大型机械结构件的多学科设计优化(MDO)研究

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Isight-11-多学科设计优化-MDO-介绍

多学科设计优化—— 基本概念
• 多学科设计优化（Multidisciplinary Design Optimization） – 美国国家航空宇航局（NASA）Langley 研究中心的多学科分支机构（MDOB）对多学科设计优化的定义如下： • Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is a methodology for the design of complex engineering systems and subsystems that oherently exploits the synergism of mutually interacting phenomena. – 多学科设计优化是一种针对于涵盖多个学科领域的复杂系统进行设计优化的方法，强调各学科子系统在独自设计优化的基础上的相互之间的并行协作 – 多学科设计优化的主要思想是在复杂系统设计的整个过程中集成各个学科的知识、分析不建模理论和计算方法，应用有效的设计优化策略组织和管理计算过程，充分发挥学科与家的技术优势，通过实现并行设计优化，获得系统的整体最优解
多学科设计优化—— 特点
• 按系统中各学科属性将复杂系统分解为子系统，其分解形式不工业界通用的设计组织形式相一致
• 各子系统具有相对独立性，便于发挥学科与家在某一领域的技术优势，应用适合于该学科的分析和优化工具进行建模和优化，提高子系统分析求解的准确度和效率，同时便于对学科优化设计模型进行调控
• 方法：通过学科级优化，采用松弛因子等方法实现系统级协调的方式，将多学科问题分解为系统级和学科级两层优化。
• 原理：协同优化算法的原理是将一复杂的目标函数分解成简单的子目标函数，然后再将这些子目标函数进行协同优化。 – 基本思想是每个子空间在设计优化时可暂时丌考虑其它子空间的影响，只需满足本子系统的约束，它的优化目标是使该子空间设计优化方案不系统级优化提供的目标方案的差异最小 – 各个子系统设计优化结果的丌一致性，通过系统级优化来协调，通过系统级优化和子系统优化之间的多次迭代，最终找到一个一致性的最优设计

多学科设计优化方法的研究及其优化系统的构建

2.1.1 层级系统
子系统之间信息流程具有顺序性，信息的传递是从上层到下层单向传递的。子系统之间没有耦合关系，它是一种 “树” 状结构。不同层之间形成串联关系，而同一层之间的子系统相互独立的。
＊来稿日期： 2008-10-18 ＊基金项目：教育部科学技术研究重点项目资助（106018 ）
2.2.4 多学科混合协同优化方法 MMCDO
针对混合层级系统的多学科设计优化方法，其求解方法融合了以上层级系统的顺序关系的优化方法和两种非层级系统的多学科优化方法的特点，适应于含有顺序的和并行的混合优化问题的复杂系统的多学科设计优化。
层级系统 1 优化 … 层级系统 n 优化 … 非层级系统 1优化 … 非层级系统 m 优化
254
文章编号： 1001-3997 （2009 ） 08-0254-03 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
机械设计与制造 Machinery Design ＆ Manufacture
第8期 2009 年 8 月
综述
多学科设计优化方法的研究及其优化系统的构建 *
蔡占军 1 翁海珊 2 俞必强 2 （1 天津工业大学纺织学院，天津 300160 ）（2 北京科技大学机械工程学院，北京 100083 ） CAI Zhan-jun1， WENG Hai-shan2， YU Bi-qiang2 （1 School of Textiles， Tianjin Polytechnic University， Tianjin 300160， China ）
子系统之间没有明确的顺序等级关系，子系统之间相互传递信息，具有相互 “耦合” 的关系，它是一种 “网” 结构，各子系统之间为同一等级的并行关系。

多学科设计优化简要介绍

多学科设计优化简要介绍多学科设计优化 (Multidisciplinary Design Optimization,简称 MDO)是一种通过充分探索和利用工程系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论。

其主要思想是在复杂系统设计的整个过程中利用分布式计算机网络技术来集成各个学科 (子系统 )的知识，应用有效的设计优化策略，组织和管理设计过程。

其目的是通过充分利用各个学科(子系统 )之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统的整体最优解，通过实现并行设计，来缩短设计周期，从而使研制出的产品更具有竞争力。

因此，MDO宗旨与现代制造技术中的并行工程思想不谋而合，它实际上是用优化原理为产品的全寿命周期设计提供一个理论基础和实施方法。

MDO研究内容包括三大方面：1，面向设计的各门学科分析方法和软件的集成；2，探索有效的 MDO算法，实现多学科 (子系统 )并行设计，获得系统整体最优解；3，MDO分布式计算机网络环境。

