Uncertainty analysis and design optimization of hybrid rocket motor powered vehicle for suborbital flight

In this paper, we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM) powered vehicle. The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified. The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances. Then the differences between deterministic design optimization(DDO) and uncertainty-based design optimization(UDO) are discussed. Two newly formed uncertainty analysis methods, including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS) and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA), are carried out using a global approximation Kriging modeling method. Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis, the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods: DDO, KMCS and KTSA. The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness. The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.In this paper,we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM)powered vehicle.The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified.The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances.Then the differences between deterministic design optimization(DDO)and uncertainty-based design optimization(UDO)are discussed.Two newly formed uncertainty analysis methods,including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS)and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA),are carried out using a global approximation Kriging modeling method.Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis,the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods:DDO,KMCS and KTSA.The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness.The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.     

一种实用的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化优化设计方法

发展了一套基于遗传算法优化/Navier-Stokes方程分析的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计方法,提出了一系列保证该方法工程实用性的解决方案,其中包括设计变量模块化、局部优化全机分析、超临界压力分布约束条件等。通过采用适当的计算网格、并行算法及数值方法,使得基于遗传算法优化/Navier-Stakes方程分析设计方法的运算时间在工程上能够接受。运用该设计方法对下单翼运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计开展了单点优化和两点优化,结合二者结果对比验证了该方法的有效性和工程实用性。单点优化得到的机翼压力分布呈现无激波特点,阻力系数随马赫数变化比较剧烈;两点优化得到的机翼压力分布为弱激波形态,阻力随马赫数变化比较缓和,所设计的机翼具有更好的鲁棒性和工程实用性。     

基于神经网络的翼型优化设计方法研究

针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.     

Embryonic array configuration optimization method based on reliability and hardware consumption

Embryonic Array(EA) with different configuration methods will directly affect its reliability and hardware consumption. At present, EA configuration design is lack of quantitative analysis method. In order to reasonably optimize EA configuration design, an EA configuration optimization design method is proposed, which is based on the constraints of EA hardware consumption and reliability. Through the analysis of EA working process and composition, quantitative analysis of EA reliability and hardware consumption are completed. Based on the constraints of EA hardware consumption and reliability, the mathematical model of EA configuration optimization design is established, which transfers EA configuration optimization design into an integer nonlinear programming model problem. According to the difference of the fitness value of individual waiting for mutation in population, adaptive mutation operator and crossover operator are selected, and a novel Modified Adaptive Differential Evolution(MADE) algorithm is proposed,which is used to solve EA configuration optimization design problem. Simulation experiments and analysis indicate that the MADE is able to effectively improve the speed, accuracy and stability of algorithm. Moreover, the proposed EA configuration optimization design method can select the most reasonable EA configuration design, and play an important guiding role in EA optimization design.     

气动设计的多目标优化算法比较研究

由于目标函数复杂且流场求解耗时,气动优化设计需要选择搜索能力强且调用目标次数少的优化算法,现有的优化算法种类很多,针对不同类型问题算法性能不同。本文将常用的多目标优化算法进行了分类总结并进行函数测试,判断各个优化算法对不同问题的收敛性和稳定性,找出适合气动优化的多目标优化算法。将该算法应用于气动优化问题当中,进行了针对翼型的气动优化设计,缩短了优化时间,取得了一定的优化效果。     

基于拓扑优化和形状优化的桨叶结构设计

直升机旋翼桨叶剖面结构设计是研究旋翼动力学设计的基础。提出一种联合拓扑优化和形状优化的 两级优化设计方法,可用于桨叶剖面结构的设计。第一级优化以变密度法(SIMP)作为拓扑优化的材料插值方 法,以桨叶体积最小化为设计目标,约束桨叶节点位移和应力,建立桨叶的拓扑优化求解模型;第二级优化以重 构的桨叶模型为基础开展形状优化,降低局部应力集中以及找到合理的边界节点位置。对优化后的模型进行 有限元分析,结果表明:通过拓扑优化和形状优化的两级优化,能够得到满足强度和稳定性要求的结构布局,为 桨叶结构设计提供指导方案。     

