多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用

多学科设计优化(MDO)算法是复杂系统设计优化的策略。对现有的各种MDO算法及其在飞机设计中应用状况进行分析、归纳和评述。内容包括:MDO问题的表述及其有关术语;MDO算法的任务;现有的MDO算法及其应用。     

协作优化在无人机概念设计中的应用

多学科设计优化（MDO）是当前飞行器设计研究中一个最新、最活跃的领域,而协作优化是解决多学科设计优化问题的一种二级MDO算法。将协作优化应用到无人机的概念设计中,建立了包含气动、重量、性能和稳定性四个学科的无人机系统优化模型。与传统的设计方法相比,该方法为无人机在概念设计阶段提供了更加合理的飞行器外形,降低了初步设计和详细设计阶段对飞行器外形修改的可能性,从而缩短研制周期和降低成本。     

多学科设计优化技术发展及在航空航天领域的应用

首先指出了多学科设计优化(MDO)对于现代飞行器设计的意义和多学科设计优化的主要研究内容.在调研国内外参考文献的基础上,分别对面向MDO的飞行器建模技术、灵敏度分析技术、优化算法、代理模型技术、MDO策略以及MDO框架6项关键技术发展状况以及MDO在航空航天领域的应用状态进行了总结和概述,最后指出了技术的未来研究方向以及MDO在航空航天领域进一步推广所需要解决的问题.     

多学科设计优化在非常规布局飞机总体设计中的应用

以飞翼布局飞机总体设计为例,展示如何将多学科设计优化(MDO)方法有效地应用于非常规布局飞机总体设计.基于二级优化方法,提出一种飞机总体MDO实施流程.该流程包括系统级优化、子系统级优化(或评估)和多学科模型生成器3个部分.系统级优化的任务是优化全局设计变量,使系统目标最优.子系统级优化涉及的学科包括气动、隐身、结构、...     

基于SVR多学科设计优化代理模型技术研究

为挖掘设计潜力,提高飞机设计质量,通过代理模型方法研究了多学科设计优化(MDO)。基于径向基函数模型,研究了一种新的代理模型技术--支持向量回归方法(SVR)。通过数值算例和某通用航空飞机多学科设计优化应用算例对支持向量回归方法的有效性进行了验证。研究结果表明,支持向量回归是一种比较有效的代理模型方法,在飞机多学科设计优化的理论研究和工程实践方面具有重要的参考意义。     

BLISS研究及其在飞机设计中的应用

研究了两级综合系统分析(BLISS)多学科设计优化方法的结构,通过精心设计的数学算例来测试其效率,并将其应用于某通用航空飞机的总体参数优化问题中,结果与不分解优化的结果非常接近,验证了BLISS方法在飞机多学科设计优化中的有效性。最后,对BLISS方法的收敛性和效率进行了总结和评价,并指出了其需要改进的地方。     

飞行器多学科设计优化中的灵敏度分析方法研究

近年来,在飞行器设计领域,多学科设计优化(MDO)方法得到了高度重视。灵敏度分析技术作为MDO的关键技术之一,被认为是处理飞行器MDO研究中四个复杂性问题的有力工具。本文对适用于飞行器MDO的灵敏度分析方法进行了系统研究。首先介绍了多种学科灵敏度分析方法,阐述了各种方法的原理,比较了各种方法的优缺点。在此基础上,进一步探讨了几种常用的系统灵敏度分析方法。最后,总结了各种灵敏度分析方法在飞行器MDO中应用的原则,并对发展适用性更广的广义灵敏度分析方法提出了建议。     

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。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

飞机设计新技术——多学科设计优化

本文概述飞机多学科设计优化技术的意义、内容,介绍国外多学科设计优化研究状况,阐述多学科设计优化与并行工程的关系,提出了基于网络的飞机多学科设计优化计算机环境的思想。     

基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计

针对飞机总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式等问题,在建立包含推进、气动、性能及重量四个学科的飞机总体设计模型的基础上,采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化策略实现了飞机总体参数的优化;并对优化方案进行参数灵敏度分析,优化后飞机正常起飞总重较优化前降低11.6%,优化效果显著.分析结果表明了基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计的有效性.     

