一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

1种发动机自适应模型的修正方法

为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值.     

基于遗传算法的发动机气路性能模型修正研究

确定部件修正参数和目标性能参数作为模型修正基础,结合稳态模型的平衡方程,构造修正发动机非线性模型的代价函数,修正发动机稳态模型。计算了在不同工况修正后的特性参数,并与用影响系数矩阵方法所得结果进行对比,经遗传算法修正后参数精度有了较大提高。利用部件修正参数组合对发动机稳态模型进行修正,其结果表明敏感性参数在模型修正中起关键作用。所用修正方法对发动机性能模型修正、提高模型精度有一定指导意义。     

试验数据中不确定参数的修正方法研究

采用Kriging方法和CFD技术对风洞试验中的不确定参数——马赫数和迎角进行修正研究。以RAE2822翼型的试验数据作为研究对象,在不确定参数的变化区域内,分别建立以升阻力和压力分布为目标的函数,并采用Kriging方法对函数值进行插值,得到CFD结果和试验值的吻合较好的不确定参数值,以达到对试验参数修正的目的。计算结果说明方法对数值模拟结果精度的提高有一定的研究和应用价值。     

耦合梯度与分级Kriging模型的高效气动优化方法

Kriging代理模型中引入梯度信息能够提高模型的预测精度,但常规耦合梯度的方法都有不足之处。本文结合分级Kriging模型,提出了一种变可信度分级Kriging模型耦合梯度（GEHK）信息的新方法。首先利用梯度信息,选取扰动步长得到初始样本点附近的派生点,以派生点拟合出能够预测目标函数趋势的低精度Kriging模型。然后以初始样本点修正该模型得到高精度的Kriging模型。翼型减阻优化设计算例表明,与常规耦合梯度的Kriging模型相比,基于分级Kriging的梯度耦合方法对于扰动步长引入的误差不敏感,明显提高了模型预测精度,优化效率因此提升并使得目标函数值下降得更加迅速。相比Euler解作为低精度数据的常规分级Kriging模型,由梯度信息得到的派生点为模型提供了更准确的全局趋势预测,取得了更好的优化结果。本文方法成功应用于翼型多点减阻优化问题,说明该方法对复杂设计问题有很好的适应性。基于分级Kriging模型的耦合梯度方法克服了常规方法的缺点,提高了模型全局拟合精度,是一种优化效率更高的Kriging方法。     

多铺层碳纤维蜂窝板模型修正

 蜂窝板是现代飞行器的主要承力结构,通过分析各形式响应面适用范围,提出Linear-and-Gaussian组合核支持向量机(SVM)响应面和基于分组控制策略的改进粒子群优化(IPSO)算法。用ANSYS的SHELL91单元建立多铺层碳纤维蜂窝板的有限元模型(FEM),并通过正交试验设计和F值检验确定待修正结构参数,构造Linear-and-Gaussian响应面以拟合待修正结构参数与蜂窝板模态频率的关系并检验响应面模型有效性。最后,用基于分组控制策略的IPSO算法对响应面模型中的结构参数进行修正,修正后参数代入原有限元模型得到修正模型。通过对修正前后模型模态频率与基准模型模态频率在测试频段内外的对比,证实了修正后模型具有良好的复现能力和预测能力。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

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。     

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。     

基于Kriging模型和遗传算法的齿轮修形减振优化

针对齿轮修形优化时计算啮合刚度计算量大、计算精度低、操作繁琐等问题,提出一种基于Kriging模型和遗传算法的齿轮减振修形优化算法.以典型直齿轮传动为例开展齿轮修形优化,通过拉丁抽样建立Kriging模型,解决齿轮修形优化的多响应和隐式函数的问题,通过Kriging预测的啮合刚度与有限元法的对比可知,时变啮合刚度函数各参数的误差最大值为7.79×10-5,1.20×10-3及1.30×10-4,验证了Kriging多响应预测啮合刚度函数的精确性.将Kriging预测函数代入直齿轮啮合传动的动力学微分方程,采用遗传优化算法时将齿轮动态传动误差响应波动最小作为优化目标,得到最优的齿轮修形参数.算例表明:相比于ISO(International Standardization Organization)修形和未修形的齿轮,该算法的减振效果最好,验证了基于遗传算法与Kriging模型对齿轮进行修形优化的正确性、高效性.相比于直接采用有限元法进行齿轮修形优化,该算法计算时间由26.91d减小为2.24h,证明了该算法计算效率的优越性.      

民机机身下部结构耐撞性优化设计

 针对含多设计参数的典型民机机身下部结构耐撞性设计,提出了一种设计方法,该方法以最小化客舱地板的初始加速度峰值与最大化参考压溃状态的结构内能为优化双目标,通过Kriging模型对结构的冲击响应进行预测,采用非支配排序遗传算法II(NSGA-II)对双目标进行优化,进而由Nash-Pareto策略获得最优方案。为了得到最优设计方案,同时研究设计参数对机身结构耐撞性的影响,提出最大化期望提高与最大化预测方差同步加点准则建立代理模型。采用该设计方法,以典型民机机身下部结构设计问题为算例,对客舱地板支撑结构、货舱地板和泡沫构件形状参数进行优化。结果表明,相对原始设计客舱地板的加速度峰值降低约18.3%,次高加速度峰值也得到有效降低,改善了机身结构的耐撞性;Kriging模型预测响应与有限元分析结果误差小于1%,说明了设计方法的有效性。     