多学科设计优化问题 ,在数学形式上可简单地表达为：寻找：x最小化：f=f(x,y)约束：hi(x,y)=0 (i=1 ,2 ,… ,m) gj(x,y)≤ 0 (j=1 ,2 ,… ,n)其中：f 为目标函数；x为设计变量；y是状态变量；hi(x,y)是等式约束；gj(x,y)是不等式约束。

状态变量 y，约束 hi 和 gj以及目标函数的计算涉及多门学科。

对于非分层系统，状态变量 y，目标函数 f，约束hi 和 gj 的计算，需多次迭代才能完成；对于分层系统，可按一定的顺序进行计算。

这一计算步骤称为系统分析。

只有当一设计变量 x通过系统分随着科学技术日新月异的发展，我们的武器装备，尤其是战斗机的水平日益提高，装备复杂程度已远超乎平常人的想象，装备设计不单要用到大量的人力，甚至已牵涉到了数十门学科。

例如，战斗机设计中就包括了液压、传动、流体力学、计算流体力学、空气动力学、发动机、结构力学、传热学、热力学、自动控制、电子、软件、计算机、可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性等若干学科。

第2章 MDO基本概念

第二章MDO基本概念2.1多学科设计原理实际工程系统的设计往往覆盖了多个学科的内容，以机械产品为例，其设计包含几何结构、加工工艺、产品静动态性能、材料等多方面的知识，而对于各类飞行器的设计，涉及了空气动力学、结构、推进、控制、弹道、隐身等多个学科，是一个典型的多学科设计系统。

对某一学科领域，建立起数学模型和计算软件，进行计算分析和优化设计，可以收到非常好的效果。

而对于复杂的工程系统，由于其涉及的因素较多，设计空间极其复杂，导致设计人员难以有效地对其进行优化设计，这一方面除了发展可靠的优化算法之外，还需要探索多学科设计原理，研究复杂系统所包含的不同因素及这些因素之间的相互关系。

2.1.1 设计问题描述“设计”实际上就是不断重复“What-If”的过程：由设计者提出产品方案，经过分析、计算、评估，给出方案的性能并反馈给设计者，设计者根据产品任务需求进行决策，然后修改设计，经过几轮修改达到设计者比较满意的结果，如图2.1（a）所示。

X Y时间（a）设计过程（b）设计模型图2.1产品设计过程与设计模型理想情况下，任何产品都可以采用精确的分析模型描述其性能与设计方案之间的关系Y=F X（2.1）()其中，F——分析模型，可描述成一组线性或非线性方程；X——设计方案，是分析模型的输入，可采用不同形式的参数表示；Y——产品性能，是分析模型的输出，可采用不同形式的参数表示。

设计过程可从理论上描述为图2.1（b）所示的模型，其中设计决策可采用多种方式，包括：人工决策、优化理论、人工智能等。

当采用优化理论时，即为优化设计模型。

2.1.2 设计问题分解对于复杂的工程系统，目前往往很难建立起统一的分析模型F ，或者即使建立了，也无法采用现有的技术进行求解。

这种情况下，只能将其分解成多个容易描述和求解的子模块（12n ,,,L F F F ）。

同时将设计方案和产品性能按照分析子模块进行分解，可得：111222n n n =()=()=()⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩M Y F X Y F X Y F X （2.2）其中，,,,i i l i s i c =⊕⊕X X X X （2.3）12n =U UL U Y Y Y Y （2.4）以上分解过程将原本统一的模型（式2.1）割裂开来，每个子模块i i i Y =F (X )称为一个学科。

多学科优化介绍

多学科优化（MDO）是一个工程领域，它使用优化方法来解决包含多个学科的设计问题。

它也被称为多学科系统设计优化（MSDO）和多学科设计分析和优化（MDAO）。

MDO的主要思想为：采用各学科已发展成熟的精度高的分析模型，提高优化设计可信度；通过充分利用各个学科（子系统）之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统的整体最优解；通过各学科组并行设计，缩短设计周期；用精细数值分析模型取代了工程估算的经验公式，面向创新布局的工程设计。

