高超声速飞行器内部布局优化设计

修回日期： 2012 － 04 － 09
出给定的布局空间。5 ） 满足各待布仪器设备的安装和性能
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要求。 2． 2 飞行器布局优化模型 根据上述布局设计要求， 建立布局优化模型如下： minf1 （ X） = η1 δx c + η2 δy c + η3 δz c minf2 （ X） = τ1 J x + τ2 J y + τ3 J z
Hypersonic Vehicle Layout Optimal Design
WANG Ruo － bing，GU Liang － xian
（ College of Astronautics，Northwest Polytechnical University，Xi’ an Shanxi 710072 ，China） ABSTRACT： The internal space of hypersonic vehicle is complex，which is low in volume utilization and difficult in quality characteristics design． In order to solve these problems，an aircraft layout optimization method was raised based on Bi － level co － operative evolutionary algorithm． A BCCGA algorithm was raised to solve the hypersonic vehicle layout design problem，which uses local search strategies，migration strategies and population migration strategy to improve computational efficiency． At last，the composite model of the aircraft layout optimization was established and the BCCGA was used to solve the example． The feasibility and solving capability were verified by simulating the X － 51 layout problem． KEYWORDS： Layout design； Optimal design； Co － evolutionary algorithm； Genetic algorithm； Hypersonic vehicle
理地布置在一组有限布局空间（ Layout Space ） 中， 对设计变 量的参数进行优化以满足给定的空间或性能约束条件 。 高 超声速飞行器的内部布局优化问题以改善飞行器的总体质 量分布特性为目标， 同时满足不干涉等约束条件， 其要求可 描述为： 1 ） 整个飞行器全舱（ 包含所有仪器设备） 的实际质 心位置与目标质心位置的误差应尽量小； 2 ） 整个飞行器的转 动惯量应尽量小； 3 ） 各仪器设备之间不能发生干涉， 即互不 重叠； 4 ） 仪器设备不得与舱体发生干涉， 即任何部分不得超
N －1 N ij
计算流程为： 1 ） 对原问题进行系统级优化， 得出初始的舱段分隔面位 置信息和各舱段的质心位置要求， 将待布物信息传给第一级 优化； 2 ） 按设计变量取值范围随机产生初始种群， 并通过待布 物复制将对应舱段的待布物初始信息传递给二级优化； 3 ） 两级优化中的 5 个种群各自进行一代进化（ 选择、 交 γ1 叉、 变异） ， 在第一级优化中计算种群的全局适应度函数， 同 时第二级优化中并行计算各舱段的四个种群的简化适应度 函数值； 4 ） 如果当前代数是 10 的倍数， 进行一次两级之间的种 群迁移， 以最优个体替代另一级的对应最差个体； 5 ） 判断第一级优化的最优适应度函数， 判断是否满足优 化目标和约束条件， 是则结束， 否则 6 ） ； 6 ） 判断是否达到最大进化代数， 是则结束， 否则 3 ） 。 3． 2 种群迁移策略 第一级优化中的最 优 个 体 向 第 二 级 优 化 中 的 各 子 舱 A 系统经过全局优 段 B i 最差个体 迁 移 过 程 如 图 2 所 示 。 每 10 代进行一次种群迁移， 将最优个体的基因迁移给 化， 对应 B 系统的子舱段 B i 的最差个体， 各子系统的迁移都 是同时完成的 。 κ2 w2 λ2 f2 （ X） + κ3 μλ3 g（ X）2源自2． 1飞行器布局优化问题
布局优化问题描述 布局问题（ Layout Problem） 是指将一组给定的待布物合
研究了一些简单的布局问题， 提出运用演化算法求解这类问 题。随后， 人们不断进一步挖掘演化算法的计算潜能 。曾威 运用协同进化算法求解了一类圆柱体卫星舱内组件的布局 设计问题 等
［4 ］ ［3 ］
1
引言
高超声速飞行器多采用乘波体或升力体等非常规构型，
鉴于此， 为说明本文的针对高超声速飞行器布局优化设 计方法， 首先建立了一种新的基于 CAD 的针对复杂舱内空 间的适应高精度干涉量计算的复合模型， 并提出了求解大规 模布局问题的两级协同进化算法， 引入了更多的设计变量和 性能约束， 对高超声速飞行器 X － 51 的舱内布局进行了多目 标优化仿真以验证求解算法的求解效率和可靠性 。
［1 ］ ［2 ］ 和 Fadel
其内部布局受外形限制的条件多， 所需布局的设备及仪器数 目庞大。因此， 对飞行器内部仪器设备和有效载荷等做出统 一布局， 并对布局进行优化设计， 对于高超声速飞行器总体 设计具有重要意义。 高超飞行器的布局设计属于复杂的三维布局问题， 其解 空间具有高维、 不连续、 多峰值等特点。 Cagan
， 但该方法不能用于形状复杂舱体的布局 。 张泓
［5 ］
研究了蚁群算法在三维布局问题的应用， 贺春华等
［6 ］
提
出竞选优化算法， 宋保维等
提出基于改进的协同进化算法
的多学科优化框架， 但这些算法或计算效率不高 、 或求解成 功率低， 都不适应于求解复杂三维布局问题 。
收稿日期： 2012 － 03 － 05
第 30 卷
第1 期
计
算
机
仿
真
2013 年 1 月
文章编号： 1006 － 9348 （ 2013 ） 01 － 0095 － 05
高超声速飞行器内部布局优化设计
王若冰， 谷良贤
（ 西北工业大学航天学院， 陕西 西安 710072 ） 摘要： 针对高超声速飞行器内部空间形状复杂 、 容积利用率低、 质量特性设计困难的特点， 提出了一种两级协同进化的飞行 器布局优化设计方法 。给出了飞行器内部布局优化问题的描述形式， 提出了两级协同进化算法并运用局部搜索策略 、 迁移 策略和种群迁移策略以提高计算效率， 以 X － 51 高超声速飞行器的内部布局问题为例， 建立复合模型并运用两级协同进化 算法进行仿真， 验证了所提出的优化设计方法的可行性， 并提高了求解效率。 关键词： 布局设计； 优化设计； 协同进化； 遗传算法； 高超声速飞行器 中图分类号： V221 文献标识码： B