Aerodynamic multi-objective integrated optimization based on principal component analysis

Based on improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with principal component analysis (PCA) methodology,an efficient high-dimension multiobjective optimization method is proposed,which,as the purpose of this paper,aims to improve the convergence of Pareto front in multi-objective optimization design.The mathematical efficiency,the physical reasonableness and the reliability in dealing with redundant objectives of PCA are verified by typical DTLZ5 test function and multi-objective correlation analysis of supercritical airfoil,and the proposed method is integrated into aircraft multi-disciplinary design (AMDEsign) platform,which contains aerodynamics,stealth and structure weight analysis and optimization module.Then the proposed method is used for the multi-point integrated aerodynamic optimization of a wide-body passenger aircraft,in which the redundant objectives identified by PCA are transformed to optimization constraints,and several design methods are compared.The design results illustrate that the strategy used in this paper is sufficient and multi-point design requirements of the passenger aircraft are reached.The visualization level of non-dominant Pareto set is improved by effectively reducing the dimension without losing the primary feature of the problem.     

基于全局信息的粒子群算法翼型综合优化设计

 翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法。在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度。将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性。     

超径向可视化技术及其在火箭设计中的应用

针对传统可视化技术处理高维多目标设计优化问题的不足,对超径向可视化技术开展了研究.该技术将超空间Pareto前沿无损地显示于二维空间,有助于设计人员直观了解复杂的Pareto解集空间、并快速获得较好的权衡设计.此外,在超径向可视化过程中,通过采用权重因子和基于偏好区间的颜色标记原则引入设计偏好,可以辅助设计者选择出更加符合特定偏好的设计方案.将超径向可视化技术应用于近地空间火箭的多目标设计优化,验证了该技术处理高维多目标设计优化问题的可行性和高效性.      

应用博奕理论的多目标分布式气动优化设计

应用博奕理论研究了最优气动外形优化设计方法。采用的基本的优化器为基于控制理论的约束优化设计方法,通过引入标量伴随变量来执行约束条件,进而将上面的方法和对策论结合起来处理多目标翼型优化设计问题,根据各种不同的气动标准(可以是互为冲突的)来优化翼型形状。在对称Nash策略中,每一个“player”都力图优化自己的目标,而Nash平衡则提供了多个目标之间的一种解。不同的翼型分裂和设计算例表明了本文虚拟和真实Nash竞争策略在多目标翼型优化设计中的能力。成功的设计结果表明了本文方法的有效性。     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

High-precision shape approximation low-thrust trajectory optimization method satisfying bi-objective index

The shape approximation method has been proven to be rapid and practicable in resolving low-thrust trajectory; however, it still faces the challenges of large deviation from the optimal solution and inability to satisfy the specific flight time and fuel mass constraints. In this paper, a modified shape approximation low-thrust model is presented, and a novel constrained optimization algorithm is developed to solve this problem. The proposed method aims at settling the bi-objective optimization o...     

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。     

航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导

研究了航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导问题,优化目标包括交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标,并考虑了视觉传感器视场角、推力器推力幅度和最小安全距离等各种约束条件,建立了多约束、多目标优化下的仅测角导航和闭环制导问题的数学模型,分析了仅测角导航和闭环制导之间的耦合关系。最后,通过Matlab遗传算法工具箱中的多目标优化函数,求解得到了该多目标优化模型的Pareto最优解集,结果显示交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标不能同时达到最优,存在相互制约关系,即提高其中一种优化目标的性能会降低其他优化目标的性能。     

翼型高低速性能优化及其对缝翼设计影响研究

采用Hicks-Henne方法参数化翼型,以巡航升阻比、低速最大升力系数为目标进行优化设计.利用试验设计方法对总体设计空间内目标函数的分布进行初步评估,得到目标函数的初始Pareto前沿面,以前沿面上的点为基准,把总体设计空间分割成独立的局部设计空间进行并行寻优,逐步更新直至得到收敛的Pareto前沿面.对前沿面上的典...     

超临界机翼多目标气动优化设计的策略与方法

超临界机翼的气动设计十分复杂,往往需要借助于有效的优化手段。然而,优化方法本身往往无法直接表达真实完整的设计意图,因此需要将工程需求和约束转换为优化方法所能处理的数学形式。本文首先探讨了梯度优化方法和进化类优化方法在气动优化中的表现。之后简要总结了前人在飞机气动设计中提出的准则和要求,并基于压力分布形态定义了超临界机翼气动设计的关键特征及定量要求,探究其在超临界机翼气动优化设计中的应用效果。研究结果表明,在多目标优化中引入面向压力分布形态特征的目标和约束,能有效引导优化体现工程设计思想,进而提高优化效率。     

Optimization Design System for Composite Structures Based on Grid Technology

To solve the topology optimization of complicated multi-objective continuous/discrete design variables in aircmit structure design, a Parallel Pareto Genetic Algorithm （PPGA） is presented based on grid platform in this paper. In the algorithm, the commercial finite element analysis （FEA） software is integrated as the calculating tool for analyzing the objective functions and the filter of Pareto solution set based on weight information is introduced to deal with the relationships among all objectives. Grid technology is utilized in PPGA to realize the distributed computations and the user interface is developed to realize the job submission and job management locally/remotely. Taking the aero-elastic tailoring of a composite wing for optimization as an example, a set of Pareto solutions are obtained for the decision-maker. The numerical results show that the aileron reversal problem can be solved by adding the limited skin weight in this system. The algorithm can be used to solve complicated topology optimization for composite structures in engineering and the computation efficiency can be improved greatly by using the grid platform that aggregates numerous idle resources.     

