多学科设计优化方法及其在微型飞行器设计中的应用
多学科设计优化方法及其在微型飞行器设计中的应用——王爱俊陈大融
文章编号：１００４—１３２Ｘ（２００１）１２—１３５１～０３
多学科设计优化方法及其在微型
飞行器设计中的应用
王爱俊陈大融
摘要：微型飞行器是复杂的微机电系统，研究涉厦微机械设计、微结构力学、微动力学、微流体力学、微气体动力学、微热学、微摩擦学、电子控制等多个
学科。阐述了多学科设计优化方法的基本思想，综合考虑了微型飞行器设计在
推力、重量、控制、通讯导航等方面的限制要求，探讨了该方法在微型飞行器设
计中的应用，并给出了初步应用范例。
关键词：微机电系统；微型机械设计；微型飞行器；多学科设计优化方法
王爰俊博士中图分类号：ＴＨｌ６；Ｖ２２１文献标识码：Ａ
随着现代科技的发展，特别是在微机电系统（ＭＥＭＳ）技术的研究取得进展后，微型飞行器（ＭＡＶ）等微型机电产品的应用技术日益成熟“１“，使得微型飞行器等机电产品的实现成为可能，并且有广泛的应用领域。
微型飞行器是指飞行器整体尺寸在１５０ｍＲ以内．飞行速度在３０～８０ｋｍ／ｈ，具有侦察、导航等功能的超微型无人飞行器。微型飞行器机身上可装置通讯器、导航器、微型摄像机组等有效载荷，可进行遥控或自身智能飞行操作，完成侦察等任务。微型飞行器的零部件尺寸在毫米及亚毫米范围内，零部件精度在微纳米范围内。
可用于军事侦察、安全监视、特殊通讯、救援侦察、森林防护，气象气球、海运监控、临时通讯天线、环境监测等。
由于微型飞行器具有重大的国防、民用等应用前景，近年来西方国家相继投人大量资金，开展了
牧■日期：２。００—０３一∞謦回日期：２００ｌ一０９—０８
基金璃目清华大学９８５微型飞机研究基金资助项目对微型飞行器的研制。１９９４年美国麻省理工学院建议制造世界上第一架搜集情报的微型飞行器。德国梅恩兹微技术学院开展了重量只有０．５ｇ的微型直升机研究。目前国外对微型飞行器的研究已取得一定成果，但未达到实用阶段。
自１９９８年起，我国开展了对微型飞行器的初步研究。目前国内在这方面的研究处于起步阶段，在微型飞行器设计方法与理论研究方面，还未有人进行较深入的研究。
微型飞行器是一个复杂的微型机电系统，它的设计研究涉及一系列综合性的科学技术问题，要满足微型结构和传动机构、空气动力学、动力系统、飞行控制与通讯系统、微型侦察系统等子系统的要求。因此从事设计微型飞行器研究需涉及多领域、多学科，必须组成多学科的设计研究队伍，采用科学的综合设计方法，才能完成设计一个满足各子系统要求的微型飞行器设计任务。
多学科设计优化（ＭｕｌｔｉｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙＤｅｓｉｇｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，简称ＭＤＯ口１）方法，是近年来在西
［３］ＦｕｋｕｄａＴ，ＨｏｓｏｋａｉＨ，ＩｎｌｅｌｌｉｇｅｎｔＰｉｐｅｌｉｎｅｌｎｓｐｅｃ—ｔｉｏｎａｎｄＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅＲｏｂｏｔ．Ｉｎ：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ
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（编辑卢湘帆）
作者简介：张末采，男，１９６４年生。上毒交通大学（上海市
２０００３０）机械工程学院高级工程师、博士研究生．研究方向为特种机器人及仿生机槭。发表论文１０余篇。ｓ恬生．男，１９４５年生．上海交通大学机械工程学院教授，博士研究生导师．王抛时，男，１９４０年生．上拇交通大学机械工程学院副教授．王晨ｔ．男．ｉ９４１
年生．上海交通大学机械工程学院副教授．
万方数据
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
