飞行器多学科设计优化共65页
多学科设计优化技术在飞行器总体设计领域的应用
MDO 的主要优点表现在 :
本文 2007210231收到 , 作者分别系中国航天科工集团第三研究院三部工程师 、高工 、工程师 、工程师
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飞航导弹 2008年第 4期
1) 应用模块化的设计结构实现了各学科模块 化的并行设计 , 进一步缩短设计周期 ;
2) 应用学科间相互协同的机制进一步挖掘设 计潜力 , 通过系统综合分析进行方案选择和评估 , 提高了方案的科学性 ;
Renaud和 B atill等人改进和发展了该算法 。目前该 算法主要包括 : 基于敏感分析的并行子空间优化算 法 、改进的基于敏感分析的 CSSO 算法 、基于响应 面的 CSSO 算法 。 2. 1. 4 协同优化方法 (CO )
协同优化算法是由 Kroo等人在一致性约束算 法基础上提出的一种多级 MDO 算法 。CO 是一种双 级层次的 MDO 方法 , 其顶层是系统优化器 , 对系 统级的目标 ( z) 进行优化以满足学科间约束的兼容 性 (J3 ) , 同时最小化系统目标 ( F) 。每一个子系统 优化器在子空间设计变量 (Xi ) 子集与子空间分析 的计算结果 ( Yj ) 间以最小均方差方法进行优化 。在 满足子空间约束 ( gj ) 的同时 , 来求系统级设计变量 z。在子空间优化过程中 , 系统级设计变量 z作为固 定值来考虑 。由于对子空间分析 j的重要性 , 学科 设计变量 Xsj, 与学科间交叉设计变量 Xj 都在子空 间分析中进行了设置 。
飞行器设计的优化与改进
飞行器设计的优化与改进飞行器是人类在航空领域取得的一项伟大成就，从最早的飞行器诞生到现在，飞行器的设计与制造经过了无数次的改进和优化，才逐步达到了今天的水平。
本文将从飞行器设计的角度出发，探讨如何对飞行器进行优化和改进。
一、减小阻力阻力是影响飞行器速度和效率的最大因素之一，减小阻力是优化飞行器性能的重要方法。
减小阻力的方法有很多，以下列出了几种常见的方法。
1、优化机身造型设计优美流线型的机身，可以有效减少阻力，提高飞行速度和效率。
流线型机身的特点是前尖后扁，能够更好地穿过空气，减小气流对机身的阻碍。
2、减少不必要的突出物每个突出物都会在飞行过程中产生阻力，因此在设计飞行器时，要尽量将突出物减少到最少，保证机身表面的光滑。
3、采用轻量化材料轻量化材料可以降低机身重量，也可以减少阻力。
轻量化材料包括铝合金、碳纤维等材料。
二、提高飞行器的稳定性飞行器的稳定性是指在飞行过程中能够保持平衡和稳定的能力。
提高飞行器的稳定性可以使其更加安全和舒适。
以下列举了几种提高飞行器稳定性的方法。
1、使用自动控制系统自动控制系统可以监测飞行器的状态，并对其进行自动调整，保证飞行器的稳定性。
例如，飞行器的自动驾驶系统可以根据不同的天气条件，自动调整飞行姿态和控制飞行速度，保证安全。
2、增加辅助设备在飞行器设计中增加液压系统、电气系统等辅助设备，可以提供稳定化的作用。
例如，在飞机的翼尖处安装一个液压缓冲器，可以有效减少翼尖的震动，提高飞行器的稳定性。
三、提高飞行器的安全性在飞行器设计中，安全性是最重要的考虑因素之一。
以下列举了几种提高飞行器安全性的方法。
1、增加紧急逃生设备在飞行器设计中，要考虑到紧急逃生的情况，并增加相应的设备。
例如，在飞机上增加了逃生滑梯，以便乘客在危险状况下能够快速逃离。
2、使用环保材料在飞行器设计中，使用环保材料可以降低有毒有害气体的排放，保证乘客的健康和安全。
例如，在飞机上使用无毒有害的环保材料可以降低有害气体的排放，减轻空气污染。
航空器设计中的多学科优化方法
航空器设计中的多学科优化方法在现代航空领域，航空器的设计是一项极其复杂且综合性极强的工程任务。
它不仅仅涉及到空气动力学、结构力学、材料科学等传统学科，还与电子工程、控制系统、制造工艺等多个领域紧密相连。
为了在众多的设计变量和约束条件下获得性能卓越、经济高效、安全可靠的航空器，多学科优化方法应运而生，并逐渐成为了航空器设计的关键技术之一。
多学科优化方法的核心思想是在设计过程中充分考虑各个学科之间的相互作用和耦合关系，通过协同优化各个学科的性能指标，实现整体设计的最优解。
与传统的单学科设计方法相比，多学科优化方法能够更有效地挖掘设计潜力，避免了局部最优解带来的局限性。
