Towards intelligent design optimization: Progress and challenge of design optimization theories and technologies for plastic forming

Plastic forming is one of enabling and fundamental technologies in advanced manufacturing chains. Design optimization is a critical way to improve the performance of the forming system, exploit the advantages of high productivity, high product quality, low production cost and short time to market and develop precise, accurate, green, and intelligent (smart) plastic forming technology. However, plastic forming is quite complicated, relating to multi-physics field coupling, multi-factor influence, multi-defect constraint, and triple nonlinear, etc., and the design optimization for plastic forming involves multi-objective, multi-parameter, multi-constraint, nonlinear, high-dimensionality, non-continuity, time-varying, and uncertainty, etc. Therefore, how to achieve accurate and efficient design optimization of products, equipment, tools/dies, and processing as well as materials characterization has always been the research frontier and focus in the field of engineering and manufacturing. In recent years, with the rapid development of computing science, data science and internet of things (IoT), the theories and technologies of design optimization have attracted more and more attention, and developed rapidly in forming process. Accordingly, this paper first introduced the framework of design optimization for plastic forming. Then, focusing on the key problems of design optimization, such as numerical model and optimization algorithm, this paper summarized the research progress on the development and application of the theories and technologies about design optimization in forming process, including deterministic and uncertain optimization. Moreover, the applicability of various modeling methods and optimization algorithms was elaborated in solving the design optimization problems of plastic forming. Finally, considering the development trends of forming technology, this paper discusses some challenges of design optimization that may need to be solved and faced in forming process.     

面向代理模型的机翼变形计算方法

按照机翼结构设计的原则,对内部结构还未确定的机翼提出了一种通用的变形计算方法。机翼的平面形状可看作由多个梯形组成,机翼弯曲变形为三次函数,扭转变形为一次函数。只要给定翼梢挠度与扭转角,即可计算机翼变形情况下的几何模型,使代理模型能够预测变形后机翼的气动载荷分布。文中给出了两个实际机翼的算例。算例结果表明,本文模型预测的变形与实际结构有限元分析给出的变形吻合较好。     

风扇转子叶片周向积叠的三维气动优化设计

为了研究优化环境对优化结果的影响,利用商业软件NUMECA对某风扇第一级转子叶片进行了气动优化设计,并对比研究了第一级转子单排叶片的优化及其在整级环境中的优化结果。研究发现．单叶排优化后．虽然能提高整级风扇的效率,但是由于匹配的原因,整级风扇在整个流量范围内总压比都比优化前的有所减小;在级环境中优化后,该级风扇的效率和稳定工作范围都扩大了,且保证了级压比不变,其优化效果比单叶排的优化效果好。     

基于传热与压力损失的气-水换热器耦合设计

针对换热器设计中如何合理兼顾传热效率和压力损失的难题,以矩形流通截面的燃气-水列管式换热器为对象,从理论上分析了设计参数之间的内在联系,揭示了换热面积与燃气流通面积、横向管间距、换热管直径之间的匹配关系,建立了基于压力损失和传热计算的耦合设计方法。这种方法已成功应用于某大型燃气冷却器的设计,也可供其它换热器设计时参考。     

某型机翼内翼结构几何优化设计

某型机翼内翼结构布局优化模型,包括两类设计变量:位置变量和尺寸变量。本文利用PCL语言实现了在MSC.PATRAN环境下的参数化建模,以最小重量为目标函数,在强度和位移约束条件下,利用网格法进行位置寻优,并使用MSC.NASTRAN软件给出了最优尺寸变量。通过计算表明,本方法效率较高,结构重量稳定下降,优化效果明显。可以解决此类工程问题,具有一定的实用价值。     

复合材料桁架式发动机支架改型设计分析

采用DFH-3改进型平台的卫星变轨发动机支架直接安装在承力筒下锥段的内壁,要求在正弦振动载荷条件下,变轨发动机安装法兰面的最大加速度响应(5Hz~100Hz范围内)不得超过3g。针对上述条件,本文对DFH-3改进型平台变轨发动机支架直接继承现有产品的可行性进行了分析,并对几种可能的设计变更方式进行了分析,最终得到了对变轨发动机支架结构进行加强的优选方案。     

卫星遥感农业监测系统中实例检索算法研究

针对智慧农业中需求获取手段、表达方法等导致智能设计算法复杂度高、可用性低等问题，将卫星遥感技术和网络技术结合实现农作物及其生长环境参数的实时监测，以优化播种机设计的需求特征，并以此为基础，提出基于混合相似度的实例检索模型。在该模型中，设计了多级实例库结构，并以特征间距离相似度、特征间可拓关联度、特征间可拓距测度为组成要素，构造多级混合相似度的层次结构与计算方法，进行多级实例检索。将其应用到铲式播种机的数字化设计系统中，可获得与目标实例最相似的实例。实验结果表明，在实例的特征值数据类型多样化的情况下，此算法能够有效地检索出合适的历史实例，提高检索结果的可用性。     

基于WPF的民机驾驶舱人机接口快速原型技术

新一代Windows呈现基础(WPF)技术以其丰富的界面表现力和功能扩展能力被广泛应用于图形处理和界面设计上。WPF技术应用于民机驾驶舱人机接口快速原型的开发过程中,将界面与逻辑的开发完全分离,提升开发效率,增强模型可复用性。基于此流程创建的人机接口快速原型可用于显示系统研发过程中的早期设计阶段,确认需求的合理性,优化人机接口设计,减少后期显示系统软件研制过程中的更改,缩短开发周期,具有重要的工程应用价值。     

仅用作航空器追踪的北斗机载设备适航要求分析

北斗卫星导航系统（简称北斗）在民用航空器中安装应用的前提是明确和符合北斗机载设备的适航要求。但由于全球定位系统（GPS）与北斗在星座结构、信号体制及功能上的不同，导致目前国际上全球卫星导航系统（GNSS）相关适航标准不适用于北斗设备。标准的缺失严重制约北斗民航产业发展，急需进行自主研究与制定。针对北斗在民用航空器中应用第一阶段的功能及场景，即仅用作航空器追踪，分析当前可参考标准的适用性，明确适航要求的制订策略及框架，综合考虑适航安全性、民航对北斗机载设备的紧迫需求，未来机载设备的发展方向，以及当前工业水平，提出一套仅用作航空器追踪的北斗机载设备适航要求，形成审定要素及评审要求，可支持工业方对适航标准的理解。     

卫星遥感农业监测系统中权重优化的实例修改算法

针对播种机设计过程需求获取的复杂性和可用性低等问题，采用遥感等技术动态监测土壤、农作物生长过程中的一些参数，以优化设计需求特征，并以此为基础，提出改进的混合权重实例修改算法。该算法以相似实例检索为前提，以相似实例集中的特征相似度、问题-解特征间的关联度、问题特征间的自相关度为因子，通过矩阵乘法来构造解特征混合权重矩阵，进行实例修改。将其应用到铲式播种机的数字化设计系统中，以实现智能设计。研究结果表明新算法能有效提高机械设计结果的可用性和准确度。