北航飞行器多学科设计优化复习题
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。 4.给出MDO的三种定义，根据你的理解，MDO该如何定义？ Definition1：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。 Definition2：MDO是指在复杂工程系统的设计过程中，必须对学科（子系统）之间的相互作用进行分析，并且充分利用这些相互作用进行系统优化合成的方法。 Definition3：多学科设计优化就是进行复杂系统的设计过程中，结合系统的多学科本质，充分利用各种多学科设计与多学科分析工具，最终达到基于多学科优化的方法论。 My Definition：当设计中每个因素都影响另外的所有因素时，确定该改变哪个因素以及改变到什么程度的一种设计方法。 5.多学科设计优化中，什么是学科分析？什么是系统分析？ 学科分析：也成为子系统分析或子空间分析，以某一学科设计变量，其他学科对该学科的耦合状态变量和系统的参数为输入，根据某一学科满足的物理规律确定其物理特性的过程 系统分析：对整个系统，给定一组设计变量X，通过求解系统的状态方程得到系统状态变量的过程。 6.什么是多学科设计优化的状态变量？学科状态变量和耦合状态变量之间有什么区别?
多学科设计优化笔记
1主要研究内容 （一）解耦方法 解耦方法是多学科设计优化的重要组成部分。解耦的目的是为了使整个复杂的多学科系统分解为便为处理的学科子系统。虽然分解后的这些学科子系统总的计算工作量甚至将大于系统在没有分解之前的工作量，但分解带来的好处是分解后的各个学科子系统可以在本学科内独立地进行本学科相关的分析与计算工作，学科内的计算不需要考虑与其它学科的耦合作用。这种分解优化策略还与当前的多处理器、并行计算的特点相一致，大大提高了优化的效率。 多学科设计优化的分解方法大多是借鉴运筹学中的分解原理。现已存在多种分解方法，它们都具有如下的特点：即通过系统分析、学科分析、系统灵敏度分析、学科灵敏度分析、系统层优化、学科层优化及学科的协同等使系统构成一个整体。其中，协同使分解后的系统保持了原系统内的耦合关系。 多学科设计优化的分解策略主要分为层次型、非层次型及混合型。在层次型系统中，整个系统形成一个金字塔形，数据从顶端的父层开始，因此下端的子层可接受上端父层的数据，而同层之间不能直接进行数据的交流。在非层次型系统
中，并没有父与子层的关系，故系统中数据可自由交换没有任何限制。由层次型系统与非层次型系统则可构成混合型系统。 多学科系统的分解可以采用原来的经验或例子，也可根据对系统中各个模块之间数据的流向而进行系统的分解或使用一些正规的方法如N-平方法可对多学科系统进行分解[21]。 （二）灵敏度分析 灵敏度分析的基本思想就是为了求得输入变量改变一个单位时输出变量的变化大小。在传统的单学科设计优化问题中，灵敏度分析主要用来计算最优点处优化点对目标函数或约束函数的灵敏度，常通过计算最优点处目标函数或约束函数的导数来实现灵敏度分析。采用的方法有有限微分法、分析法、自动微分法等。从原理上来说，多学科设计优化中采用的灵敏度分析方法与单学科设计优化相同，但由于多学科设计优化中常常具有多个学科分析模块，各个学科分析模块之间存在着耦合关系，即一个学科分析模块的输入变量可能又是另一个学科的输出变量，因此在进行灵敏度分析，计算学科输入变量对输出变量（本学科或其它学科的学科分析模块输出变量）的影响时通常要涉及到其它学科分析模块，传统的灵敏度计算方法已不能胜任多学科设计优化的要求。另一方面，多学科设计优化中灵敏度分析的变量维数也大大多于单学科设计优化问题，所需的数据量也大为的增加。传统的灵敏度分析方法不能简单地推广到多学科设计优化环境中，因此，在多学科设计优化过程中，使用一种新的灵敏度分析手段成为必然。 九十年代初，Sobieski导出了用于耦合系统灵敏度分析的全局灵敏度方程。