在航空器设计中，空气动力学是一个至关重要的学科。
飞机的外形设计直接影响着其飞行性能，如升力、阻力、稳定性和操纵性等。
通过运用计算流体力学（CFD）技术，可以对不同的外形方案进行数值模拟和分析，从而获得最优的气动外形。
然而，单纯追求气动性能的最优并不一定能得到理想的设计结果。
例如，过于追求低阻力的外形可能会导致结构强度不足或者内部空间受限。
结构力学在航空器设计中同样起着举足轻重的作用。
飞机的结构需要承受飞行过程中的各种载荷，包括重力、空气动力、发动机推力等。
因此，结构的强度、刚度和重量是设计中需要重点关注的因素。
采用先进的有限元分析（FEA）方法，可以对飞机的结构进行精确的力学分析和优化设计，在保证结构安全的前提下，尽量减轻重量，提高结构效率。
材料科学的发展也为航空器设计带来了新的机遇和挑战。
新型材料如复合材料具有优异的力学性能和减重效果，但它们的使用也需要考虑到制造工艺、成本和可靠性等因素。
在多学科优化过程中，需要综合权衡材料的性能、成本和可加工性，选择最适合的材料方案。
电子工程和控制系统在现代航空器中扮演着越来越重要的角色。
先进的航电系统、飞行控制系统和导航系统不仅能够提高飞行的安全性和舒适性，还能够优化飞行性能。
在设计过程中，需要将这些系统与航空器的气动、结构等方面进行协同优化，以实现整体性能的提升。
飞行器多学科设计优化PPT幻灯片课件
2019年10月4日星期五
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国内外MDO研究进展
1986年，AIAA/NASA/USAF/OAI等4家 机构联合召开了第一届“多学科分析与 优化”专题研讨会，以后每2年一次。
1991年，AIAA成立专门的MDO技术委 员会，标志着MDO作为一个新的研究领 域正式诞生。
存在的问题是，概念设计阶段由于已知 信息短缺、强调重点学科，不能充分利 用该阶段的自由度来改善设计质量。
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MDO方法的提出
针对传统设计方法的不足，MDO就出现 了，其主要思想是在飞行器各设计阶段 力求学科平衡，考虑各学科的相互影响 和耦合作用，使用有效的优化策略和分 布式计算机网络系统，利用各学科的系 统效应，获得系统整体最优解。
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国内外MDO研究进展
MDO于1980年代发展起来。奠基人是J. Sobieszczanski-Sobieski，其专长是结构 优化。1982年他在研究大型结构优化问 题求解的一篇论文中，首次提出了MDO 的设想，后来提出基于敏度分析的MDO 方法，引起了学术界极大关注。
约束条件（Constraints）：系统在设计过 程中必须满足的条件。
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MDO的系统学描述
约束条件有等式和不等式之分，分别用h 和g表示，也分系统约束和学科约束。
系统参数：用于描述工程系统的特征、 在设计过程中保持不变的一组参数p。
学科分析（Contributing Analysis CA）: 以该学科设计变量、其它学科对该学科 的耦合状态变量及系统的参数为输入， 根据某一个学科满足的物理规律确定其 物理特性的过程。
吸气式高超声速飞行器多学科优化设计研究
中 图分 类号 ：Ｊ６ ． ＋ Ｔ７ ５４ ３ 文 献 标 识 码 ： Ａ
Ｍ ｕｌｉ ｉｃｐｌ ｒ ｓｇ ｔｍ ｉａ ｉ ｎ Ｓｔ ｙ ｏ ｒ ｒ ａ ｈ ｎ ｔｄ ｓ ｉ ｉ ｙ Ｄｅ ｉ ｎ Ｏｐ ｉ ｚ ｔｏ ｕｄ ｆＡｉ －ｂ ｅ ｔ ｉ ｇ ｎａ Ｈ ｙ ｅ ｓ ｎ ｃ Ｖｅ ｃ ｅ Ｃｏ ｅ ｔＤｅ ｉ ｎ ｐ ｒ ｏ ｉ ｈｉｌ ｎｃ ｐ ｓｇ
的 协 同机 制 来 设 计 复 杂 系 统 和 子 系 统 的方 法 ， 调 设 计 中多 强
２ Ｍ ＤＯ 方 法
在高超声速 飞行 器 的概 念设 计 过程 中， 涉及 多个 学 会 科， 需要综合考虑 、 分析多种 学科设计 需求 。ＭＤ Ｏ方 法正是
一
收稿 日期 ：０ ９ １ — ７ 修 回 日期 ：０ ０ ０ — ３ ２０ — ２ １ ２ １ — ２ １
空气 动 力 学模 型 、 行器 推进 系统模 型 、 行器 质 量模 型 。 飞 飞
