对浮动瓦块中冷却结构变量和安装位置变量进行同步优化.利用遗传算法分别对冷却结构变量和安装位置变量进行优化,将安装位置优化结果作为冷却结构变量优化中遗传操作的依据,最终实现冷却结构和安装位置的同步优化.为了通过计算效率,利用神经网络对安装位置的优化结果进行映射取代其优化过程.算例结果表明:该方法高效、精确,有很好的工程实用价值.      

耦合均衡论和隐式约束伴随方法的翼型气动多目标优化设计

通过耦合Nash竞争对策和伴随方法来研究气动多目标优化问题,其中对策论是描述现实世界中包含有矛盾、冲突、对抗、合作等诸因素的数学模型的数学理论与方法。将对策论的方法应用于互为冲突的多目标气动优化设计中,寻找各冲突目标之间的平衡解。计算结果表明：Nash均衡论可以很好地处理多目标优化问题,并且能自然地运用于并行环境。     

航空发动机涡轮盘榫槽的形状优化设计

给出了航空发动机涡轮盘榫槽的形状优化设计的数学模型,并用参变量评价函数法对该数学模型进行等价转换。用基于两点累积信息的原／倒变量展开的对偶优化方法ＤＥＯＲＣＴ对该问题进行求解。算例验证了本文思想及方法的正确性。     

一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。      

带频率禁区的发动机转子动力优化设计

本文为带频率禁区的发动机转子动力优化设计。以转子的重量最轻为目标函数,约束条件为转子的各阶自振频率皆不落入转子工作频率的禁区并带边界约束,优化设计变量为转子的内外径、转子各轴段的长度及支承刚度等,一般可有20—30个设计变量。本文结合应用摄动逆求法和数学规则法进行转子的动力优化。一般其重分析次数不超过6—10次。      

小孔节流静压轴承多目标模糊优化设计

在静压轴承的设计中，有许多设计参数属于模糊变量，而且有许多模糊因素（如设计水平、制造水平、材质优劣等）也影响设计结果。为解决这些问题，寻求静压轴承的最佳设计方案，本文推导出小孔节流静压轴承模糊约束多目标优化数学模型，阐述了应用最优水平截集法和扩增系数法，通过二级模糊综合评判，将模糊约束多目标优化问题逐步转化为普通约束单目标优化问题，最后用复合型法求出静压轴承最优解的全部过程，为静压轴承的设计提供了一套更符合客观实际的切实可行的多目标优化方法。     

复杂结构优化设计的二级多点逼近方法

提出了一种独特的多元逼近函数,它具有良好数值稳定性和直观意义。该逼近函数结合二级多点逼近概念形成了更完善的相应优化算法。将本文方法用于梁结构优化设计,且直接选取梁剖面细节尺寸作为设计变量而不引入特殊的中间变量。算例表明,本文方法具有令人满意的计算效率,从而也验证了方法的广泛适用性。     

轴对称收敛-扩散喷管几何参数优化设计

现代航空发动机广泛采用机械可调收敛—扩散喷管,以适应其宽广的工作范围。当发动机工况改变时,要调节排气喷管的出口面积.以获得尽可能高的内特性,此时喷管的其它几何参数也随之改变。喷管各几何参数对内特性的影响可以通过模型试验获得,而可调喷管模型的加工和试验周期长且非常昂贵。因而喷管研制中必须首先对喷管内特性的影响综合考虑,得到最佳的折衷方案,为喷管设计提供依据。喷管的推力系数是衡量喷管内特性的最重要的参数.是喷管设计的主要指标,因而选取推力系数作为优化设计的目标函数。     

一种飞机顶层设计指标最优分配的新方法

探讨了一种新的设计指标最优分配方法--协同分配法,用于处理飞机顶层设计中的大规模设计指标最优分配问题.分析了飞机顶层设计中的设计指标最优分配特征,据此给出了协同法的原理并建立了数学模型.协同法按设计指标分配关系将最优分配问题分解为主系统优化和子系统优化,主优化对子系统设计指标进行最优分配,子优化以最小化分配设计指标值与期望设计指标值之间的差异为目标,进行子系统最优设计,或对底层元件(如飞机翼梁、翼肋和翼盒等)进行设计指标最优分配,并把最优解信息反馈给主优化.主优化通过子优化最优解信息构成的一致性约束协调分配量,提高系统整体性能,并重新给出分配方案.主系统与子系统反复协调,直到得到设计指标最优分配方案.两层可靠度指标分配算例初步验证了本文方法的正确性与可行性,三层可靠度指标分配算例证明了本文方法的有效性.最后,以重量指标分配为例,简要叙述了针对飞机顶层设计中设计指标协同分配的数学模型和求解思路.     

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。     

Rendezvous phasing special-point maneuvers mixed discrete-continuous optimization using simulated annealing

The design of a rendezvous phasing special-point maneuvers can be formulated as a mixed one-zero, integer and continuous design variables problem. A hybrid approach combining simulated annealing (SA) with Newton's method is proposed for solving this problem. An integer-coded SA is used to handle the discrete design variables, while Newton's method is applied to handle the continuous design variables. Three improvements are employed to make the proposed approach more efficient and robust. A two-day low-earth rendezvous-phasing problem is used as an example. The effects of the improvements are investigated. The results show that the SA based hybrid approach is very effective and efficient and the SA has better convergence ability compared with an integer-coded genetic algorithm.