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、...     

基于响应面近似技术的平流层飞艇协同设计优化

针对平流层飞艇多学科设计优化问题,引入协同优化算法,分析基于响应面近似模型的协同优化方法CO/RSA的执行步骤和特点,并介绍响应面近似模型的构建方法;建立平流层飞艇各学科模型,并对学科间耦合关系进行分析;运用建立的气动/推进、结构、能源三个耦合子系统的学科分析模型和系统优化模型,以平流层飞艇总质量最小为优化目标,综合考虑浮重、推阻和能源平衡,采用CO/RSA方法对平流层飞艇进行设计优化.结果表明:所建立的平流层飞艇的MDO模型是合理的,CO/RSA算法应用于飞艇总体设计优化是有效的,研究结果可为平流层飞艇方案论证和方案设计提供参考.     

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。     

自由网格变形技术在涡轮叶片多学科设计优化过程中的应用

在涡轮叶片多学科设计优化过程中,结构计算的变形向气动模型传递是解决气固耦合时非常重要的一个环节。本文研究了一种网格变形技术———自由网格变形法(FFD)在涡轮叶片多学科设计优化(MDO)过程中的应用。通过涡轮叶片结构模型至气动模型变形传递的例子,表明应用该技术进行变形传递可以避免结构变形向气动网格传递时的气动网格重生成过程,在保证变形后气动模型网格质量的条件下,实现学科间的变形传递,可直接用于解决涡轮叶片MDO过程中学科间解耦的问题。     

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。     

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。     

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。     

多学科设计优化方法在飞机设计中的应用研究

多学科设计优化(MDO)方法是提高飞机设计效率,得到最优设计方案的有效手段。在飞机设计过程中,需要确保飞机静安定裕度满足使用要求,因此需要充分考虑总体、气动等学科专业的耦合效应。针对这一问题,基于MDO软件Modelcenter构建飞机外形多学科优化协同设计流程,通过对某型飞机外形优化设计的实例分析,得到该机的最优外形修改方案,证明了MDO方法在飞机设计中应用的高效性。     

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%。     

涡轮叶片多重精度MDO方法

考虑到多学科优化设计(multidisciplinary design optimization,MDO)的效率和精度,充分发挥当前涡轮叶片各种精度分析方法的优势,提出了涡轮叶片的多重精度多学科优化设计策略.利用协同优化策略在学科解耦和协调方面的能力,引入包括流固紧密耦合分析、流固热松散耦合分析和近似方程在内的涡轮叶片设计中的多种精度模型,结合两点式标度函数和优化过程阶段性收敛后更新,改进可变复杂度建模方法处理多重精度模型的能力,研究结果表明:仅调用9次高精度流固耦合分析就能确保涡轮带冠叶片多学科优化设计的效率和精度.      

基于近似技术的协同优化方法在机翼设计优化中的应用

将多学科设计协同优化方法与近似技术相结合,实现某机翼涉及结构和气动两个学科的设计优化。在对某机翼的协同优化设计中,采用基于均匀设计的二次响应面技术得到近似的协同优化模型,利用基于动态松弛近似的协同优化得到合理的结果。研究表明,将协同优化方法与近似技术相结合,能够有效地解决复杂工程的设计优化问题。     

涡轮叶片流固耦合协作优化方法

针对结构和流场相互影响的流固耦合多学科设计问题,提出一种耦合量曲面拟合的协作优化方法。其特点是用曲面函数拟合结构-流场界面耦合量(温度、气压和变形)的空间分布,并用曲面拟合参数的一致性代替原有耦合量界面分布的学科一致性。涡轮叶片的算例表明:曲面拟合函数可以表征结构和流场界面的耦合量;用拟合参数的一致性代替界面直接耦合是可行的;该协作优化方法是可以用来解决流固耦合多学科优化设计问题的。     

基于多层优化策略的涡轮盘叶设计研究

针对涡轮多学科优化设计,将多层优化策略中的重要原则学科自治扩展到组件自治;并结合目前的多学科优化策略BLISS(bi-level integrated system synthesis)2000和CO(collaborative optimization)以及ATC(analytical target cascading),设计出新的多学科优化框架.利用BLISS2000建立了涡轮盘叶的两层双子系统优化框架和两层三子系统的优化框架;结合BLISS2000和CO各自的优点构建了三层三子系统优化框架;从定性的分析角度排除了ATC在涡轮多学科多层优化设计上的应用.通过对比分析,三子系统的多层优化策略的优势主要体现在优化效率方面;层与层之间存在复杂的交互迭代过程导致三层系统往往比双层系统表现出差的精度和效率.      

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。