摘 要 ： 冲压 发 动 机 推 进 特 性 问 题 的研 究 中 ， 在 高超 声 速 飞 行 器 是 一 种 多 学 科 强耦 合 的先 进 飞 行 器 ， 统 的 设 计 方 法一 般 只 考 传 虑 某 一 个性 能 和学 科 ， 成 设 计 性 能 不 理 想 ， 多学 科 优 化 设 计 （ Ｏ） 够 探 索 和 充 分 利 用 工 程 系 统 中 的协 同 机制 来 实 现 造 而 ＭＤ 能 复 杂 飞行 器 的设 计 。为 优 化 推 进 技 术 ， 善设 计 ， 高航 程 ， 多 学 科 优 化设 计 方 法 对 高 超 声 速 飞 行 器 进 行 了优 化设 计 。 建 完 提 用
多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用
科设计优化 主要 围绕系统之中 互相作用的协同机制来达到系 统 工程的初步 设计的目 的。 本文以多学科 设计优 化算法和飞 行 器设计两项内容为重点， 简 要分析优化 算法在飞 行器设计中的应用。 【 关键 词ｌ多 学科设计优化算法； 飞 行器设计； 协同优化方案； 复杂系
从数学上可以表达 为： 寻找 ： Ｘ 最小化 ： ｆ ＝ ｆ （ ｘ， Ｙ ） 约束 ： ｈ ： 【 ｘ， Ｙ ）＝ ０（ ｉ ＝ｌ ， ２ ， …ｍ）
计中。 其优点在于系统全 局最优解的得出几率的增 高和系统分析次数 的 降低 。 但当设 计变量 和状态变 量ｙ 不断增大 时， 人 工神 经网络 的反应时
一
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着较 强的顺序 性 ， 而非层次 系统 中的 子系统呈现 出 “ 网” 结 构， 有 耦合 该方法 能够促 进连 续或离散 混 合变量的优 化问题 ， 并有效 消除 数值噪 关系。 目 前 多学科设 计优化算法以非分层系统 为主研 究点。 音。 在飞行 器设计 中， 该算 法多应 用于通用航 天飞机 与旋 翼机 的初步设
大复杂性 为重点， 而理 想化的算法 包括以下几方面特性 ： 模块 化结 构； 虽然 国内的多学科 设计优 化算法 得到 了较 好 的发展 ， 但 其理论 问 定量 的信息交换 ， 子系统之 间优化和 分析的并 行， 设计 的能动 性 ； 计算 题和实际问题依然较多。 并行子空 间优化算法和 协作优化 算法还需要设 次数的减 少ｔ 子系统与工程设计组 织形式的一致性 ・ 全局 最优解的 得出 计人 员对其 收敛性 进行 完善的理论 证明。目 前， 多学 科设计优化 算法广
定 程度的冲击 ， 其设 计周期和开发成本都 相对有所增大 。 本 文以多学科 构的不 稳定。 设 计优化 算法 和飞行 器设计 为重点 ， 简要分 析多学 科设计 优化算 法的 在 全局敏感 分析基础 上做 了改 进的并行 子空间优化算 法能够提 高 子 系统优化 整合后的整 体效 果 ， 数据分 析近似 模型 的精确 性得 到了较 具体应用 。 大 的提升。 改 进版的优化算 法很好地解 决了系统分析 中的振 荡现象 。 但 多 学科设 计 优化 仅能解 决连 续设 计变 量的 般而言， 复杂系统 的分 析方法是将该 系统划 分为若干 子系统， 因 上述两 种并行 子空 间优化 算法都 有局 限性 ， 子系统之 间作用机制 的不同 ， 复杂系统又被 归属于两 大类 ， 一 类是层次 优化 。 系统 ， 另一类是 非层次系统 。 层次 系统 下各子 系统 呈现 出 “ 树” 结 构， 有 基于 响应 面的优化算法 并不要求设计人员对系统敏 感性开展分析，
航空航天行业飞行器设计优化与性能提升方案
航空航天行业飞行器设计优化与功能提升方案第一章飞行器设计概述 (2)1.1 飞行器设计的基本原则 (2)1.2 飞行器设计的发展趋势 (3)第二章飞行器气动设计优化 (4)2.1 气动模型与参数优化 (4)2.1.1 气动模型建立 (4)2.1.2 参数优化方法 (4)2.1.3 模型验证与优化 (4)2.2 气动布局优化 (4)2.2.1 气动布局设计原则 (4)2.2.2 布局优化方法 (4)2.2.3 优化结果分析 (4)2.3 气动功能提升方案 (5)2.3.1 气动功能提升策略 (5)2.3.2 方案实施与评估 (5)第三章飞行器结构设计优化 (5)3.1 结构材料与工艺优化 (5)3.2 结构强度与刚度优化 (6)3.3 结构重量与载荷优化 (6)第四章飞行器推进系统设计优化 (6)4.1 推进系统方案选择 (6)4.2 推进系统功能优化 (7)4.3 推进系统故障预防与处理 (7)第五章飞行器控制与导航系统设计优化 (8)5.1 控制系统方案设计 (8)5.2 导航系统方案设计 (8)5.3 控制与导航系统功能优化 (8)第六章飞行器电子信息系统设计优化 (9)6.1 电子信息系统架构优化 (9)6.1.1 系统集成化设计 (9)6.1.2 系统冗余设计 (9)6.2 传感器与执行器优化 (9)6.2.1 传感器优化 (9)6.2.2 执行器优化 (10)6.3 通信与导航系统优化 (10)6.3.1 通信系统优化 (10)6.3.2 导航系统优化 (10)第七章飞行器能源系统设计优化 (10)7.1 能源系统方案选择 (10)7.1.1 能源类型选择 (10)7.1.2 能源系统拓扑结构设计 (11)7.2 能源系统功能优化 (11)7.2.1 能源转换效率提升 (11)7.2.2 能源系统热管理 (11)7.3 能源系统故障预防与处理 (12)7.3.1 故障预防措施 (12)7.3.2 故障处理方法 (12)第八章飞行器人机系统设计优化 (12)8.1 人机界面设计优化 (12)8.2 人机交互系统优化 (13)8.3 人体工程学在飞行器设计中的应用 (13)第九章飞行器环境适应性设计优化 (13)9.1 环境适应性评估 (13)9.1.1 评估目的与意义 (13)9.1.2 评估方法与指标 (14)9.1.3 评估流程与步骤 (14)9.2 环境适应性设计原则 (14)9.2.1 通用设计原则 (14)9.2.2 特殊环境设计原则 (14)9.3 环境适应性优化措施 (14)9.3.1 结构优化 (15)9.3.2 电气系统优化 (15)9.3.3 控制系统优化 (15)9.3.4 软件优化 (15)第十章飞行器综合功能提升方案 (15)10.1 飞行器功能指标分析 (15)10.1.1 飞行速度分析 (16)10.1.2 飞行高度分析 (16)10.1.3 航程分析 (16)10.2 飞行器功能提升策略 (16)10.2.1 采用新型动力系统 (16)10.2.2 优化气动设计 (16)10.2.3 引入复合材料 (16)10.2.4 提高飞行控制系统功能 (16)10.3 飞行器功能提升方案实施与评估 (16)10.3.1 实施步骤 (16)10.3.2 评估方法 (17)第一章飞行器设计概述1.1 飞行器设计的基本原则飞行器设计是一项复杂的系统工程，其基本原则主要包括以下几个方面：（1）安全性原则：飞行器设计应以保证人员、设备和环境安全为首要任务。
多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用
多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用【摘要】作为涵盖内容广、涉及变量多、学科之间影响大的复杂系统——飞行器总体设计具有较大的难度和较高的技术要求。
为确保飞行器的总体性能，设计人员需要确定出飞行器的总体参数和分系统的参数。
多学科设计优化主要围绕系统之中互相作用的协同机制来达到系统工程的初步设计的目的。
本文以多学科设计优化算法和飞行器设计两项内容为重点，简要分析优化算法在飞行器设计中的应用。
【关键词】多学科设计优化算法；飞行器设计；协同优化方案；复杂系统飞行器系统设计受到其计算复杂性、信息交换复杂性、模型复杂性、组织复杂性的影响，其初步设计参数的确定需要多学科设计优化算法的参与，从而确保设计质量、降低研发成本、缩短研制时间。
传统的飞行器设计割裂了各学科之间的影响作用，系统的整体最优性受到一定程度的冲击，其设计周期和开发成本都相对有所增大。
本文以多学科设计优化算法和飞行器设计为重点，简要分析多学科设计优化算法的具体应用。
一、多学科设计优化一般而言，复杂系统的分析方法是将该系统划分为若干子系统，因子系统之间作用机制的不同，复杂系统又被归属于两大类，一类是层次系统，另一类是非层次系统。
层次系统下各子系统呈现出“树”结构，有着较强的顺序性，而非层次系统中的子系统呈现出“网”结构，有耦合关系。
目前多学科设计优化算法以非分层系统为主研究点。
