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%。