运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题,提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量,使系统目标最优,并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量,使子系统目标最优,并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式：最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和,或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题,并与CO方法进行了对比,结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中,验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。     

涡轮冷却叶片参数化建模及多学科设计优化

建立了一个涉及结构、气动、传热、振动、强度和寿命等学科的涡轮冷却叶片多学科设计优化系统, 进行了单孔薄壁冷却叶片的多学科设计优化.提出了单孔薄壁冷却叶片的参数化造型方法, 叶片叶型采用5次多项式构造, 气动与传热为三维耦合分析;叶片体积平均温度与最高温度为优化目标, 强度、振动和寿命等学科相关参数为约束, 模拟退火与序列二次规划组合算法进行叶片参数空间寻优, 在保持冷却气体流量不变的条件下, 优化提高了冷却效果, 降低了叶片材料的性能要求.      

多学科设计优化过程初探

介绍了多学科设计优化计算过程中存在的不确定性问题以及不确定性对设计过程和设计结果的影响.另外,采用在多学科设计优化流程中加入可靠性和稳健性分析模块来保证结果的可靠与稳健,用实验设计方法和6σ方法控制设计变量,保证设计过程的稳定收敛.     

飞机设计新技术——多学科设计优化

本文概述飞机多学科设计优化技术的意义、内容,介绍国外多学科设计优化研究状况,阐述多学科设计优化与并行工程的关系,提出了基于网络的飞机多学科设计优化计算机环境的思想。     

多学科设计优化中的设计过程建模及重构技术

根据对多学科设计优化特点的分析,论述了利用基于活动的设计结构矩阵方法对设计过程进行建模的方法,以及在此基础上的设计过程重构技术,并给出示例和验证.最后探讨了这种方法的优点和局限性.     

集成BLISCO和iPMA的多学科可靠性设计优化

为解决传统的基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)由于存在优化过程多层嵌套、多学科分析和可靠性分析反复迭代而导致的低效率问题,提出集成两级集成系统协同优化(BLISCO)策略和改进功能测度法(iPMA)的多学科可靠性设计优化方法。首先,基于序列化思想将多学科可靠性设计优化解耦,避免了每次多学科设计优化(MDO)对完整可靠性分析模型的反复调用与迭代。其次,采用高效的更适合复杂工程组织形式的BLISCO策略进行确定性多学科设计优化,摒弃了协同优化的一致性约束和两级集成系统综合法的复杂分析和近似建模问题,提高了计算效率。然后,基于角度更新策略对功能测度法(PMA)进行改进,采用更新角度替代极限状态函数值进行可靠性分析与判别,减少了多学科可靠性分析次数。最后,结合某机型起落架的缓冲器设计实例对所提方法进行验证,结果表明该方法的计算效率较其他方法分别提高了30.93%和19.97%,验证了方法的有效性,且具有工程实用价值。     

基于双循环的涡轮叶冠多学科设计优化

针对经典的多学科设计可行方法(MDF)的低效率问题,开展了利用可变复杂度建模方法改进MDF策略的研究.以涡轮叶冠为对象,综合考虑优化精度和优化效率,利用响应面方法近似高精度分析,简化计算难度,提高优化效率;合理引入可变复杂度建模方法,通过双循环结构优化策略周期性地调用高精度分析更新响应面方程来保证优化精度.基于双循环的涡轮叶冠多学科优化设计(MDO)表明,优化设计目标降低了1.4%,明显好于经典MDF策略(0.97%),整个优化策略共耗时2h39min,仅是经典MDF的优化时间的1/3.     

多学科设计优化及其在飞机设计中的应用

多学科设计最优化体现了先进飞行器追求整体最优的一种设计思想,是降低全寿命成本的有效途径,是并行工程的重要组成部分,是计算机技术、信息技术和最优化理论迅速发展的产物,对推动技术进步,增强国力具有重大作用。本文介绍了多学科设计优化技术的必要性、多学科设计的核心内容和关键技术以及国外多学科设计的工程应用情况。     

飞行器多学科设计优化中的灵敏度分析方法研究

近年来,在飞行器设计领域,多学科设计优化(MDO)方法得到了高度重视。灵敏度分析技术作为MDO的关键技术之一,被认为是处理飞行器MDO研究中四个复杂性问题的有力工具。本文对适用于飞行器MDO的灵敏度分析方法进行了系统研究。首先介绍了多种学科灵敏度分析方法,阐述了各种方法的原理,比较了各种方法的优缺点。在此基础上,进一步探讨了几种常用的系统灵敏度分析方法。最后,总结了各种灵敏度分析方法在飞行器MDO中应用的原则,并对发展适用性更广的广义灵敏度分析方法提出了建议。     