从数学上可以表达为：寻找：X最小化：f=f（X，y）约束：hi（X，y）=0（i=1，2，…m）gi（X，y）≤0（j=1，2，…n）其中目标函数是f，设计变量是X，状态变量是y；等式约束是hi（X ，y）；不等式约束是gi（X，y）。
在非分层系统中，该算法需要多次迭代才能够完成，而分层系统的计算可以依据一定的顺序。
这样的计算过程即为系统分析。
当系统分析中X有解时，约束与目标函数才能够被获得。
多学科设计优化算法的计算复杂性体现在系统分析过程中迭代的多次使用，而信息交换复杂性体现在受到子系统之间耦合作用的影响，子系统间的信息交换呈现出复杂的特点。
第8章飞行器多学科设计优化技术
第8章飞行器多学科设计优化技术第8章飞机总体多学科设计优化技术§8.1 背景介绍飞机总体设计涉及气动、推进系统、飞行动力学、结构、重量重心、隐身、费用分析等多个学科。
为了缩短飞机总体设计周期，并能获得更优方案，人们在上世纪60年代中期就开始将计算机技术和优化方法应用于飞机总体设计。
由此形成了飞机总体参数优化这一研究方向。
在随后的20多年中，这一研究方向倍受关注，发表了大量的论文，开发了许多飞机总体参数优化程序系统。
但与此同时，人们也开始逐渐认识到这些飞机总体参数优化程序的局限性。
这些程序中的几何、气动、重量、性能、推进系统等计算模型大多采用了统计数据、工程估算或经验公式，计算精度低，导致优化出来的方案可信度较低。
而且，这些程序也很难应用于新概念飞机或采用了新技术的飞机。
因为对于新型飞机，这些工程估算或经验公式未必适用。
还有，在飞机总体参数优化程序系统中，各学科分析模块被编写在一个统一程序中，不利于各学科人员更新各学科分析模块。
因此，工业界希望有一种新的优化设计模式取代现有的飞机总体参数优化程序系统。
另一方面，随着计算流体力学、结构有限元方法、飞行动力学仿真、计算电磁学等各学科数值模拟技术的不断发展和深入，已经可以不赖于统计数据和经验公式，对各种飞机进行比较可靠的数值仿真。
在计算机科学领域，高性能计算机、并行计算、网络技术、分布式计算、数据库技术的迅猛发展也为各学科高精度数值模拟和数据交换提供了技术基础。
在上述背景下，上世纪90年代初美国AIAA正式率先提出了多学科设计优化MDO （Multidisciplinary Design Optimization）这一研究领域。
按照NASA对MDO的一般定义：MDO是一种通过充分探索和利用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。
针对飞机这个系统而言，我们认为飞机总体MDO的含义是：基于MDO理念，将各学科的高精度分析模型和优化技术有机地集成起来，寻找最佳总体方案的一种设计方法。
飞行器的多目标优化设计与应用研究
飞行器的多目标优化设计与应用研究在现代科技的飞速发展中，飞行器的设计与应用始终是一个备受关注的领域。
从航空航天的飞机、火箭，到民用领域的无人机，飞行器的性能、效率、可靠性等方面的优化设计至关重要。
多目标优化设计方法的引入，为飞行器的研发带来了新的思路和机遇。
飞行器的设计是一个复杂的系统工程，需要综合考虑众多因素。
首先，空气动力学性能是关键之一。
飞行器在空气中飞行时，所受到的阻力、升力等气动力直接影响其飞行速度、航程和燃油消耗。
优化飞行器的外形，如机翼的形状、机身的流线型设计等，可以有效地降低阻力，提高升力，从而提升飞行效率。
其次，结构强度和重量也是设计中需要平衡的重要因素。
一方面，飞行器的结构必须足够坚固，以承受飞行过程中的各种载荷和应力，确保飞行安全；另一方面，过重的结构会增加飞行器的重量，导致燃油消耗增加，降低有效载荷和航程。
因此，通过采用先进的材料和优化结构布局，实现强度和重量的最佳平衡，是多目标优化设计的重要任务之一。
再者，飞行器的动力系统性能也直接关系到其整体性能。
发动机的推力、燃油效率、可靠性等都是需要优化的目标。
同时，控制系统的稳定性和精度也对飞行器的飞行品质和任务完成能力有着重要影响。
多目标优化设计方法在飞行器设计中的应用，旨在同时优化上述多个相互关联且有时相互冲突的目标。
传统的单目标优化设计方法往往只能关注一个主要目标，而忽略了其他重要因素。
多目标优化设计则能够在多个目标之间寻找最佳的平衡点，得到一组非劣解，即所谓的Pareto 最优解集。
在实际应用中，多目标优化设计方法多种多样。
数学规划方法是其中的一类常见方法，如线性规划、非线性规划等。
这些方法通过建立目标函数和约束条件的数学模型，运用数值计算方法求解最优解。
