面向飞行器总体设计的UMDO技术综述

针对当前飞行器设计领域对总体设计过程中不确定性因素的精细化管理需求，对不确定性多学科设计优化（Uncertainty-based Multidisciplinary Design Optimization，UMDO）的研究现状和应用模式进行了综述和展望。首先综述UMDO的国内外发展现状，讨论开展UMDO研究和应用的必要性和紧迫性；从不确定性源建模、不确定性灵敏度分析、多学科不确定性分析、鲁棒性多学科优化设计4个方面梳理UMDO技术的发展体系，分析UMDO工程应用的研究现状，围绕飞行器总体设计过程提出适应各阶段设计需求的现代飞行器UMDO应用模式；最后，针对飞行器总体精细化设计能力的提升需求，分析了目前UMDO在工程应用过程中存在的问题，并探讨了UMDO的未来发展设想。     

飞行器固体火箭助推器设计优化方法比较

综合考虑飞行器总体设计约束、轨道设计、气动特性与固体火箭助推器设计间相互影响的情况下,建立了飞行器固体火箭助推器总体/气动/轨道/动力多学科的系统分析模型和设计优化模型。采用传统设计优化方法和多学科设计优化(MDO)方法进行了固体火箭助推器设计优化。结果表明,固体推进单学科的最优设计不等价于飞行器总体多学科的最优设计;与传统设计优化方法相比,MDO方法一次设计优化就可得到满足飞行器总体设计指标的最优设计,得到内外弹道相匹配的助推器最优推力-时间曲线。传统设计优化方法需要飞行器总体和固体推进学科两个设计优化过程不断迭代协调,容易漏掉满足飞行器总体设计指标的最优设计。采用MDO方法,可提高固体火箭助推器的设计质量,大大减少设计迭代次数,从而缩短设计周期。     

基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型

为解决飞行器多学科不确定性设计与优化过程中多次调用计算复杂的高精度学科分析模型带来的计算复杂性问题，结合变复杂度建模思想和Kriging近似函数，建立了基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型。该近似模型的构造基于较少的高精度模型取样点和较多的低精度模型取样点，在满足近似精度的要求下可大大减小高精度模型近似模型构造的计算成本。数学算例和某飞行器气动力变复杂度近似模型算例证明了该方法的有效性。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

基于matlab的飞行器并行MDO方法的研究与实现

在Parmatlab的基础上开发出适合网络通讯的maflab工具箱MD0504 toolbox，此工具箱提供了在matlab环境下进行并行计算的函数。在此工具箱的基础上开发出进行多学科设计优化的软件GSEOPT，GSEOPT在并行环境下实现了基于全局灵敏度方程（GSE）的单级优化算法，用并行的方法求得了全局灵敏度，在系统层进行优化。最后用此软件对某飞行器进行了并行优化设计，给出了计算结果，并与参考文献结果进行了比较，得到了更好的结果。     

飞行器多学科设计优化概述

针对飞行器多学科设计优化进行了概述。提出多学科设计优化的综合性定义，介绍了国内外发展现状。指明多学科设计优化的组成要素和存在学科耦合、计算耗时两个难点，并认为其关键问题是离散设计变量和非数值型综合设计变量处理、工程综合评估、数据流管理等。阐述了可用于多学科设计优化的各种方法及其优缺点。并提出了多学科设计优化的研究重点。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估，研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响，提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求，建立分离动力学仿真模型，综合考虑分离过程不确定性因素的影响，利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素，构建分离可靠性模型。针对此模型，提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法，通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点，进行高效可靠性分析。实例结果表明，该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响，提升分离可靠性定量分析的精度和效率，为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。     

飞行器多学科设计优化关键技术分析

多学科设计优化对飞行器设计技术的发展具有革命性意义,其包含了大量新技术和理论的应用,已成为一门新兴的学科。文章针对飞行器多学科设计优化与传统设计模式的区别,介绍了开展飞行器多学科设计优化需要发展的7项技术,系统地分析了这些技术的应用背景、发展状况和发展方向。     

基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型

为解决飞行器多学科不确定性设计与优化过程中多次调用计算复杂的高精度学科分析模型带来的计算复杂性问题,结合变复杂度建模思想和Kriging近似函数,建立了基于Kriging近似函数的变复杂度近似模型.该近似模型的构造基于较少的高精度模型取样点和较多的低精度模型取样点,在满足近似精度的要求下可大大减小高精度模型近似模型构造的计算成本.数学算例和某飞行器气动力变复杂度近似模型算例证明了该方法的有效性.     

