桁架结构尺寸和形状协同优化方法研究

在满足特定规范和约束条件下,设计出重量最轻的结构具有重要的工程意义。提出一种桁架结构形状、尺寸并行协同优化方法,该方法将桁架结构优化问题拆分为形状优化和尺寸优化两个子问题,通过并行协调实现尺寸设计变量和形状设计变量同时达到最优解;完成了三个典型桁架结构形状优化算例,结果表明：该方法对于桁架结构形状优化可行,且算法简洁,收敛快。     

优化设计技术在民机结构设计中的应用

基于HyperWorks结构优化设计软件,对某型民用飞机平尾后缘舱铰链支架进行优化设计,在给定的边界条件下通过拓扑优化技术寻找出在优化空间内的最体材料布局,介绍了优化设计技术在飞机结构设计技术中的应用,探讨拓扑优化、尺寸优化、形状优化在飞机结构件设计技术中的应用。     

优化驱动的起落架结构设计方法

起落架结构是飞机上最复杂最重要的结构之一,传统的设计方法依靠人工经验反复迭代,没有充分利用结构优化技术,具有设计周期长且不能最大限度得到最优设计的缺点。根据结构优化技术的发展,提出了优化驱动的起落架结构设计方法,实现了优化驱动的设计方法在起落架领域的完整工程应用。结构优化技术作为整个设计流程的驱动者,在其中发挥贯穿全程的主体作用,根据不同设计阶段的需求,先后运用拓扑优化、尺寸优化和形状优化技术。以某型飞机前起落架外筒的设计为例可以发现,相比传统设计方法,新方法在相同的设计约束条件下,能更快得到设计方案,结构质量减少了24.1%,实现了起落架结构的快速设计和轻量化设计。     

基于工程师经验的结构优化设计研究

借鉴结构工程师的设计经验与直觉判断 ,在一定条件下 ,通过一次有限元分析给出结构的传力路线 ,并由此确定拓扑结构 ,利用MATLAB优化工具箱进行形状与尺寸的优化 ,以达到结构优化设计之目的。算例结果表明 :本文方法思路简单、力学概念明确、算法简洁有效 ,易于被结构工程设计人员所接受。     

基于OPTISTRUCT平台的某飞机摇臂结构优化设计

结构优化设计是将结构重量、结构强度和材料布局等进行最优统筹规划的手段。该文基于Altair Optistruct软件平台,针对一种常见的飞机襟翼摇臂结构,首先,使用拓扑优化方法获得摇臂的初步结构形式;其次,通过尺寸优化方法得到摇臂结构的大致尺寸;最后,综合考虑强度、刚度、加工工艺及材料利用率等因素,确定出优化后的摇臂结构。     

面向全疆域设计需求的某涡轴发动机核心机转子减重优化

为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明：在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。     

基于遗传算法的柔性机构形状变化综合优化研究

 实现机翼在不同的飞行状态下的最优气动外形是变弯度自适应机翼的一项关键技术。针对传统铰链机构会使机翼表面产生不连续变化而导致气流提早分离的问题,从全柔性机构实现连续平滑的形状变化的技术出发,以目标形状与实际形状的边界曲线之差最小为优化目标,采用遗传算法(GA)对柔性机构的拓扑、尺寸、形状进行了综合优化。在优化方法上,以二进制编码技术和实数编码技术为基础建立初始离散柔性机构的混合变量遗传算法模型,将其映射为有限元模型并进行了结构分析。在优化过程中引入了渐进结构优化(ESO)算法的思想,消除GA优化过程中产生的自由单元,改善了优化效率和分析结果。结合机翼前缘形状变化实例,基于MATLAB进行优化设计,并用ANSYS10.0对优化结果进行了机构的仿真分析。分析结果表明,所提出的方法合理、有效。     

基于拓扑与尺寸优化的飞机发动机支撑架轻量化设计

为了提高飞机结构性能,实现为机身结构减重的设计目的,通过拓扑和尺寸优化对飞机发动机支撑架结构进行轻量化设计.在新结构的基础上,以各管件外径为自变量,以结构的最大变形为约束,以体积最小为优化目标,利用遗传算法获得结构的最优尺寸.综合对比优化前和优化后的结构,结果显示通过拓扑与尺寸优化得到的结构有更好的力学性能和更轻的结构...     

飞行器结构布局与尺寸混合优化方法

针对飞行器结构轻量化设计中的布局和尺寸优化问题，提出了一种高效的混合优化方法。在传统的基结构优化方法中引入尺寸变量，构建结构布局与尺寸混合优化模型，并以遗传算法为基本搜索方法，设计了统一描述0-1型离散布局变量和连续尺寸变量的染色体，建立了结构布局与尺寸混合优化的求解流程。由于种群规模较大，在求解过程中引入了神经网络代理模型，通过预估种群个体的优劣，缩减每一代中需要精确计算的个体数目。以含有55个布局变量和55个尺寸变量的机翼结构优化问题作为算例，验证了该方法的可行性，优化结果相比传统基结构法减重13%,且引入代理模型可使计算成本降低约50%。     

基于蚁群算法的机头结构二级布局优化方法

针对民机机头结构布局设计的拓扑变量与尺寸优化变量共存的混合变量设计问题,改进一般的蚁群算法,提出多城市层的蚁群算法转移概率准则,建立基于蚁群算法拓扑优化及准则法尺寸优化设计的二级结构布局优化法,第一级针对离散设计变量,采用蚁群算法确定结构的拓扑布局;第二级针对连续设计变量,基于准则法完成结构在前一级布局下的尺寸优化设计。优化设计结果表明：在满足强度和刚度约束下,相较于初始结构,杆件结构总重量减轻32%,且较常规尺寸优化效果更好。