然而，对于复杂的飞行器设计问题，由于目标函数和约束条件的复杂性，数学规划方法可能会面临计算量大、收敛困难等问题。
进化算法是另一类广泛应用的多目标优化方法，如遗传算法、粒子群优化算法等。
飞行器外形多目标多学科综合优化设计方法研究_夏露
第21卷 第3期空气动力学学报Vol .21,No .3 2003年9月ACTA A ER ODYNAMICA S INICA Sep .,2003 文章编号:0258-1825(2003)03-0275-07飞行器外形多目标多学科综合优化设计方法研究夏 露,高正红,李 天(西北工业大学飞机系,陕西西安710072)摘 要:从多目标多学科综合设计的角度出发,探讨了飞行器外形优化设计方法。
建立了针对飞行器外形设计的气动与隐身一体化优化设计模型;采用Pareto 遗传算法,建立了多目标优化设计方法;并针对具体算例进行气动外形与隐身特性的综合优化设计,将所得优化设计结果,与初始外形相比较,可以看出,优化后气动和隐身性能都有较大提高,实际结果表明本文提出的方法具有可行性和适用性。
关键词:多目标学科优化设计;Pareto 遗传算法中图分类号:V211.3 文献标识码:A0 引 言 飞行器外形设计是飞行器研制过程中的重要环节,它涉及多门学科的多个目标,而各学科目标之间相互作用,相互影响。
在传统的设计中,通常是将各学科(子系统)目标分别考虑,并根据工程经验,对设计过程进行综合优化处理,这样导致优化设计过程复杂,耗时较多,优化结果容易陷入局部最优。
随着现代飞行器技术的迅猛发展,飞行器各分系统越来越复杂,它们之间的耦合也越来越严重,为了充分利用这种耦合以提高系统性能,迫切需要建立用于多学科、多目标综合优化设计方法。
本文从多目标多学科综合优化的角度出发,根据处理多目标优化问题的Pareto 方法的理论,结合实际工程问题的特点,建立了用于飞行器外形气动性能与隐身性能的一体化优化设计方法。
1 多目标多学科优化方法 一体化优化设计的优化模型,在数学形式上可简单地表示为:寻找设计变量X =(x 1,x 2,…,x n )T ,使max :[f i (X )] i =1,…,s约束条件:h k (X )=0,g i (X )≥0, k =1,…,m j =1,…,p (1)其中n ,s ,p ,m 分别是设计变量、目标函数、不等式约束和等式约束的个数,X 是优化问收稿日期:2002-04-01; 修订日期:2002-06-19.作者简介:夏露(1977-),女,在读博士生,飞行器设计专业.276空 气 动 力 学 学 报 第21卷题的设计变量组成的向量,约束h k、g j和目标函数f i的计算涉及多门学科,可根据具体问题的要求来定义。
飞行器多学科设计优化的三种基本类型及协同设计方法
学科分析: 飞行器的系统分析包括了不同学科 的知识, 如气动 CFD 计算, 结构有 限元计 算等, 式 ( 2) 中每一个方程式就包含了一个 学科分析过程。 有的文献将学科分析称为贡献分析[ 2] 。飞行器多学 科设计的困难就在于学科分析过于复杂[ 3] 。
该设计问题的状态方程组如下:
y1 = a1( X , y2) ( 7)
y2 = a2( X , y1) 如图 1 及式( 7) 所示, 气动子问题和结构子问题通过
状态向量相互影响, 气动子问题的气动力造成结构
子问题的结构变形, 而结构子问题的结构变型又影 响了气动子问题的气动力, 要最终解决由这两个子
3 协同优化设计的设计思想
在传统工程设计的框架中, 优化计算是在一个 优化器中进行的。针对设计对象规模越来越大, 复 杂程度越 来越 高, 协同 优化 ( Collaborat ive Optimization, CO) 方法提出了一种新的设计思想, 即将复杂 的工程系统设计问题分解为系统级设计和并行的几 个子问题设计[ 4] , 系统级设计者向各子问题设计者 给出设计向量的期望值信息, 各子问题设计者在只 考虑本子问题约束的情况下, 使设计向量值与系统 级传递下来的期望值的差距最小。系统级设计者根 据来自各子问题的设计者的返回信息, 按照一定的 规则协调子问题间的不一致, 同时使得原问题目标 函数最优。协同优化中系统级和子问题设计者之间 的关系如图 4。
问题形成的一个机翼设计, 求解出状态方程组( 7) 是
一个必要条件。
2. 2 二型问题
多学科结构优化讲解ppt课件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