GSE 是一种能有效计算相互耦合多学科灵敏度的方法，该方法直接从隐函数原理推导而来，精确性较高。Sobieski导出的算法有两种，一种是基于每个学科分析模块残数的导数；一种是基于各个学科分析模块输出对其输入的导数。其中，以第二种方法应用的最为广泛，首先，各个学科独立的完成各自的灵敏度计算，然后集成分析计算全局灵敏度。多学科设计优化的灵敏度分析的作用主要在于跟踪学科之间相互影响的功能，判断耦合性的大小。同时，在一些多学科设计优化方法中，通过全局灵敏度方程得到的全导数被用来对状态变量进行近似处理。 除了以上介绍的灵敏度分析方法外，另外一种灵敏度分析方法是采用神经网
飞行器结构优化设计课程总结
《飞行器结构优化设计》 ——课程总结 专业航天工程 学号GS0915207 姓名
《飞行器结构优化设计》课程总结报告 通过这门课程的学习，大致了解无论是飞行器、船舶还是桥梁等工程项目的传统结构设计流程：首先是根据技术参数、经验和一些简单的分析方法进行初始的结构设计，然后用较为精确的分析方法对初始设计进行核验，根据核验结果，逐步调整设计参数，直到得到满意的设计方案。但是这种传统设计方法的产品性能优劣主要就取决于设计人员的水平，而且设计周期长，并要耗费大量的人力和物力。随着高速、大容量电子计算机的广泛使用和一些精度高的力学分析数值方法的建立和应用，使得复杂的结构分析过程变得更加高效、精确。 本课程重点就在于介绍结构优化的各种分析方法。这些分析方法都是以计算机为工具，将非线性数学规划的理论和力学分析方法相结合，使用于受各种条件限制的承载结构设计情况。 优化问题的数学意义是在不等式约束条件下，求使目标函数为最小或最大值的一组设计变量值，在实际工程应用中，优化问题所包含的函数通常是非线性的和隐式的。建立在数学规划基础上的优化算法，是依据当前设计方案所对应的函数值与导数值等信息，按照某种规则在多维设计变量空间中进行搜索，一步一步逼近优化解。随着计算机的发展和数学计算方法不断进步，结构分析。优化的方法也是随之水涨船高。 一、有限元素法 这是基于在结构力学、材料力学和弹性力学基础上的一种分析方法。研究杆、梁，经简化薄板组成的结构的应力、变形等问题。其方法是首先通过力学分析将结构离散化成单一元素，然后对单一元素进行分析，算出各单元刚度矩阵后，进行整体分析，根据方程组K·u=P求解。这种方法求解的问题受限于结构的规模、形式和效率。 二、敏度分析 结构敏度是指结构性状函数，如位移、应力、振动频率等对设计变量的导数。近似函数的构成，以及许多有效的结构优化算法，皆要利用这些参数的一阶导数，以至二阶导数信息。 结构敏度分析的基础是结构分析，对于复杂的结构，精确的结构分析工作是
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。在MDOIS情况下，各个学科都决定了设计。另一方面，多级方法能够将非层次的机构关系转化为层次结构而且每个层次都有优化程序。这些多级方法包括并行子空间优化（CSSO，Park和Lee在2001年提出；Renaud 和Gabriele在1994年提出；Sobieszczanski-Sobieski在1982年提出；Tappeta 在1998年提出）、双极集成系统合成（BLISS；Sobieszczanski-Sobieski在1998
HEEDS多学科优化方案
多学科设计优化 HEEDS ? MDO——多学科设计优化软件 多学科 不论是结构问题（线性或非线性，静态或动态，散装材料或复合材料）、流体问题、热力学问题，或者声学问题、NVH问题、动力学问题以及同时存在以上几项问题，HEEDS MDO都可以帮助用户寻找最佳解决方案。 易于使用的界面 虽然HEEDS MDO使用的技术很复杂，但是软件用户界面友好。它特有的选项卡界面可以使用户明确项目建立和执行的六个过程。 与诸多CAE工具的连接 HEEDS MDO与所有常用的CAE应用软件均有接口，使设计优化过程自动化。它还能调用多种软件工具进行前处理，后处理，分析计算和多学科优化。HEEDS MDO为以下工具提供输入和输出接口： ?Abaqus ?ANSYS WB ?Excel ?LS-DYNA ?Nastran