飞行器总体不确定性建模与优化设计方法

针对考虑不确定性的飞行器总体设计迭代周期长、优化困难等问题，提出一种基于裕度量化解耦策略的飞行器总体不确定性建模与优化设计方法。首先采用主动学习策略开展基于优化加点Kriging的阈值不确定性分析，实现了不确定性裕度的高效求解。进而提出一种适用于飞行器总体设计的裕度量化解耦策略，将双层嵌套的不确定性优化问题解耦为确定性优化与不确定性分析过程顺序执行，高效给出满足概率约束的优化设计方案。该方法解决了传统解耦方法采用嵌入式算法而导致的工程应用困难的问题。通过非线性多约束数值案例以及滑翔飞行器工程案例，验证了该方法能够在保证精度的前提下，提高不确定性优化设计效率。     

异步并行的分布式协同进化MDO算法研究

为满足分布式计算机网络环境下多学科并行设计优化协调的要求，研究了分布工协同进化MDO算法的网络异步并行实现，给出了异步并行的分布式同进化MDO算法。对导弹设计的计算实例，与单机上顺序执行的分布式协同进行MDO算法相比，异步并行的分布式协同进化MDO算法可有效缩短运行时间，而二者的收敛性能相当。算法基于CORBA/C 实现，灵活性、容错性好，便于在飞行器一体化设计环境中应用。     

协同优化在卫星多学科设计优化中的初步应用

探讨以遗传算法为优化上具的协同优化方法在卫星总体优化设计中的应用以及各学科间耦合关系。首先对基本协同优化方法的流程及特点进行了探讨，然后以对地观测卫星总休优化设计为对象，研究如何利用协同优化方法建立此问题的优化模型。研究结果表明，融合了遗传算法的协同优化方法能够有效地解决对地观测卫星总休优化设计，学科间耦合设计变量以及耦合状态变量的一致性误差均接近0．01％。     

多学科优化设计在航空航天领域的应用及发展

多学科优化设计是世界各国工业设计界新兴的研究领域。文章对多学科优化设计的主要基本理论、应用研究及发展进行了综述分析。优化算法是多学科优化设计的重要内容 ,文章对此进行了介绍 ,并对多学科优化设计中涉及的软件开发及集成设计框架、软件结构管理的研究成果及研究动态进行了分析。总结并对比分析了多学科优化设计在航空航天领域的几个典型应用及其特点 ,并将多学科优化设计与计算机集成制造系统的研究与发展的关系进行评述。     

基于MDO方法的月球探测卫星总体设计

根据月球探测卫星任务及环境的特点,在将多学科设计优化(MDO)方法用于卫星总体概念阶段的设计。分析了卫星总体设计中轨道设计、卫星设计和发射选择间的耦合关系与协同效应,建立了MDO的简化模型。用单级整体优化策略(AAO)和多岛遗传算法(MIGA)进行优化。算例结果表明,MDO简化模型可有效解决卫星概念设计阶段中的多学科耦合。     

乘波飞行器广义参数概念设计

在传统布局外形设计参数的基础上，提出用广义参数对乘波飞行器概念外形进行前体／进气道-后体／喷管一体化设计。对所设计的三种外形方案，计算了设计点和非设计点的气动性能，并对影响性能的因素进行了讨论。计算结果表明，采用广义参数设计乘波飞行器概念外形是可行的。     

星上业务综合与地面综合基带一体化设计的思路

为满足在航天器与地面站之间传输各类数据的要求，航天器和地面设备都有相应的措施与之适应。星上数据的业务综合将航天器上的各类数据合并成一路数据流，经物理信道统一传输。地面设备则将遥测、遥控、测距和数传等功能在基带集成，形成综合基带设备。业务综合与综合基带都曾推动了航天任务中数据传输系统的发展，但二者都是从自身的角度考虑，并没有作为一个系统综合设计。本文对业务综合与综合基带进行一体化设计，使天地系统相互协调，最大限度地提高星地数据传输的可靠性和有效性。文中通过对遥感卫星数据传输系统的设计实例说明了一体化设计思路的应用。     

协同优化在固体弹道导弹概念设计中的初步应用

讨论了标准协同优化方法的流程和特点,并针对固体弹道导弹系统的特点,设计了集成质量、动力、气动、外形和弹道5个学科的弹道导弹多学科设计优化模型.采用协同优化方法集成各学科的知识,协调处理各学科之间的耦合变量,应用合理的优化策略有效地解决了在弹道导弹多学科优化设计中的耦合关系所带来的计算问题,并对该模型成功进行了多学科优化设计,得到了优化方案.研究不但证明了协同优化方法在固体弹道导弹多学科优化设计中的有效性,还表明协同优化方法可使各子学科专注于本学科的优化设计,并使用本学科已有的分析工具,无需考虑对其他学科的影响,这方面相对于其他高要求的MDO方法具有较明显优势.     

固体火箭发动机装药不确定性优化设计

介绍了不确定性优化设计思想和方法,考虑装药优化设计过程中推进剂性能参数不确定性,开展了固体火箭发动机装药不确定性优化设计研究。采用Powell方法和并行遗传算法组成的混合优化方法,提高了优化问题求解的效率和质量;采用Taylor级数一阶展开近似计算性能参数的均值和均方差,通过可靠性指数计算满足约束条件成功的概率。与确定性优化设计结果相比,不确定性优化设计结果更可靠、更稳健,为固体火箭发动机总体方案设计提供了更好的方法和手段。