案例二：航天器多组件结构系统设计
以航天器多组件结构系统设计为例，介绍了近年来拓扑优 化技术在航天器多组件结构系统设计中的工程应用情况
气动文件，DV
结构文件，DV
结
加 入
气动优化
分布
结构优化
新 目标：阻力最小 气动力 目标：重量最小
的 约束：气动约束
样 本
变量：DV1
约束：结构约束 变量：DV2
构 节 点 形 变
点
静气动弹性分析
不收敛
获取总体性能参数 构造代理模型
检验代理模型精度
收敛
系统级优化
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
CATIA二次开发自动生 成的气动网格模型。
机翼结构有限 元模型。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
（3）气动与结构的耦合关系分析
气动载荷分布
结构重量
气动力
结构弹性变形
（5）客机机翼气动／结构多学科优化算例
设计目标：①升阻比尽量大②重量尽量小。 设计约束：①满足升力系数要求；②满足强度、刚度要求；③油箱体积
要求。 设计变量：①外形参数；②结构参数。
结果评价 基于气动/结构的MDO设计方法得出 的最优解集有助于设计人员进行机翼气动 效率与重量之间的权衡分析，确定出最合 理的机翼总体参数。
航空航天行业飞行器设计与制造优化方案
航空航天行业飞行器设计与制造优化方案第一章：航空航天飞行器设计概述 (2)1.1 飞行器设计基本原理 (2)1.2 飞行器设计流程与规范 (3)第二章：气动优化设计 (4)2.1 气动布局设计优化 (4)2.1.1 气动布局设计原则 (4)2.1.2 气动布局设计方法 (4)2.2 气动参数优化 (5)2.2.1 气动参数选择 (5)2.2.2 气动参数优化方法 (5)2.3 气动特性分析 (5)2.3.1 气动特性计算方法 (5)2.3.2 气动特性分析内容 (5)第三章：结构优化设计 (6)3.1 结构材料选择 (6)3.2 结构强度与刚度优化 (6)3.3 结构重量与重心优化 (6)第四章：动力系统优化设计 (7)4.1 动力系统选型 (7)4.2 动力系统匹配与优化 (7)4.3 动力系统功能分析 (8)第五章：飞行控制系统优化设计 (8)5.1 控制系统设计原则 (8)5.2 控制系统功能优化 (8)5.3 控制系统故障诊断与处理 (9)第六章：飞行器功能优化 (9)6.1 飞行器功能评价指标 (9)6.2 飞行器功能优化方法 (10)6.3 飞行器功能评估与改进 (10)第七章：飞行器制造工艺优化 (11)7.1 制造工艺流程优化 (11)7.1.1 引言 (11)7.1.2 分析现有工艺流程 (11)7.1.3 优化工艺流程 (11)7.2 制造工艺参数优化 (11)7.2.1 引言 (12)7.2.2 分析现有工艺参数 (12)7.2.3 优化工艺参数 (12)7.3 制造工艺质量控制 (12)7.3.1 引言 (12)7.3.2 建立质量控制体系 (12)7.3.3 实施质量控制措施 (12)第八章：飞行器装配与调试优化 (13)8.1 装配工艺优化 (13)8.2 调试工艺优化 (13)8.3 装配与调试质量控制 (13)第九章：飞行器试验与验证 (14)9.1 飞行器试验方法 (14)9.1.1 地面试验 (14)9.1.2 台架试验 (14)9.1.3 飞行试验 (14)9.2 飞行器试验数据分析 (14)9.2.1 数据收集与整理 (15)9.2.2 数据分析方法 (15)9.2.3 数据分析应用 (15)9.3 飞行器试验与验证标准 (15)9.3.1 国家标准 (15)9.3.2 行业标准 (15)9.3.3 企业标准 (15)第十章：航空航天飞行器设计与管理 (15)10.1 飞行器设计管理原则 (15)10.1.1 安全性原则 (15)10.1.2 创新性原则 (16)10.1.3 可行性原则 (16)10.1.4 协同性原则 (16)10.2 飞行器设计团队管理 (16)10.2.1 团队结构 (16)10.2.2 团队成员选拔与培训 (16)10.2.3 团队沟通与协作 (16)10.2.4 激励机制 (16)10.3 飞行器设计项目管理 (16)10.3.1 项目策划与立项 (16)10.3.2 项目进度控制 (16)10.3.3 质量控制 (16)10.3.4 风险管理 (17)10.3.5 项目收尾与总结 (17)第一章：航空航天飞行器设计概述1.1 飞行器设计基本原理航空航天飞行器的设计是一项高度综合性、创新性的工程活动，其基本原理涵盖了力学、热力学、材料科学、电子学、控制理论等多个学科领域。