协同优化在机翼气动／结构一体化设计中初步应用

探讨协同优化方法是否能有效地解决机翼气动 结构一体化设计优化问题。首先对基本的协同优化和基于响应面协同优化二种方法的特点进行了探讨,然后以轻型飞机机翼气动 结构一体化设计为例,着重研究如何用协同优化方法建立机翼气动 结构一体化设计的优化模型。研究结果表明,基本的协同优化算法不能有效地解决该机翼气动 结构一体化优化问题,而基于响应面的协同优化方法在求解这一问题时具有较好的鲁棒性。     

飞机多学科设计优化中的并行多目标子空间优化框架

 针对现有的并行子空间优化框架存在的各子空间仅能有一个优化目标等局限,提出了并行多目标子空间优化框架。该框架将各个学科的优化问题由以往的单目标优化改进为多目标优化,使得每个子空间可以分配到多个优化目标、各子空间的设计变量可以重叠,并且在一次优化中就可获得优化问题的Pareto前沿。介绍了新框架的基本思想和流程,并且阐述了新的学科解耦、子空间的并行优化和系统级的设计变量综合方法。以一个飞机总体设计问题为例,考虑气动、隐身与控制学科,对翼面几何参数和控制律参数进行了优化设计,验证了并行多目标子空间优化框架的有效性和相对于已有方法的优势。     

复合材料加筋板结构优化设计的并行子空间法*

为对复合材料加筋板结构进行布局优化设计,提出并行子空间优化方法。该方法将整个优化问题分为筋条布局优化、筋条尺寸优化和铺层厚度优化三个并行的子空间优化问题,分别以筋条型式、数量、尺寸和铺层厚度为设计变量;每个子问题都独立进行优化计算,优化后将所有结果综合协调,更新设计变量值并重复整个优化过程,直到满足收敛条件。通过三个典型算例验证,结果表明该方法不仅合理而且有很好的优化效果。     

面向机翼气动外形优化的二级优化方法

针对飞机气动外形优化问题,提出了一种流程简单,可同时优化总体外形和剖面形状的二级优化方法.这种方法将优化流程分为总体外形级和剖面形状级两个层次:总体外形级优化任务是将外形参数传递给剖面形状级,并对总体外形进行优化;剖面形状级优化任务是对剖面形状进行优化,并将目标函数和约束值返回总体外形级.二级优化的最终结果可获得最优的总体外形和剖面形状.文章以一个通用航空飞机的机翼为算例,验证了这种二级优化方法的可行性和有效性.     

高超声速巡航飞行器气动布局优化软件设计

从总体性能指标角度出发,采用面向对象的编程方法,基于Visual C 开发了高超声速巡航飞行器气动布局优化软件。整个优化软件分为参数化建模模块、面元生成模块、性能指标计算模块、优化算法模块。各模块之间相对独立,通过函数接口实现互联,具有非常好的可维护性、可重用性和可扩展性。该软件实现了对高超声速巡航飞行器的气动力、气动热、隐身性能、操稳性能等总体性能指标进行气动布局多目标的优化,能够满足高超声速巡航飞行器概念研究和初步设计要求。     

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

 近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估（SORA）框架,提出用单学科可行（IDF）方法来求解多学科可靠性设计优化（RBMDO）问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。     

基于多学科设计优化技术的飞机概念设计软件平台

为提高飞机总体设计水平,缩短设计周期,基于多学科设计优化理论,采用数字化模型技术和变复杂度建模技术,采用产品数据管理思想,设计并实现了飞机概念设计软件平台.阐述了软件平台的设计思想、系统组成和基本流程,分析了所解决的关键技术问题.并以干线机概念设计作为应用对象,进行了软件平台的验证,结果验证了软件平台对飞机概念设计支持的有效性和可行性.