某直升机全复合材料尾段结构优化设计研究

以蒙皮复合材料各方向铺层的厚度为设计变量,对直升机全复合材料尾段结构进行静力分析以及优化设计,使其在满足结构刚度、强度约束的条件下结构重量最轻.应用ANSYS软件,采用APDL参数化编程语言,实现参数化建模、静力分析以及优化设计.应用四种约束方法,提高优化结果的可靠性.优化结果表明,结构重量较初始经验设计减轻了50%左右,载荷分配更加合理,消除了一些应力集中现象,使其更好的满足全部的约束条件,达到预期的优化效果.     

某型发动机喷管的多学科设计优化

以某型发动机喷管为研究对象，在iSIGHT软件平台上利用单级优化算法对其进行多学科设计优化，目标为权衡喷管推力和质量的综合改善。采用了较为稳健的组合优化策略，依次进行试验设计、全局探索和局部寻优。优化目标函数是通过对多个优化目标的线性加权平均获得的。改进的计算结果表明了MDO在喷管设计中的可行性和实用性。     

一种高效的基于可靠性的多学科设计优化方法(英文)

Design for modem engineering system is becoming multidisciplinary and incorporates practical uncertainties; therefore, it is necessary to synthesize reliability analysis and the multidisciplinary design optimization （MDO） techniques for the design of complex engineering system. An advanced first order second moment method-based concurrent subspace optimization approach is proposed based on the comparison and analysis of the existing multidisciplinary optimization techniques and the reliability analysis methods. It is seen through a canard configuration optimization for a three-surface transport that the proposed method is computationally efficient and practical with the least modification to the current deterministic optimization process.     

翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段,为评估设计方案的总体性能,建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台,该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入,完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析,并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果,动力分析模块采用了部件级分析模型,重量分析模块采用半经验估算方法,气动分析模块采用面元法结合工程估算方法,性能分析模块采用简化运动学方法,优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例,应用开发的分析与优化平台,完成了总体参数分析,结果表明分析模型合理。在此方案的基础上,以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量,分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化,以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化,单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%,多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

通用飞行器气动优化设计数字化集成平台——DIPasda

未来航空工业的发展,需要解决多学科综合设计的关键问题,为新型高性能飞行器的设计提供有力的设计方法和设计工具。DIPasda作为复杂外形设计的通用飞行器多学科优化设计平台,研制目的主要是提供一套新型通用、鲁棒、高效的优化设计架构,应用于通用飞行器工业设计环境,改善传统设计耗时低效的状况,提高新型飞行器设计的效率和精度。DIPasda平台系统包含了优化设计过程中所需用到的各类方法,主要包括数值优化算法、几何模型参数化方法、代理模型方法、高精度的学科分析工具等。通过详细介绍平台的系统架构、主要的功能模块、伴随优化设计和多目标优化设计流程,展现了DIPasda平台系统架构设计的灵活性和功能模块的完备性。最后通过优化算例展示了系统的综合优化设计能力。     

微型飞行器的优化设计研究

介绍了翼展为320mm的电动力微型飞机的一体化优化设计方法，优化设计的目标是飞机的留空时间。为求出全局最优解，选择遗传算法作为优化算子，同时采用了变复杂度的优化计算方法提高设计计算效率．然后进行了优化灵敏度分析．并根据分析结果提出了微型飞机的一般设计准则。     

基于可靠性的涡轮叶片双循环多学科设计优化

提出一种适用于涡轮叶片复杂结构的基于可靠性多学科设计优化方法.使用多学科可行性优化方法解耦.根据实验设计结果,通过Kriging模型建立多学科分析过程的近似模型,并在计算过程中不断更新近似模型.将Hasofer-Lind Rackwitz-Fiessler(HL-RF)可靠性计算方法和优化算法以双循环可靠性优化方法相结合,实现基于可靠性的多学科设计优化模型.实例分析表明,在保证结构的可靠度要求条件下,设计结果满足性能最优.验证了基于可靠性多学科设计优化方法在工程实践中的应用是可行的.      