MDO的主要特点包括：
1.集成性：MDO将多个学科的知识和技能集成在一起，以解决复杂的
设计问题。

2.优化性：MDO使用先进的优化算法和技术，以找到最佳的设计方案。

3.交互性：MDO强调各学科之间的交互和合作，以促进创新和改进。

4.适应性：MDO可以根据不同的设计问题和需求进行调整和改进。

MDO的应用领域非常广泛，包括航空航天、汽车、电子、建筑、计算机和配电等。

在航空航天领域，MDO已经被广泛应用于飞机和航天器的设计中。

例如，波音混合翼身（BWB）飞机概念在概念和初步设计阶段广泛使用了MDO。

BWB设计中考虑的学科是空气动力学、结构分析、推进、控制理论和经济学。

此外，MDO还可以应用于其他领域，如医疗、农业、环保等。

例如，在医疗领域，MDO可以用于药物设计和疾病治疗方案的优化。

在农
业领域，MDO可以用于农作物种植方案的优化。

在环保领域，MDO 可以用于污染控制和资源利用的优化。

总之，多学科优化是一种强大的工具，可以帮助工程师和设计师解决复杂的设计问题。

它不仅可以提高设计的效率和准确性，还可以促进创新和改进。

多学科设计优化方法比较

·60·
弹箭与制导学报
2005 年
X
多学科设计优化方法比较*
谷良贤, 龚春林
( 西北工业大学航天学院, 陕西西安 710072) [ 摘要] 多学科设计优化( MDO) 是当前复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域, 而多学科设计优方法是多学科优化技术体系的研究核心。文中对具有代表性的三种多学科优化方法—多学科可行法( MDF ) 、单学科可行法( I DF ) 和协同优化方法( CO) 进行比较, 阐述了各种方法的结构体系及其特点, 并且通过一个耦合的多学科问题来说明三种方法的集成过程。 [关键词] 多学科优化; 多学科可行法; 单学科可行法; 协同优化方法 [ 中图分类号] TJ 760. 2 [ 文献标识码] A
图 3 CO 计算原理图
3 实例分析
考虑一个包含三
个学科 W, Y, Z 的学科优化问题[ 4] , 学科之间
的关系和输入输出如
图 4 所示。
图 4 问题中, 目标图 4 耦合的多学
函数和约束为:
科优化问题
Mi n F =
0.
04X
2 w
+
0. 96XY3 +
0.
15X
1 z
-
0. 26W21 + 0. 44W12 + 0. 57W33 -
X 收稿日期: 2004-07-08 基金项目: 本项目获得国家 863 计划基金资助( 2003AA721052) 、西北工业大学博士生创新基金资助。作者简介: 谷良贤( 1957—) , 女, 河南沁阳人, 教授, 主要研究方向: 飞行器总体设计, 多学科设计优化。
第 25 卷第 1 期

多学科结构优化

典型的飞行器多组件结构系统布置
拓扑优化过程
设计中往往组件位置已提前指定，结构设计完全依赖于组件的预设位置而进行布局。该项目首先建立了拓扑优化设计域模型，并且留出了设备组件安装所需要的空间，将设计域离散为有限个实体单元，设定工况并优化求解，最终得到的满足质量和自振频率的拓扑优化构型如图(b)所示。安装上多个功能性设备组件的效果图如图(c) 所示。可以看到，该卫星连接结构不仅通过底部与火箭相连接，同时还延伸连接到卫星顶部的挂钩上，并且将多个功能性的组件紧密地连接在一起，实现了预定的设计要求。
机翼初试方案机翼气动/结构参数化定义确定全局设计变量用实验设计确定样本点
参数化外形CAD模型和结构布置CAD模型
气动文件，DV
加入新的样本点
结构文件，DV
分布气动力
气动优化目标：阻力最小约束：气动约束变量：DV1
结构优化目标：重量最小约束：结构约束变量：DV2
结构节点形变
在对结构进行拓扑优化后，有必要对结构局部尺寸和外形进行详细设计，以满足最终工程应用要求。
参考文献：
[1]胡添元，余雄庆，多学科设计优化在非常规布局飞机总体设计中的应用 [J]. 航空学报，2011,32(1),117-127； [2]余雄庆,飞机总体多学科设计优化的现状与发展方向,南京航空航天大学报 [J],2008,40(4),417-426； [3]朱继宏,高欢欢,张卫红,周莹,航天器整体式多组件结构拓扑优化设计与应用[J],航空制造技术,2014(14),25-29；
[4]胡婕,王如华,王稳江, 余雄庆,客机机翼气动/结构多学科优化方法,南京航空航天大学报[J],2012,44(4),458-463.等

