涡轮叶片多学科可靠性及稳健设计优化

为了得到一种适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性及稳健性的多学科设计优化方法,将6sig-ma可靠性及稳健设计优化方法与多学科可行方法(MDF)相结合,采用二阶Taylor展开法进行可靠性及稳健性分析,实现了涡轮叶片多学科6sigma可靠性及稳健设计优化。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计算量较大的问题。实例分析表明,与确定性多学科设计优化相比,采用该方法得到的涡轮叶片可靠性及稳健性均有大幅度提高,同时设计目标最优,满足工程应用的要求,验证了该方法在工程应用中的可行性。     

基于响应面法的可靠性稳健设计优化

针对极限状态函数和结构性能函数为隐式的结构可靠性稳健设计优化问题,将结构性能稳健性、可靠性灵敏度稳健性与6σ稳健设计思想相结合,建立了一种基于响应面法的可靠性稳健设计优化模型并给出了具体算法.采用多项式拟合结构性能函数和极限状态函数,推导了基于响应面函数的1阶可靠度指标以及性能函数均值和均方差的计算方程;将结构可靠度作为基本约束条件,采用序列二次规划法得到稳健设计优化结果.运用该方法对某涡轮叶片型线进行设计优化,经过优化后,静、动叶的动能效率均值分别提高1.5%和6.4%,动叶片最大应力均值下降7.9%,动叶叶身最大变形均值下降5.6%,动叶片结构强度可靠度由初始的91.3%提高到了99.9%.      

涡轮盘低循环疲劳的概率设计

基于涡轮盘结构的低循环疲劳设计流程,将概率设计理念融入设计过程中,提出了涡轮盘低循环疲劳的概率设计流程。首先进行涡轮盘结构的优化分析,其中以确定性设计准则作为约束条件;以优化结构方案为基础,考虑参数的随机性,对涡轮盘低循环疲劳进行可靠性分析;以低循环疲劳寿命的可靠度为概率设计准则,对涡轮盘进行反复的设计和计算验证,通过修改结构尺寸完成涡轮盘低循环疲劳的概率设计。同时,根据灵敏度分析结果,讨论了设计变量的分散性对涡轮盘寿命的影响,为进一步提高结构的可靠性提供了新的研究思路。结果表明,按照概率设计观点确定的涡轮盘结构兼顾性能和可靠性,在满足可靠度的前提下降低涡轮盘的重量。同时该概率设计流程简单方便,易于工程的推广应用。     

结构的概率-非概率混合可靠性模型

将影响结构可靠性分析的不确定性因素用概率和非概率两种方式模拟。并基于结构可靠性分析中的概率可靠性模型和非概率集合可靠性模型,提出一种新的结构可靠性分析的概率-非概率混合模型。该模型首先通过将功能函数进行非概率可靠性分析,然后将标准化区间变量空间所有区域的可靠度进行求和计算,从而给出结构的可靠度。并根据相同的不确定信息,由混合可靠性模型与概率可靠性模型得到的结果是相等的,证明了方法的有效性。最后,通过一个典型结构和一个机翼下壁加筋板与传统概率可靠性模型进行比较,表明该混合模型对于结构的分析和设计更为合理,能够更好地保证结构的安全性。     

固体导弹连接结构可靠性模型

针对传统的机械结构设计方法存在不确定性或盲目性的缺点,依据结构可靠性和数理统计原理,运用概率设计方法,建立了基于正态分布的结构可靠性模型。该模型的建立为计算固体导弹的连接结构可靠性提供了理论支撑。     

航空齿轮减速器稳健优化设计研究

航空齿轮减速器通常对重量、强度、效率以及可靠性有极高的要求,考虑到其所处工况的随机性、工艺水平的差异性以及材料强度等力学性能参数的波动性,传统的确定性参数优化设计已不能满足工程实际的需求。在传统的确定性优化设计模型的基础上,基于6σ稳健设计基本理论建立齿轮传动系统的多目标稳健设计优化模型,并采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行求解;以某航空齿轮减速器中单级斜齿圆柱齿轮系统为研究对象进行实例分析。结果表明:本文提出的基于6σ稳健设计理论的齿轮传动系统优化模型充分考虑了不确定性因素对优化的影响,具有一定的工程应用价值。     

可靠性分析在航空复合材料结构上的应用及展望

基于概率统计的可靠性分析研究对于航空复合材料结构有着重要的意义,一是航空结构尤其是民航结构的安全性要求极高,需要尽可能地预测或判断发生故障的可能性;二是复合材料的变异因素较多,采用传统设计导致折减系数较高。目前复合材料结构设计仍以安全系数的方法来保证结构的可靠性,在此过程中并不进行正式的风险评估,而基于概率的可靠性分析则设定一个可靠性目标来代替安全系数,但它需更成熟的概率统计方法以及大量的样本数据,所以只能作为传统结构设计的补充,在安全裕度不足时进行风险预测。论述了航空复合材料可靠性概率分析的历史演变、意义、主要理论方法以及一般步骤等内容,同时对复合材料结构的可靠性分析的未来进行了展望,为复合材料可靠性分析的发展和研究提供一定的参考。     

基于响应面的翼型稳健设计研究

翼型的稳健设计就是要考虑环境中不确定因素的影响,提高翼型的性能,同时保证翼型性能对环境因素的变化不敏感的设计方法。本文应用响应面模型,通过减小翼型在不确定因素变化范围内阻力系数的均值和方差,构建了一个有效的翼型稳健设计的方法。应用本文的方法,选择马赫数作为不确定因素,假设马赫数在0.7~0.8间均匀分布,在满足升力约束条件下最小化阻力系数,结果证明本文的方法进行翼型的稳健设计是可行,高效的。     