涡轮叶片多学科可靠性及稳健设计优化

为了得到一种适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性及稳健性的多学科设计优化方法,将6sig-ma可靠性及稳健设计优化方法与多学科可行方法(MDF)相结合,采用二阶Taylor展开法进行可靠性及稳健性分析,实现了涡轮叶片多学科6sigma可靠性及稳健设计优化。使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法计算量较大的问题。实例分析表明,与确定性多学科设计优化相比,采用该方法得到的涡轮叶片可靠性及稳健性均有大幅度提高,同时设计目标最优,满足工程应用的要求,验证了该方法在工程应用中的可行性。     

一种基于规则和综合协调的多学科优化模式

以飞机多学科综合设计优化为背景,通过对GSE单级优化基础算法的演化改造和离散处理,以及飞机多企业协同设计平台和优化规则库的引入,建立了一种基于规则和综合协调的飞机多学科优化设计模式。模式不要求建立目标函数,引入所谓＂调控向量＂,使得多学科综合优化的过程能够以统一的计算模式,在规则和经验的指导下通过协同设计平台实现。     

基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计

针对飞机总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式等问题,在建立包含推进、气动、性能及重量四个学科的飞机总体设计模型的基础上,采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化策略实现了飞机总体参数的优化;并对优化方案进行参数灵敏度分析,优化后飞机正常起飞总重较优化前降低11.6%,优化效果显著.分析结果表明了基于多方法协作优化算法的飞机总体优化设计的有效性.     

协作优化在无人机概念设计中的应用

多学科设计优化（MDO）是当前飞行器设计研究中一个最新、最活跃的领域,而协作优化是解决多学科设计优化问题的一种二级MDO算法。将协作优化应用到无人机的概念设计中,建立了包含气动、重量、性能和稳定性四个学科的无人机系统优化模型。与传统的设计方法相比,该方法为无人机在概念设计阶段提供了更加合理的飞行器外形,降低了初步设计和详细设计阶段对飞行器外形修改的可能性,从而缩短研制周期和降低成本。     

飞机多学科设计优化中的并行多目标子空间优化框架

 针对现有的并行子空间优化框架存在的各子空间仅能有一个优化目标等局限,提出了并行多目标子空间优化框架。该框架将各个学科的优化问题由以往的单目标优化改进为多目标优化,使得每个子空间可以分配到多个优化目标、各子空间的设计变量可以重叠,并且在一次优化中就可获得优化问题的Pareto前沿。介绍了新框架的基本思想和流程,并且阐述了新的学科解耦、子空间的并行优化和系统级的设计变量综合方法。以一个飞机总体设计问题为例,考虑气动、隐身与控制学科,对翼面几何参数和控制律参数进行了优化设计,验证了并行多目标子空间优化框架的有效性和相对于已有方法的优势。     

分析模型参数化建模在飞机多学科优化设计中的应用

 论述分析模型参数化建模在飞机多学科优化设计中的重要意义,提出一种机翼气动与结构分析模型参数化建模方法。优化设计变量与机翼气动计算网格的中间参数变量用于描述机翼气动网格变形情况,并建立结构有限元网格与优化设计变量的空间变化关系,实现机翼气动/结构多学科优化设计模型的参数化描述。气动性能计算采用基于N S方程的计算流体力学方法,利用试验设计方法（DOE）和响应曲面模型（RSM）技术构造气动响应曲面用于优化设计,结构计算调用MSC/NASTRAN完成。采用Pareto遗传算法对一大展弦比复合材料机翼模型进行了多学科优化设计分析,得到Pareto前沿面和可选方案以供决策者选择。     

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.     

基于双循环的离心叶轮多学科可靠性优化设计

 针对传统多学科设计优化方法中未能考虑不确定因素的问题,开展基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法的研究。以离心式压气机叶轮为对象,综合考虑工作状况和材料参数等随机性因素的影响,利用改进的一次二阶矩(AFOSM)法进行可靠性分析,通过双循环策略将多学科可行优化方法与可靠性分析相结合,合理引入近似技术,建立了基于可靠性的多学科设计优化系统。对某离心叶轮进行多学科可靠性优化设计的算例表明,在满足所有可靠性指标的前提下,该方法可实现离心叶轮综合性能的提高,并有效地缩减设计周期。