基于iSIGHT的多学科设计优化平台的研究与实现

基于iSIGHT的多学科设计优化平台的研究与实现一、本文概述随着现代工程技术的快速发展，产品设计的复杂性日益增加，涉及多个学科领域的知识和技术。

这种复杂性要求设计师在设计过程中必须考虑多种因素，如性能、成本、可靠性、可制造性等，从而实现整体最优设计。

然而，传统的设计优化方法往往只能针对单一学科进行优化，难以处理多学科之间的耦合和冲突。

因此，开发一种基于多学科设计优化（MDO）的平台，对于提高产品设计的质量和效率具有重要意义。

本文旨在研究并实现一种基于iSIGHT的多学科设计优化平台。

iSIGHT作为一种先进的优化算法平台，具有强大的优化求解能力和丰富的优化算法库，为多学科设计优化提供了有力支持。

本文将首先介绍多学科设计优化的基本原理和方法，然后详细阐述基于iSIGHT 的多学科设计优化平台的架构、功能和技术实现，并通过具体案例验证平台的可行性和有效性。

通过本文的研究和实现，旨在为设计师提供一个高效、可靠的多学科设计优化工具，帮助他们在设计过程中综合考虑多个学科因素，实现整体最优设计。

本文也希望为相关领域的研究者和技术人员提供一些有益的参考和启示，推动多学科设计优化技术的发展和应用。

二、多学科设计优化概述随着现代工程技术的不断发展和复杂性的增加，传统的单学科设计优化方法已经无法满足许多复杂系统的设计要求。

因此，多学科设计优化（MDO，Multidisciplinary Design Optimization）应运而生，它通过将不同学科的知识、方法和工具集成在一起，实现复杂系统整体性能的最优化。

MDO旨在解决在产品设计过程中出现的跨学科耦合问题，以提高产品的设计质量和效率。

MDO的核心思想是在产品设计阶段就考虑不同学科之间的相互影响和约束，通过协同优化各个学科的设计参数，实现整个系统的全局最优。

这种方法能够有效地减少设计迭代次数，缩短产品开发周期，并降低成本。

同时，MDO还能够提高产品的综合性能，使其在满足各项性能指标要求的同时，达到最优的整体效果。

多学科优化

摘要：工程系统近年来变得相当大和复杂。

所要求的设计相当复杂并且仅仅考虑一个学科的话不容易满足设计要求。

因此，需要考虑到不同学科的设计方法。

多学科设计优化是考虑到多学科设计环境所形成的优化方法。

MDO包含七中方法。

他们是多学科可行方法MDF,单学科可行方法IDF,同时运行方法AAO,并行子空间优化方法CSSO,合作优化CO,错落综合系统合成方法BLISS,基于子空间的多学科优化MDOIS.通过几个数学例子，方法的性能可以得到评估和比较。

用于比较所定义的具体要求和新的数学问题类型是根据要求所定义的。

所有的方法被编码并且可以在数量和质量上比较方法的性能。

1．简介目前，工程系统都是相当大而且复杂的。

对于这类系统，设计要求是严苛的。

因此，设计工程师正在寻求新的方法，其中之一是多学科设计优化(MDO；Balling 和Sobieszcznski-Sobieski在1996提出)。

MDO是一种设计优化方法。

一般来说，优化在实施时，仅仅只考虑到了一门学科。

然而，用单一的学科去解决现代工程问题是相当困难的。

因此，我们需要一种可以覆盖多学科的设计方法。

在Sobieszczanski-Sobieski于1998年提出并行子空间优化之后，其他的几种方法也被相继提出来。

多学科设计优化方法分为单级方法和多级方法。

单级方法一般有一个单一的优化程序并且直接使用非层次结构。

以下这些方法就是属于单级方法，其中包括多学科可行法（MDF；Cramer等在1993年提出）、独立学科可行法（IDF；Cramer等在1993年提出；Lee在2004年提出）、All-at-once （AAO；Cramer等在1993年提出；Haftka在1985年提出）和基于独立子空间的多学科优化（MDOIS;Park在2007年提出；Park和Shin在2005年提出）。

在单级方法下，除了MDOIS以外，所有的学科都不能决定设计，并且分析只在学科之间进行。

面向复杂系统的多学科协同优化方法研究

面向复杂系统的多学科协同优化方法研究一、引言在当今社会，复杂系统的优化问题日益凸显，特别是在科学研究、工程设计和管理决策等领域中，涉及到多个学科交叉的优化问题更是层出不穷。