应用协同射流原理的旋翼翼型增升减阻试验研究

协同射流技术作为一种新型主动流动控制技术,是突破旋翼翼型高增升减阻设计的最有潜力的发展方向之一。以 OA312 旋翼翼型作为基准翼型,研制微型涵道风扇组为驱动的旋翼翼型 CFJ 风洞测力模型,开展基于前缘高负压零质量内循环协同射流原理的旋翼翼型高增升减阻低速风洞试验,研究吹气口大小、吸气口大小和上翼面下沉量等基础参数对增升减阻的影响规律,探讨 CFJ 旋翼翼型关键参数最佳取值。结果表明：与OA312 基准翼型相比,小攻角状态时,CFJ 旋翼翼型可显著降低阻力系数,甚至出现“负阻力”现象,实现了零升俯仰力矩基本不变;大攻角状态时,CFJ 旋翼翼型可显著提升最大升力系数和失速迎角,其中,最大升力系数可提升约 67.5%,失速迎角推迟了近 14.8°。     

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。     

非线性硬涂层整体叶盘振动参数的多目标优化设计

为了优化应变依赖性硬涂层对整体叶盘的阻尼减振,对具有应变依赖性特征的硬涂层整体叶盘(非线性涂层整体叶盘)的涂层参数进行多目标优化设计.利用基于复合Mindlin板理论的能量有限元法和基于Newton-Raphson法的迭代计算技术分析了非线性涂层整体叶盘的振动特性;利用NSGA-Ⅲ算法求解了非线性涂层整体叶盘的涂层参数...     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

基于Pareto集与多目标决策的飞控参数优化

针对传统的单目标优化方法不能对飞控系统多个性能指标同时进行优化的问题,提出了一种基于Pareto遗传算法和多目标决策的飞控系统参数优化方法。通过NSGA-Ⅱ算法对飞控系统参数进行优化获得最优解集,在此基础上首先进行方案的初选,然后利用综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,找到最终满意解。仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

大型民用飞机气动外形典型综合设计方法

基于自主研发的飞行器气动外形大规模并行化、分布式综合设计软件AMDEsign，开展了大型民用飞机气动外形多目标综合设计，研究了处理高维目标空间多目标优化问题的有效处理方式，为优化数学模型的合理确定提供数据参考。在此基础之上，基于软件AMDEsign的主分量分析（PCA）、离散伴随方法两个典型模块，对宽体飞机数字化模型开展多目标优化，其中离散伴随方法中引入虚拟可行解集逼近方法，为权系数提供有效的导向性选择；并进一步将结果进行多目标评估分析，设计结果表明，主分量分析能够有效识别目标函数的相关性，虚拟可行解集方法效率较高，充分利用了离散伴随效率高以及导向性权函数预测等优点，多点设计外形在巡航升阻比、抖振特性以及阻力发散等性能上具有明显改善。文中提出的综合设计方法简捷高效且具有较强的工程应用价值。     

基于变精度遗传算法的翼型快速优化设计方法

低碳环保的电动飞机在要求较高升阻比的同时,需要尽量降低成本、缩短研制周期。但高精度的数值模拟时间代价很大,因此针对电动飞机翼型设计中初始翼型较难选取、优化速度较慢的问题,提出了一种基于变精度遗传算法的翼型多点快速优化方法。以常用的 Hicks-Henne 型函数为基础,改进了其对翼型后缘描述不精确的问题。在数值模拟阶段,介绍了一种快速气动参数计算软件XFOIL,并分析了该软件的适用性与局限。之后给出了使用XFOIL 与 Matlab 进行联合求解的方法,在无人干预的情况下完全实现了翼型设计与优化的自动化,提高了设计效率。在翼型优化阶段,为保持较高的精度和寻优效率,设计了翼型参数的实数编码方法。针对传统遗传优化算法了改进,设计了染色体变精度杂交方法以及动态惩罚方法。最后,给出了基于遗传算法的多点优化方案,以及翼型多目标快速优化一体化设计方案。仿真分成两部分进行,首先改进的 Hicks-Henne 型函数能够有效实现参数化翼型的后缘夹角改变。通过与 NSGA-II 方法的优化结果对比,本文的方法在一定迭代次数范围内获得的升阻比更高,失速特性更加缓和,特别是在综合提高翼型优化效率方面表现较好。仿真结果表明,该方法能够快速获得多种工况下具有较高升阻比的翼型,也可以作为进一步优化的初始翼型,能提高翼型优化效率。     

平流层飞艇总体多目标优化设计与决策

将多目标优化与多属性决策相结合应用于平流层飞艇总体多目标优化中。建立平流层飞艇多目标优化模型,实现优化模型参数化建模,采用多目标进化算法NSGA－Ⅱ得到Pareto最优解集,构成多属性决策矩阵,采用模糊熵权TOPSIS（ M－TOPSIS）法对Pareto非劣解进行排序,获得最佳设计方案。最终结果验证了NSGA－Ⅱ平流层飞艇多目标优化中的有效性。     

旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。