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.     

基于多目标遗传算法的多级轴流压气机优化设计

建立了一种多级轴流压气机的多目标优化设计方法。采用流线曲率法计算压气机气动性能，结合多目标遗传算法来进行性能参数优化。针对一台两级轴流压气机，选定优化设计的目标是最大的总压比和最高的总绝热效率。将转子尾缘的稠度和相对气流角以及静子尾缘的稠度和气流角作为设计变量。通过优化设计得到一组在两个目标上均优于初始设计的Pareto最优解，对典型的Pareto最优解和初始设计进行分析、比较，证明了该优化设计方法的有效性。     

夹层结构前机身有限元分析与优化设计

选用二次等参夹层板壳单元进行结构分析,单元面板厚度及芯层高度作为优化设计变量。对复合材料面板,则每~铺层层数作为设计变量。对复合材料夹层结构前机身模拟试验件进行了有限元分析,在位移和尺寸约束下,对复合材料夹层结构前机身进行了优化设计,并获得满意结果。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法＊

本文将数值优化方法同计算流体动力学（ＣＦＤ）相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即：最优化方法和反设计方法。采用求解Ｅｕｌｅｒ方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计。实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值。     

多用途战斗机/涡扇发动机一体化循环参数优化

 针对多用途战斗机的特点,发展了基于飞/发一体化的涡扇发动机循环参数优化设计模型和相应的计算程序,优化设计模型中包括双变量控制涡扇发动机特性计算模型、进排气系统安装特性计算模型、飞机气动特性分析模型、重量组成分析模型、任务剖面分析模型、约束分析与任务分析模型和优化计算模型等。重点研究了多用途战斗机约束边界的获得方法,利用多岛遗传算法和自适应模拟退火优化算法,分别对现役多用途战斗机、不加力超声速巡航多用途战斗机以及下一代先进多用途战斗机用涡扇发动机循环参数进行了优化计算,对计算结果进行了分析,获得了对多用途战斗机用涡扇发动机循环参数选择有指导意义的结论。     

利用遗传算法和神经网络响应面来实现复合材料结构优化设计

运用正交试验设计选择设计样本，建立神经网络响应面，以代替复合材料结构优化中的大量的有限元分析；将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件，加上其他常规约束条件进行优化模型的建立，再应用遗传算法（GA）进行优化，这可以实现设计分析与设计优化的分离。以复合材料帽型加筋板的重量优化问题为例，建立了重量响应面目标函数、强度和翘曲稳定性响应面约束条件；并通过NASTRAN进行有限元计算，以获取用于响应面训练的样本点数据。研究表明，该方法能以较少的结构分析次数，取得高精度的响应面近似模型，从而使优化效率大为提高。神经网络响应面能够获得与传统响应面同等，甚至更好的精度。     

多变量气动设计问题分层协同优化

 通过验证实例分析,气动设计中精细化优化模型对设计结果收敛精度的提高有很大帮助,但同时也带来优化算法搜索困难的问题,并且由于不同类型设计变量之间的相互耦合干扰使优化难以收敛到全局最优解。于是提出基于响应均值灵敏度的概念对大规模的设计变量进行重要性分组的策略,依据设计变量分组情况应用系统分解思想对多变量设计问题进行分层协同优化来降低系统的复杂度,这既保证了精细化设计的要求,又缓解了优化算法对大规模问题搜索困难的问题。与传统气动优化方法相比,基于系统分解的分层协同优化算例有较大寻优效率和性能提升,证明了该方法的可行性。