针对这些复杂系统的优化问题，传统的单一学科优化方法已经无法满足对深度与广度兼具的要求。

多学科协同优化方法的研究愈发重要起来。

二、多学科协同优化方法的概念与特点1. 多学科协同优化的概念多学科协同优化，简称MDO，是指在处理复杂系统的优化问题时，不仅要考虑系统内部各个学科的相互影响与协同关系，还要在不同学科之间进行深入的交叉研究与优化，以实现整体系统的最优性。

2. 多学科协同优化的特点（1）系统性：MDO方法强调整体性与系统性。

（2）多目标性：MDO方法以多目标优化为核心，通常会同时考虑经济性、可靠性、环境友好性等多方面指标。

（3）多约束性：MDO方法需要处理来自不同学科的多种约束条件。

（4）复杂性：MDO方法的研究对象通常是具有复杂结构和不确定性的系统。

三、传统优化方法存在的问题与挑战传统的单一学科优化方法在处理多学科系统优化问题时，存在以下问题与挑战：（1）缺乏整体性视角；（2）忽略了学科之间的相互影响；（3）对多目标、多约束问题处理能力相对较弱；（4）难以应对系统的复杂性。

四、多学科协同优化方法的研究现状当前，多学科协同优化方法的研究主要包括以下几个方面的进展：（1）多学科协同优化理论方法的探索；（2）多学科协同优化算法的研究与开发；（3）多学科协同优化工程案例的实证研究；（4）多学科协同优化在跨学科领域的应用实践。

五、个人观点与理解在我看来，面向复杂系统的多学科协同优化方法的研究至关重要。

只有从整体性视角出发，才能更好地把握系统的关键特征和相互影响。

多学科协同优化方法在处理多目标、多约束问题时具有优势，能够更全面、更有效地实现系统的优化。

面向复杂系统的多学科协同优化方法的研究不仅能够满足当下工程技术发展的需求，还能够为实现可持续发展目标提供重要支持。

MDO简介(终稿)韩

多学科设计优化（MDO）北京航空航天大学 720研究所，国家888/CIMS设计自动化工程实验室合作设计与优化研究小组韩明红编写激烈的竞争和全球性的制造已成为当今制造业的显著特征。

目前，大部分的设计过程经常面临着多学科的严峻挑战。

大家都知道，由最优组件或子系统组成的产品，并不一定是全局的最优产品。

产品创造的关键是平衡来自于消费者、市场、工程设计、制造、后勤、服务以及经济方面的无数的约束。

通过扩展企业人员、数据和软件的有效的协同是满足多学科挑战的必不可少的条件。

产品设计过程已经成为一个多目标优化决策过程，是一个多学科交叉综合设计的优化过程。

工程产品和工程系统甚至过程系统的设计，在概念设计阶段、详细设计阶段甚至是需求设计阶段，都面临着选择各种设计参数的匹配，以取得多学科设计的工程产品和系统的整体系统性能优化。

这是工程产品和系统设计的最终性能指标的要求。

多学科设计优化问题，例如：民用客运飞机的方案设计，可以看作是拉力、气动、重量和性能的多学科设计问题。

其中如环境（空气运动黏度、密度等）、任务需求（飞行范围、负载、起飞重量）、技术（安装推力、燃料油耗、速度）等都具有不确定性的随机变量。

多学科设计优化问题，既要寻求总体系统优化与子系统级优化最佳协同效果，又要考虑不确定性对设计过程（鲁棒性设计问题）和设计结果的（可靠性设计）的影响，还要考虑在能够提供一个比较通用的多学科设计优化方法情况下，许多学科专用的设计方法的应用集成问题，即灵活性、开放性问题。

多学科设计优化的理论和技术是发展复杂工程系统，如飞机、卫星、导弹、舰船、汽车等大型工程产品的技术理论与方法上的新的制高点和难点之一，是标志一个国家产品创新技术与理论的制高点之一，具有重大的战略前沿意义。