北航飞行器多学科设计优化复习题
北航飞行器多学科设计优化复习题(总7页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--飞行器多学科设计优化复习题1.优化设计问题的三要素是什么给出一个优化设计问题的例子，分别说明三个要素的具体内容。
三要素分别是设计变量，约束条件和目标函数。
以结构优化设计为例，设计变量可能是蒙皮厚度，前后翼梁缘条厚度，前后翼梁腹板厚度等结构参数；约束条件是机翼强度要求、刚度要求等目标函数是最小化结构重量。
2.飞行器设计一般分哪几个阶段飞行器多学科优化设计有什么意义飞行器设计分三个阶段：概念设计、初步设计、详细设计。
飞行器MDO的意义为：（1）MDO符合系统工程的思想。
能有效提高飞行器的设计质量（2）MDO为飞行器设计提供了一种并行设计模式。
（3）MDO的设计模式与飞行器设计组织体制一致，能够实现更高程度的自动化。
（4）MDO的模块化结构使飞行器设计过程具有很强的灵活性。
3.在飞行器设计过程中，多学科设计优化方法与传统设计方法之间有哪些相同和不同点。
传统的飞行器设计优化中,采取的是一种串行的设计模式，往往首先进行性能设计优化,然后进行结构、操纵和控制系统设计优化,最后进行工艺装备设计。
在传统的方法中，各个学科任务成了实现系统设计的最基本单元，影响飞机性能的气动、推进、结构和控制等学科被人为地割裂开来，各学科之间相互耦合所产生的协同效应并未被充分考虑进去，这可能导致失去系统的整体最优解，串行的模式也使得设计时间周期和成本大大增加。
而多学科优化设计技术是一种并行设计模式，它以各子系统、学科的优化设计为基础，在飞行器各个阶段力求各学科的平衡，充分考虑哥们学科之间的相互影响和耦合作用，应用有效的设计/优化策略和分布式计算机网络系统，来组织和管理整个系统的设计过程，通过充分利用各个学科之间的相互作用所产生的协同效应，以获得系统的整体最优解。
相同点在于都有对于子学科的分解，但是MDO更注重子学科间的协同。
航空动力系统整机多学科设计优化方法
航空动力系统整机多学科设计优化方法发布时间：2023-02-20T09:10:06.666Z 来源：《科技新时代》2022年10月19期作者：作者：李伟[导读] 多学科设计优化（multidisciplinary design optimization，MDO）作为一门极具潜力的方向性新兴技术，充分研究工程系统中多学科联系的协调机制，利用与时俱进的计算技术和智能交互算法平台设计复杂的系统和子系统，考虑过程效率和解决方案精度，实现各学科性能之间的平衡。
作者：李伟单位：中电科特种飞机系统工程有限公司单位邮编：611731摘要：多学科设计优化（multidisciplinary design optimization，MDO）作为一门极具潜力的方向性新兴技术，充分研究工程系统中多学科联系的协调机制，利用与时俱进的计算技术和智能交互算法平台设计复杂的系统和子系统，考虑过程效率和解决方案精度，实现各学科性能之间的平衡。
因此，可以发挥设计潜力，提高航空动力系统的综合性能，缩短开发周期，降低整个周期的运营成本。
据此，对航空动力系统整机设计的多学科优化方法进行了讨论，可供参考。
关键词：航空动力系统；整机多学科设计；优化方法引言现代航空动力以燃气涡轮发动机为主，是典型的大国重器，被誉为现代工业“皇冠上的明珠”。
航空动力作为关系国家安全、经济建设和科技发展的战略产业，其发展水平已经成为影响一国军事装备水平、科技实力和综合国力的重要因素。
1航空动力系统MDO工作进展航空航天MDO系统是在学科设计优化的基础上开发的，遵循简单到复杂的原则，可分为零件级MDO、部件级MDO、通用程序级MDO和整机级MDO四个级别。
零件级MDO的研究结果围绕风扇/压缩机叶片、离心叶轮、涡轮叶片和冷却通道，讨论了许多MDO关键技术，包括参数化建模、代理模型、优化算法等。
普惠公司，建立了三维轴向风冷涡轮叶片的MDO方法，优化了F100发动机二级涡轮叶片叶栅的内部冷却结构，在满足最高温度、应力、寿命和马赫数分布要求的同时，将平均冷却效率从原来设计的25.9%提高到了29.7%。