基于代理模型的气动外形平面参数多目标匹配设计

将Kriging代理模型和Pareto遗传算法引入气动外形平面参数匹配设计中,提出一种基于代理模型的多目标平面参数匹配设计方法。将拉丁超立方试验设计用于平面参数筛选,确定出参数匹配方案库;基于方案库的计算流体力学(CFD)分析结果构建Kriging气动代理模型;将Kriging模型替代CFD分析,用于气体布局参数匹配优化设计,提高了设计效率并保证了可信度;通过Pareto遗传算法优化解决多点设计要求下气动布局参数匹配问题,一次性给出参数匹配方案的最优解集,从Pareto前沿中根据设计偏向选择气动布局最佳匹配方案。以典型的双后掠布局平面参数多点匹配优化设计问题作为算例,研究结果表明:Kriging气动代理模型与实际CFD分析结果的误差均小于5%,满足精度要求;根据不同设计偏向,选择了3种参数匹配Pareto优化方案,与原样本方案相比超声速阻力减小6.0%~12.8%,跨声速升阻比增加0.01%~3.40%,证明了匹配设计方法的有效性;通过试验设计的Pareto分析与主、交互效应分析,获得了气动布局平面参数对气动性能影响的定量关系,能够为参数匹配设计提供依据。所提出的平面参数匹配设计方法可应用于其他常规与非常规气动布局型式。     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

涡轮转子径向变形稳健性优化设计

考虑到参数不确定性对转子径向变形的影响,提出了1种基于分布式协同响应面的涡轮转子径向变形稳健性优化方法。首先,利用Kriging模型建立各部件参数与径向变形响应面子模型,然后利用分布式协同响应面方法建立全局参数与转子径向变形的系统响应面模型。其次,利用系统响应面模型建立涡轮转子径向变形稳健性优化模型,并采用果蝇优化算法来进行稳健性优化求解。优化后涡轮转子径向变形的均值以及标准差比优化前分别降低了7.3%和4.97%,计算结果表明:该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。     

基于正交法和Kriging模型的液体火箭发动机液膜冷却优化

通过FLUENT对火箭发动机推力室中跨临界甲烷液膜冷却稳态流场进行数值传热计算。根据正交法设计试验,得到不同膜孔孔径、轴向夹角、径向夹角和孔型四个影响因素共同作用下的冷却效果,选出最优的膜孔几何参数组合.在采用最优膜孔几何参数组合的条件下,基于最优拉丁超立方抽样建立Kriging模型,利用遗传算法得到多目标条件下最优的跨临界液膜质量流量、冷却环带的分配比和位置。结果表明,正交法和Kriging模型可以解决液体火箭发动机液膜冷却优化高设计成本和数值噪声问题。正交试验设计考虑的因素中,影响冷却效率和不均匀度的最大的因素依次为孔型、孔径、径向夹角和轴向夹角。最优的几何参数组合为孔径0.003mm,轴向夹角45°,径向夹角15°,孔型为扩散型。建立的Kriging模型能准确反映液膜质量流量、液膜分配比和冷却环带位置与目标函数的关系。最终得到的优化方案平均冷却效率提高4.9%,不均匀度减少0.025,比冲损失增加0.37%,总目标函数提高184%。优化后涡对的不对称性使得冷却剂展向分布更加均匀,同时反向涡对衰减更快,增强了液膜的附壁性,从而提高冷却效果。     

基于静强度试验的有限元模型修正技术研究

基于静力响应的有限元模型修正技术广泛应用于工程结构的参数识别中,需要解决软件实现、基准数据与目标函数选取,以及参数的灵敏度分析等问题。利用位移响应信息对损伤位置确定的悬臂梁进行了损伤程度的精确识别,对于损伤位置不能确定的情况,通过引入应变约束条件实现了损伤位置与损伤程度的同时确定。作为实际工程算例,将飞机静强度试验得到的位移响应与内力响应作为基准数据,利用模型修正技术确定飞机方向舵有限元模型边界条件。算例比较了不同目标函数和约束条件对修正效果的影响,并通过增加内力响应信息进一步修正了根部约束参数,为计算分析提供了精确有限元模型。     

未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法

 粒子概率假设密度滤波(SMC-PHDF)在进行粒子更新时需要知道测量噪声的概率分布以计算似然函数,这使得SMC-PHDF依赖于测量噪声的概率模型。针对这一点不足,提出一种未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法——基于风险评估的概率假设密度滤波(RE-PHDF)。该算法在SMC-PHDF进行概率假设密度(PHD)粒子更新时采用风险函数计算每个PHD粒子的风险值,并通过一个风险评估函数评估每个PHD粒子,然后用评估后的结果更新粒子的权值。由于粒子更新时避免了在多维测量空间中计算似然函数,算法不仅不依赖于测量噪声的概率分布,还可以节省大量计算时间。仿真结果表明：和SMC-PHDF相比,RE-PHDF在未知的复杂测量噪声环境下具有更高的鲁棒性和稳定性;同时,在两种算法跟踪精度接近的情况下,所提算法节省了50%的运行时间。     

基于Kriging模型的离心叶轮结构优化设计

研究了以减重为目标的航空发动机离心叶轮结构优化问题,将Kriging模型与遗传算法相结合,应用拉丁方试验设计和有限元分析生成初始样本数据,利用初始样本数据建立离心叶轮重量和最大应力等状态参数的Kriging模型,运用遗传算法对该Kriging模型在设计空间进行全局寻优,利用有限元分析方法计算近似最优设计点的状态参数,并以此更新已有的设计样本数据,不断提高Kriging模型的近似精度.计算结果表明,基于Kriging模型-遗传算法的离心叶轮结构优化设计方法不仅可以获得良好的优化结果,比直接用遗传算法寻优减少了大量计算时间,提高了设计效率,同多项式模型-遗传算法相比也有效率优势.     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。