从学术上说，多学科设计优化是在传统设计方法、设计优化理论基础上的重要的质的发展。

它是设计方法、传统的机械设计知识、过程设计知识、现代信息技术交叉集成的大系统方法，可适应更大规模的工程产品、系统设计、发展的需要。

机械产品MDO建模技术的研究现状与发展趋势

一
型以便于计算机的优化求解。
优化设计对象的数学模型建立方
需要解决的任务是多方位的，着产品随开发过程的推进功能单元 ”描述需要 “ 不断深化。如何由基础的功能单元衍生出各种应用所需要的新的功能模型，保证多学科建模各阶段模型一致性、扩可
计的物理模型，终都将转化为数学模最
各种物理规律有清楚的了解，这在产品
开发过程的初始阶段是十分困难的。
时，不需要关注自己不了解的学科领
域，只需在网络上寻找到相关的设计模
用功能单元来描述产品既可以使设计人员避免从设计一开始就面临着对设计对象物理规律的抽象，可以满又
足概念设计的需要。然而，学科建模多
块，后将他们与自己创建的本地设计然模块连接起来，可以形成一个集成设就计系统。这不仅可以大大缩短产品的开发时间，低产品开发成本，时也可降同以使设计人员集中于自己关注的领域，从而更好地进行产品的创新设计。基于网络协同和ＵＸ实现的框架平台是ＧＮ
传播到其它应用模型。但建立基于物理
本质的元模型需要开发人员对产品的

多学科设计优化技术

２０１０年６月・ｗｗｗ．ｍｉｅｃｈｉｎａ．ｃｏｍ・53数字工厂／研发actoryFigitalD 现代产品设计是一个复杂的系统工程，需要考虑多个学科、多个系统的综合性能指标，涉及到一定设计约束条件下的多个设计、目标参数的综合权衡。

以飞机总体设计为例，需要考虑气动—结构—隐身—飞控等学科的众多设计因素，如何综合应用各学科（系统）的专业工具，获得整体最佳设计。

在产品设计过程必须考虑性能、可靠性、成本、时间周期，需要在四者之间找到最佳的平衡方案。

在传统的设计优化中通过单一学科设计及优化，再将所有单学科设计结果简单整合的成果作为最终设计。

人为的将影响产品安全性、结构、经济性、制造等因素割裂开来，并没有充分利用到各个学科（系统）之间相互影响所产生的协同效应，极有可能失去系统的整体最优设计。

此外，传统的设计模式属于串行设计模式，不能充分利用日益提高的计算机硬件和网络资源。

传统设计方式面临的挑战主要有几点意见：方案设计、总体设计阶段主要依靠经验公式和估算模型，设计精度较低；人为割裂相关系统之间的耦合关系，很难获得综合优化方案；串行设计流程，增长设计周期，增加设计成本。

基于传统设计方式的种种问题，需要采用多学科设计优化（ＭＤＯ）技术，集成各专业学科独立的高精度设计仿真工具，建立软件间的数据传递规则，实现跨学科跨系统的协同，建立自动化、多学科设计优化技术■　安世亚太　平台业务部区域经理　吴贻君的设计需求提出，ＡＩＡＡ＼ＮＡＳＡ等多家机构每两年组织并联合召开一次ＭＤＯ技术研讨会，在多学科设计优化（ＭＤＯ）发展上有不可磨灭的作用。

ＮＡＳＡ　Ｌａｎｇｌｅｙ中心通过多年研究，逐渐形成了多学科设计优化的标准定义：“Ｍｕｌｔｉｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｏｐｔｉｍｉｚａ－ｔｉｏｎ　（ＭＤＯ）　ｉｓ　ａ　ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅ－ｓｉｇｎ　ｏｆ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍｓ　ａｎｄｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓ　ｔｈａｔ　ｃｏｈｅｒｅｎｔｌｙ　ｅｘｐｌｏｉｔｓ　ｔｈｅｓｙｎｅｒｇｉｓｍ　ｏｆ　ｍｕｔｕａｌｌｙ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｐｈｅｎｏｍｅｎａ．”多学科设计优化是一种方法学，充分探索和利用系统中相互作用的协同机制，设计复杂的工程系统和子系统。

机械设计中的多学科集成与协作

机械设计中的多学科集成与协作在当今高度复杂和竞争激烈的工程领域，机械设计不再是单一学科的孤立活动，而是多学科集成与协作的成果。

这种集成与协作的模式已经成为推动机械设计创新和优化的关键力量，对于提高产品质量、缩短研发周期、降低成本以及满足市场多样化需求具有至关重要的意义。

多学科集成与协作的概念，简单来说，就是将机械工程、电子工程、材料科学、控制工程、计算机科学等多个学科的知识、技术和方法有机地融合在一起，共同解决机械设计过程中的各种问题。

