飛機(jī)設(shè)計(jì)的多學(xué)科優(yōu)化方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、飛機(jī)設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的多階段的過(guò)程,同時(shí)也是一個(gè)反復(fù)迭代、逐漸接近最優(yōu)的過(guò)程。在飛機(jī)設(shè)計(jì)各階段中,任務(wù)定義階段、概念設(shè)計(jì)階段和初步設(shè)計(jì)階段的綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)對(duì)提高飛機(jī)整體性能具有極其重要的意義。然而要實(shí)現(xiàn)飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)卻絕非易事。由于飛機(jī)是一種大型復(fù)雜工程系統(tǒng),它的設(shè)計(jì)覆蓋多個(gè)學(xué)科,各學(xué)科設(shè)計(jì)都非常復(fù)雜,而各學(xué)科之間又相互關(guān)聯(lián),加之存在大量的設(shè)計(jì)變量和約束條件,使得要將各學(xué)科有效的組織起來(lái)進(jìn)行飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)的難度非常大,如果采用傳統(tǒng)的優(yōu)化

2、設(shè)計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)幾乎不可能。隨著世界航空工業(yè)的發(fā)展,人們對(duì)飛機(jī)的綜合性能提出了越來(lái)越高的要求,進(jìn)行飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)的需求也就愈加迫切。在這種情況下,多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法(MultidisciplinaryDesignOptimization,MDO)應(yīng)運(yùn)而生。 本文以多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化算法及其在飛機(jī)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用為核心,主要進(jìn)行了如下研究: 1.對(duì)現(xiàn)有多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化算法進(jìn)行了較全面的分析,清晰地描述了各算法的算法結(jié)構(gòu),分析了它們的

3、優(yōu)缺點(diǎn)。 2.系統(tǒng)深入地研究了多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化中常用的兩種線性近似技術(shù)和三種非線性近似技術(shù)。采用測(cè)試函數(shù)和工程算例研究了二次響應(yīng)面、Kriging模型和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)不同維數(shù)和不同階數(shù)問(wèn)題的近似能力,并進(jìn)行了比較分析。在此基礎(chǔ)上給出了在工程優(yōu)化中如何選擇近似技術(shù)的建議性原則。 3.對(duì)并行子空間優(yōu)化算法(CSSO)進(jìn)行了深入研究。(1)研究發(fā)展了“基于全局敏度方程的CSSO算法”并進(jìn)行了改進(jìn)。指出基于全局敏度方程的CS

4、SO算法存在收斂不穩(wěn)定、容易發(fā)生早熟的問(wèn)題,分析了產(chǎn)生這種問(wèn)題的原因,并據(jù)此對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn),提高了收斂性能。(2)分析了基于響應(yīng)面的CSSO算法的計(jì)算結(jié)構(gòu),指出學(xué)科級(jí)優(yōu)化的作用實(shí)際上是為構(gòu)造響應(yīng)面提供一個(gè)新的試驗(yàn)點(diǎn),據(jù)此發(fā)展了“基于近似技術(shù)的CSSO算法”。引入均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法和Kriging模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種近似技術(shù)替代學(xué)科級(jí)優(yōu)化,極大地減少了計(jì)算量,具有較強(qiáng)的工程實(shí)用性。通過(guò)數(shù)值算例和齒輪箱多學(xué)科優(yōu)化算例驗(yàn)證了所發(fā)展算法的正確

5、性和有效性。 4.對(duì)求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的CSSO算法進(jìn)行了深入研究。(1)研究發(fā)展了目標(biāo)約束CSSO算法并進(jìn)行了改進(jìn)。指出期望域目標(biāo)約束CSSO算法存在設(shè)計(jì)點(diǎn)可能收斂到期望域上邊界外的Pareto前沿的缺點(diǎn),分析其原因在于當(dāng)設(shè)計(jì)點(diǎn)進(jìn)入目標(biāo)空間某個(gè)區(qū)域時(shí),約束條件所限定的搜索方向使設(shè)計(jì)點(diǎn)無(wú)法返回期望域。提出引入松弛因子對(duì)約束進(jìn)行松弛,從而有效地解決了這個(gè)問(wèn)題。算例表明,改進(jìn)后的算法與改進(jìn)前相比,所得到的Pareto解集在滿(mǎn)足期望域

6、和穩(wěn)態(tài)性能方面有較大提高。(2)提出了自適應(yīng)加權(quán)CSSO算法。指出現(xiàn)有目標(biāo)約束CSSO算法存在Pareto解集分布不均勻和穩(wěn)態(tài)性能差的缺點(diǎn),提出將自適應(yīng)加權(quán)法思想引入改進(jìn)的基于全局敏度方程的CSSO算法中,稱(chēng)之為自適應(yīng)加權(quán)CSSO算法。該算法通過(guò)兩個(gè)階段的優(yōu)化獲得Pareto解集:第一階段通過(guò)目標(biāo)加權(quán)的方法給出Pareto前沿的控制點(diǎn),第二階段在控制點(diǎn)所限定的局部求解域中優(yōu)化得到Pareto解,通過(guò)附加的等式約束(或不等式約束)限定所求

7、Pareto解的方位,從而得到符合設(shè)計(jì)者要求的均勻分布的Pareto解集。算例表明,該算法與目標(biāo)約束CSSO算法相比,所求Pareto解集在均勻性、穩(wěn)態(tài)性和分布廣泛性等方面性能都有很大提高,表現(xiàn)出較強(qiáng)的工程實(shí)用性。 5.采用本文發(fā)展的并行子空間優(yōu)化算法,實(shí)現(xiàn)了某通用航空飛機(jī)概念設(shè)計(jì)優(yōu)化及某亞聲速中短程客機(jī)概念設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化的算例研究。在工程應(yīng)用方面,實(shí)現(xiàn)了某高亞聲速民機(jī)機(jī)翼考慮靜氣動(dòng)彈性的氣動(dòng)/結(jié)構(gòu)綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)。氣動(dòng)學(xué)科采用了

8、全速勢(shì)方程加粘性修正的方法進(jìn)行翼身組合體氣動(dòng)特性分析,結(jié)構(gòu)學(xué)科采用ANSYS軟件進(jìn)行有限元分析,并且進(jìn)行了機(jī)翼靜氣動(dòng)彈性分析,使得這一研究更具有工程意義,研究結(jié)果也更接近實(shí)際情況;優(yōu)化后得到的機(jī)翼具有較好的氣動(dòng)結(jié)構(gòu)綜合性能。設(shè)計(jì)結(jié)果表明,本文所發(fā)展的并行子空間優(yōu)化算法可以應(yīng)用于民用飛機(jī)總體多學(xué)科綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)。 6.借鑒協(xié)同優(yōu)化算法思想,提出了可實(shí)現(xiàn)飛機(jī)頂層設(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)指標(biāo)最優(yōu)分配的“協(xié)同分配法”。該算法提供了解決復(fù)雜工程系統(tǒng)設(shè)計(jì)指

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