基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计

探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。     

涡轮叶片的气动-热-结构多学科设计优化研究

涡轮叶片设计是典型的多学科问题,在保证结果精度的同时必须重视计算效率.通过控制样本的数量和质量,近似模型能够在保证一定精度的前提下,简化多学科优化过程中的数据管理,并提高优化效率.通过分析涡轮转子叶片的气动-热-结构三个学科的设计过程和数据传递关系,充分利用各学科现有的分析工具,建立了涡轮叶片的气动-热-结构多学科优化设计框架.对某涡轮转子叶片分别使用Kriging近似模型和精确分析方法进行优化对比,可以看出两者的结果误差约为1.86%,而效率提高了将近46%,表明采用近似方法的优化结果在工程上是可用的,而且在计算效率更占优势.      

通用飞行器气动优化设计数字化集成平台——DIPasda

未来航空工业的发展，需要解决多学科综合设计的关键问题，为新型高性能飞行器的设计提供有力的设计方法和设计工具。DIPasda作为复杂外形设计的通用飞行器多学科优化设计平台，研制目的主要是提供一套新型通用、鲁棒、高效的优化设计架构，应用于通用飞行器工业设计环境，改善传统设计耗时低效的状况，提高新型飞行器设计的效率和精度。DIPasda平台系统包含了优化设计过程中所需用到的各类方法，主要包括数值优化算法、几何模型参数化方法、代理模型方法、高精度的学科分析工具等。通过详细介绍平台的系统架构、主要的功能模块、伴随优化设计和多目标优化设计流程，展现了DIPasda平台系统架构设计的灵活性和功能模块的完备性。最后通过优化算例展示了系统的综合优化设计能力。     

联结翼布局气动/结构/隐身一体化设计方法

从联结翼多学科优化要求出发,重点对并行子空间设计算法进行了改进.采用Pareto遗传算法作为系统级搜索策略,结构子学科优化则采用模拟退火算法.并在此基础上应用了旨在提高优化计算效率的响应面方法.实现了基于改进型并行子空间设计算法对气动、结构及隐身多目标函数间的折中与优化.     

基于可靠性的涡轮叶片双循环多学科设计优化

提出一种适用于涡轮叶片复杂结构的基于可靠性多学科设计优化方法.使用多学科可行性优化方法解耦.根据实验设计结果,通过Kriging模型建立多学科分析过程的近似模型,并在计算过程中不断更新近似模型.将Hasofer-Lind Rackwitz-Fiessler(HL-RF)可靠性计算方法和优化算法以双循环可靠性优化方法相结合,实现基于可靠性的多学科设计优化模型.实例分析表明,在保证结构的可靠度要求条件下,设计结果满足性能最优.验证了基于可靠性多学科设计优化方法在工程实践中的应用是可行的.      

基于单循环方法的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

为了得到适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性的多学科设计优化方法,将基于单循环方法的可靠性分析（SLBRA）与并行子空间设计优化方法 （CSSO）相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化（RBMDO）方法。在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度。该方法在计算最可能失效点（MPP）的过程中避免了优化迭代,提高了计算效率。以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比。结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

集成BLISCO和iPMA的多学科可靠性设计优化

为解决传统的基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)由于存在优化过程多层嵌套、多学科分析和可靠性分析反复迭代而导致的低效率问题,提出集成两级集成系统协同优化(BLISCO)策略和改进功能测度法(iPMA)的多学科可靠性设计优化方法。首先,基于序列化思想将多学科可靠性设计优化解耦,避免了每次多学科设计优化(MDO)对完整可靠性分析模型的反复调用与迭代。其次,采用高效的更适合复杂工程组织形式的BLISCO策略进行确定性多学科设计优化,摒弃了协同优化的一致性约束和两级集成系统综合法的复杂分析和近似建模问题,提高了计算效率。然后,基于角度更新策略对功能测度法(PMA)进行改进,采用更新角度替代极限状态函数值进行可靠性分析与判别,减少了多学科可靠性分析次数。最后,结合某机型起落架的缓冲器设计实例对所提方法进行验证,结果表明该方法的计算效率较其他方法分别提高了30.93%和19.97%,验证了方法的有效性,且具有工程实用价值。     

基于Kriging模型的涡轮叶片多学科设计优化

引入基于Kriging模型的近似技术, 建立了一种三维涡轮叶片的多学科设计优化方法.系统介绍了Kriging近似模型, 采用松散耦合方法考虑叶片各学科之间的耦合关系, 在多学科耦合分析的基础上, 采用多学科可行方法与基于Kriging模型的多学科优化方法分别进行了优化和比较.算例表明, 同等条件下相对于前者, 后者能够在精度无明显损失的情况下更快地收敛到最优解, 使涡轮叶片的各项性能得到明显改善, 证明该优化方法是可行有效的.      

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.