这种融合不是简单的叠加，而是通过协同工作，实现各学科之间的优势互补，从而达到整体大于部分之和的效果。

机械设计本身就是一个复杂的系统工程，涉及到从概念设计、详细设计到制造工艺规划等多个阶段。

在过去，由于各学科之间缺乏有效的沟通和协作，往往会导致设计过程中的反复修改和延误。

例如，机械结构设计师在完成初步设计后，可能会发现所选的材料无法满足强度要求，或者电子工程师在安装电子元件时发现机械结构预留的空间不足。

这些问题不仅会增加设计成本，还会延长产品的上市时间，削弱企业的市场竞争力。

而多学科集成与协作则可以有效地避免这些问题。

在概念设计阶段，不同学科的专家就可以共同参与，从各自的专业角度提出意见和建议，从而确保设计方案的可行性和创新性。

在详细设计阶段，通过建立统一的设计平台和数据共享机制，各学科的设计师可以实时了解其他学科的设计进展和需求，及时进行调整和优化。

例如，机械设计师可以根据电子元件的尺寸和散热要求，对机械结构进行相应的改进；材料科学家可以根据机械部件的工作环境和受力情况，推荐最合适的材料。

在多学科集成与协作中，计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）和计算机辅助制造（CAM）等技术发挥了重要的支撑作用。

CAD 软件可以帮助设计师直观地创建和修改三维模型，方便不同学科的人员进行交流和讨论。

CAE 软件可以对设计方案进行力学分析、热分析、流体分析等，提前预测产品的性能和可能出现的问题，为优化设计提供依据。

多学科设计优化(MDO

系统评估
f g
MDO问题的表述:例子
最小化： f x2 x3 y1 e
2 ( y2 )
设计变量：约束：
1
x1, x2, x3
1
y1, y2 ：状态变量耦合变量
g ( y / 8) 1 0 g 10 ( y / 10) 0
2 2
学科1分析
y x 2 x x 0.2 y
• 研究的问题：
– 如何将复杂的多学科设计优化问题分解为若干较为简单的各学科（或各子系统）设计优化问题？
– 如何协调各学科的设计进程？
– 如何综合各学科的设计结果？ – 如何更快地获得设计最优解？
对MDO策略（方法/算法）的要求
• 多学科分析的计算次数应尽可能地少； • 较好的全局最优解搜索能力；
• 特征
–涉及多门学科 –由多个子系统组成
• 分类
–层次系统（Hierarchic System） –非层次系统（Non-hierarchic System）
复杂工程系统的分类
层次系统
系统1 子系统2 子系统3 系统B 系统A
非层次系统
（藕合系统）
子系统4
子系统5
子系统6
系统C
MDO问题的表述
Find： x
– 英文名： Bi-Level Integrated System Synthesis ，简称BLISS – 流程图及特点
并行子空间优化算法1：设计数据库驱动的CSSO
初始值结束系统 A C 设计数据库系统敏感分析子系统偏导数计算 A B GSE C A B C 子空间并行优化
基于各学科平行设计优化的MDO方法 —多级优化方法

建筑工程设计中多学科设计优化应用

建筑工程设计中多学科设计优化的应用摘要：建筑工程设计为一项多学科参与完成的环节，考虑到各学科互相作用产生的整体效应大于学科间各自独立的效应。

为此，本文提出了未来建筑工程设计的发展走向为在多学科设计的基础上，兼有优化、整合功能，使建筑设计中各个效应得到最大化的体现。

关键词：多学科；设计应用；优化；建筑工程；1. 多学科优化设计多学科设计优化 (multidisciplinary design optimization,简称 mdo)是一种通过充分探索和利用工程系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论。

多学科优化设计的中心思想是在复杂系统设计的整个过程中利用分布式计算机网络技术来集成各个学科的知识，应用有效的设计优化策略，组织和管理设计过程。

多学科设计应用于建筑设计中，实现了充分开发利用各个学科间相互作用关系达到协同效应，在建筑设计中进行最优化的系统整合。

由于实现了多学科的并行设计，节约了设计时间，更增强了设计的效果。

建筑设计环节在建筑工程项目的全寿命周期中占有重要位置，不仅影响着工程下阶段的子项目质量，也影响着建筑的经济、节能等效应。

多学科优化设计体现于建筑工程设计的各个环节，在方案设计阶段，涉及到建筑学、环境学、经济学等学科；在施工图设计阶段涉及结构力学、流体力学、暖通等学科。

目前，建设工程设计中存在耗时、低效、费钱等问题，多学科知识在设计中的应用并未得到综合整合、优化，学科间存在沟通、交流障碍。

设计中，各学科信息得不到共享，成为主要的阻力之一。

根据建筑工程设计多学科优化理论有效改善了工程设计的现状，并经历了独立静态优化、独立动态优化和均衡优化的理论发展过程，使得设计中各个资源优势得到有效发挥，合理设计资源结构的配置。