采用多级优化技术进行复合材料结构可靠性优化设计

 在可靠性基础上将结构体系可靠性优化设计方法发展至复合材料结构,并采有多级优化技术提出了复合材料结构可靠性优化设计方法。系统级优化以结构总重最小为目标函数,以满足结构体系可靠性指标要求为约束条件;元件级优化以元件可靠度最大为目标函数,以层板或元件重量在一次迭代中保持不变为约束条件,从而导出了相应的优化准则和迭代式。算例表明该方法的效率高、收敛性好,能推广应用于大型复合材料结构。     

不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计

将可靠性设计理论和鲁棒设计方法相结合,讨论了不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计问题,提出了稳定可靠性鲁棒设计的计算方法.把可靠性灵敏度溶入可靠性优化设计模型之中,将稳定可靠性鲁棒设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题.在基本随机参数的前四阶矩已知的情况下,通过计算机程序可以实现不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计,迅速准确地得到不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计信息.     

基于鲁棒可靠性的不确定系统最优二次鲁棒镇定控制器设计

 基于二次稳定性准则，从可靠性这一新的角度考虑不确定系统的稳定性问题，提出了基于鲁棒可靠性的不确定系统鲁棒镇定控制器设计方法，将鲁棒控制器设计归结为基于可靠性的优化问题：以鲁棒可靠度为约束，极小化控制代价。依据该法设计的控制系统可满足稳定性意义上的鲁棒可靠性要求，并给出保证系统稳定性所要求的基本参数的最大鲁棒界限。适用于不确定参数的摄动范围准确已知和未知等情况。对F4E型战斗机的稳定控制器设计及对比研究表明了所提方法是实用、有效和可行的。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

多控制面飞行器结构与配平鲁棒气动弹性优化方法

基于遗传算法,提出了一种考虑多控制面飞行器结构参数和配平关系中的不确定性的鲁棒气动弹性优化方法,并在一个带有主动气动弹性机翼(AAW)的复杂小展弦比飞机的结构和控制面传动比的鲁棒设计中得到了应用.以非概率形式来衡量设计变量的不确定性变化,采用单目标函数形式,并引入一个反映目标函数相对变化的额外约束来描述鲁棒优化问题.在...     

Six sigma robust design optimization for thermal protection system of hypersonic vehicles based on successive response surface method

Lightweight design is important for the Thermal Protection System(TPS) of hypersonic vehicles in that it protects the inner structure from severe heating environment. However, due to the existence of uncertainties in material properties and geometry, it is imperative to incorporate uncertainty analysis into the design optimization to obtain reliable results. In this paper, a six sigma robust design optimization based on Successive Response Surface Method(SRSM) is established for the TPS to improve the reliability and robustness with considering the uncertainties. The uncertain parameters related to material properties and thicknesses of insulation layers are considered and characterized by random variables following normal distributions. By employing SRSM, the values of objective function and constraints are approximated by the response surfaces to reduce computational cost. The optimization is an iterative process with response surfaces updating to find the true optimal solution. The optimization of the nose cone of hypersonic vehicle cabin is provided as an example to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

Aircraft robust multidisciplinary design optimization methodology based on fuzzy preference function

This paper presents a Fuzzy Preference Function-based Robust Multidisciplinary Design Optimization (FPF-RMDO) methodology. This method is an effective approach to multidisciplinary systems, which can be used to designer experiences during the design optimization process by fuzzy preference functions. In this study, two optimizations are done for Predator MQ-1 Unmanned Aerial Vehicle (UAV): (A) deterministic optimization and (B) robust optimization. In both problems, minimization of takeoff weight and drag is considered as objective functions, which have been optimized using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA). In the robust design optimization, cruise altitude and velocity are considered as uncertainties that are modeled by the Monte Carlo Simulation (MCS) method. Aerodynamics, stability and control, mass properties, performance, and center of gravity are used for multidisciplinary analysis. Robust design optimization results show 46% and 42% robustness improvement for takeoff weight and cruise drag relative to optimal design respectively.     

基于灵敏度分析的飞行器稳健设计优化方法

提出了一种基于灵敏度分析的稳健设计优化方法。针对设计变量存在扰动的不确定性问题,在原有优化数学模型上,增加了准则函数和约束函数的灵敏度附加项。采用全局灵敏度方程来计算准则函数及约束函数对设计变量的灵敏度,进而得出新的优化问题数学模型,得到问题的稳健性解。将上述方法应用到轻型飞机的总体设计中,对飞机重量、气动和性能模块进行多目标优化,得出最优解,并与已有的飞机进行对比和分析。     

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.     

A gradient-based method assisted by surrogate model for robust optimization of turbomachinery blades

The design optimization taking into account the impact of uncertainties favors improving the robustness of the design. A Surrogate-Assisted Gradient-Based (SAGB) method for the robust aerodynamic design optimization of turbomachinery blades considering large-scale uncertainty is introduced, verified and validated in the study. The gradient-based method is employed due to its high optimization efficiency and any one surrogate model with sufficient response accuracy can be employed to quantify the nonlinear performance changes. The gradients of objective performance function to the design parameters are calculated first for all the training samples, from which the gradients of cost function can be fast determined. To reveal the high efficiency and high accuracy of SAGB on gradient calculation, the number of flow computations needed is evaluated and compared with three other methods. Through the aerodynamic design optimization of a transonic turbine cascade minimizing total pressure loss at the outlet, the SAGB-based gradients of the base and optimized blades are compared with those obtained by the Monte Carlo-assisted finite difference method. Moreover, the results of both the robust and deterministic aerodynamic design optimizations are presented and compared to demonstrate the practicability of SAGB on improving the aerodynamic robustness of turbomachinery blades.