飛機(jī)設(shè)計的多學(xué)科優(yōu)化方法研究.pdf

1、飛機(jī)設(shè)計是一個復(fù)雜的多階段的過程，同時也是一個反復(fù)迭代、逐漸接近最優(yōu)的過程。在飛機(jī)設(shè)計各階段中，任務(wù)定義階段、概念設(shè)計階段和初步設(shè)計階段的綜合優(yōu)化設(shè)計對提高飛機(jī)整體性能具有極其重要的意義。然而要實現(xiàn)飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計卻絕非易事。由于飛機(jī)是一種大型復(fù)雜工程系統(tǒng)，它的設(shè)計覆蓋多個學(xué)科，各學(xué)科設(shè)計都非常復(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)計變量和約束條件，使得要將各學(xué)科有效的組織起來進(jìn)行飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計的難度非常大，如果采用傳統(tǒng)的優(yōu)化

2、設(shè)計方法來實現(xiàn)幾乎不可能。隨著世界航空工業(yè)的發(fā)展，人們對飛機(jī)的綜合性能提出了越來越高的要求，進(jìn)行飛機(jī)綜合優(yōu)化設(shè)計的需求也就愈加迫切。在這種情況下，多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化方法(MultidisciplinaryDesignOptimization，MDO)應(yīng)運(yùn)而生。 本文以多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化算法及其在飛機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用為核心，主要進(jìn)行了如下研究： 1.對現(xiàn)有多學(xué)科設(shè)計優(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)方法對不同維數(shù)和不同階數(shù)問題的近似能力，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)生早熟的問題，分析了產(chǎn)生這種問題的原因，并據(jù)此對該算法進(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算法的計算結(jié)構(gòu)，指出學(xué)科級優(yōu)化的作用實際上是為構(gòu)造響應(yīng)面提供一個新的試驗點(diǎn)，據(jù)此發(fā)展了“基于近似技術(shù)的CSSO算法”。引入均勻試驗設(shè)計方法和Kriging模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種近似技術(shù)替代學(xué)科級優(yōu)化，極大地減少了計算量，具有較強(qiáng)的工程實用性。通過數(shù)值算例和齒輪箱多學(xué)科優(yōu)化算例驗證了所發(fā)展算法的正確

5、性和有效性。 4.對求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的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)計點(diǎn)進(jìn)入目標(biāo)空間某個區(qū)域時，約束條件所限定的搜索方向使設(shè)計點(diǎn)無法返回期望域。提出引入松弛因子對約束進(jìn)行松弛，從而有效地解決了這個問題。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，稱之為自適應(yīng)加權(quán)CSSO算法。該算法通過兩個階段的優(yōu)化獲得Pareto解集：第一階段通過目標(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)的工程實用性。 5.采用本文發(fā)展的并行子空間優(yōu)化算法，實現(xiàn)了某通用航空飛機(jī)概念設(shè)計優(yōu)化及某亞聲速中短程客機(jī)概念設(shè)計的多目標(biāo)優(yōu)化的算例研究。在工程應(yīng)用方面，實現(xiàn)了某高亞聲速民機(jī)機(jī)翼考慮靜氣動彈性的氣動/結(jié)構(gòu)綜合優(yōu)化設(shè)計。氣動學(xué)科采用了

8、全速勢方程加粘性修正的方法進(jìn)行翼身組合體氣動特性分析，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)果也更接近實際情況；優(yōu)化后得到的機(jī)翼具有較好的氣動結(jié)構(gòu)綜合性能。設(shè)計結(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。 6.借鑒協(xié)同優(yōu)化算法思想，提出了可實現(xiàn)飛機(jī)頂層設(shè)計中設(shè)計指標(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)計指