也就是将改变传统将各学科之间的联系仅限于建筑工程设计的具体问题的应用，多学科优化设计重视了各学科间的紧密联系、互相作用、综合效应。

不难发现，多学科设计优化将在建筑工程设计各个环节中引起巨大的影响。

一种结构优化方法的研究与实现

互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论。主要思想是在复杂系统设计的整－－：中利用其ｑｘｌ＇＇：ｚ程分布式计算机网络技术来集成各个学科（系统）知子的识，用有效的设计优化策略，织和管理设计过程。应组其目的是通过充分利用各个学科（系统）间的相互子之
多学科设计优化（Ｏ）ｉＩＴＭＤＳＧＨ文献标识码：Ａ文章编号：００— ９８２ｏ）５— ０１０１０４９（０６００１ — ２
分析，立了一种结构优化系统。建实例的优化结果验证了该系统的有效性和合理性。
结构优化设计从马克斯威尔理论（ｘｅｌ１８Ｍａｗｌ８０），
策略，就是并行Ｔ程理论。在飞行器设计领域，也而也有类似的方法，一般称为多学科设计优化
（ｌｄｓｉｏｎｒｗｉｎＯｐｉｚｔｎＭＤＯ）。ＭｕｔｉｐｉａｙＤａｇｔｉｃｍｉｉ，ａｏ …
软件企业组织模型，进一步给出行业版Ｅ并ＲＰ构建策略下的软件企业的３基本过程，望能为采用行业版类希
这３过程之间存在着信息反馈，复用资产的类类可
型也会发生转化，：一子行业构架中的某些组成部如某分若具有较高的行业通用性，进一步分析是否需要可

机械设计中的多学科优化研究

机械设计中的多学科优化研究在现代工程领域中，机械设计的复杂性和综合性日益增加，单一学科的设计方法已经难以满足高性能、高效率和高可靠性的要求。

多学科优化（Multidisciplinary Optimization，MDO）作为一种综合性的设计方法，逐渐成为机械设计领域的研究热点。

它将多个相关学科的知识和方法集成在一起，通过协同优化各学科之间的相互关系，实现机械系统整体性能的最优。

机械设计中的多学科涵盖了力学、材料科学、制造工艺、控制工程、热学等多个领域。

每个学科都有其独特的理论和方法，但在实际的机械设计中，这些学科之间存在着紧密的相互作用和制约关系。

例如，在设计一款新型汽车发动机时，力学性能决定了其结构的强度和稳定性，材料科学影响着零部件的耐久性和成本，制造工艺决定了生产的可行性和效率，而控制工程则关系到发动机的运行性能和燃油经济性。

多学科优化的目标是在满足各种约束条件的前提下，找到使机械系统整体性能最优的设计方案。

这需要对各学科的模型进行有效的集成和协调。

传统的设计方法往往是串行的，即先由某个学科进行设计，然后将结果传递给下一个学科进行修正，这种方式容易导致设计的反复和效率低下。

而多学科优化则强调并行设计，即在设计的早期阶段就充分考虑各学科之间的相互影响，通过协同优化来减少设计的不确定性和风险。

在多学科优化的过程中，建立准确的学科模型是至关重要的。

这些模型不仅要能够准确反映各学科的特性，还要能够与其他学科的模型进行有效的交互和耦合。

例如，在机械结构的优化设计中，需要建立力学模型来计算结构的应力和变形，同时还需要考虑材料的性能和制造工艺的限制。

通过将这些模型集成在一起，可以实现对结构性能的全面评估和优化。

优化算法是多学科优化的核心工具之一。

常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。

这些算法具有不同的特点和适用范围，需要根据具体的问题选择合适的算法。

例如，遗传算法具有较强的全局搜索能力，适用于复杂的多峰优化问题；而模拟退火算法则在处理局部最优解方面具有一定的优势。