?NX ?Solidworks ?SW Simulation 另外，HEEDS MDO提供一种通用接口生成ASCII格式的输入输出文件，从而可以连接所有商业或者私有CAE工具。如果您不确定您的工具是否与HEEDS MDO兼容，可以联系我们。 独有的优化技术 HEEDS MDO默认的研发方式-SHERPA采用多重研发策略，可以动态和实时的随着优化范围的变化调整针对问题的研发方式。用户可以利用HEEDS软件进行众多的分析，快速确定优化空间，省去了众多的试验费用及时间；从大量的模型参数中提取出敏感参数，并对敏感性参数进行评估；对模型的健壮性和可靠性进行评估。通过对模型参数的优化，达到减少模型质量与成本的目的。 通过HEED优化分析，车身减重33.5kg
并行优化技术 HEEDS PARALLEL通过同时提交多个方案给不同的处理器，提高优化速度，且速度提高与硬件及软件资源几乎是线性的关系。 典型应用 BD公司：使用HEEDS MDO结合有限元方法对医疗器械设计进行优化和评估。 PRATT & MILLER：使用HEEDS MDO优化军用重型汽车底盘组件参数，为赛车优化齿轮速比，优化赛车悬挂系统的球形连接头。
飞机总体多学科设计优化的现状与发展方向_余雄庆
第40卷第4期2008年8月 南 京 航 空 航 天 大 学 学 报Journal of N anjing U niversity of Aero nautics &Astronautics V ol.40N o.4 A ug.2008飞机总体多学科设计优化的现状与发展方向 余雄庆 (南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室,南京,210016) 摘要:通过对飞机总体多学科设计优化(M ultidisciplinary design optimizatio n ,M D O )研究进展的分析,为飞机总体M D O 进一步研究和应用提供基础。首先阐述飞机总体M DO 与传统飞机总体参数优化的区别,然后介绍M DO 领域中重要成果,包括代理模型技术、多学科敏度分析、M DO 策略和M DO 环境。着重分析飞机总体M DO 的关键技术及其实现途径,包括飞机总体M D O 流程、参数化飞机几何模型、分析模型的自动生成、耦合关系分析与表示、数据交换与数据管理和M DO 环境的建立。指出面向一体化产品开发团队的M DO 、基于不确定性的M D O 和面向飞机族的M DO 是飞机总体M DO 研究的3个新的研究方向。飞机总体M DO 使飞机总体设计过程更加科学化和自动化。 关键词:飞行器设计;多学科设计优化;优化 中图分类号:V 221 文献标识码:A 文章编号:1005-2615(2008)04-0417-10 基金项目:航空科学基金(00B52017)资助项目;国家自然科学基金(90305004)资助项目;武器装备预研基金资助项目。 收稿日期:2007-10-10;修订日期:2007-12-03 作者简介:余雄庆,男,教授,博士生导师,1965年5月生,E -mail :y x q @nuaa .edu .cn 。 Multidisciplinary Design Optimization for Aircraft Conceptual and Preliminary Design :Status and Directions Yu X iongqing (K ey Labo rat or y o f Fundamental Science for Nat ional Defense-A dv anced Desig n T echno lo gy of F light Vehicle, N anjing U niver sity of A ero naut ics &A stro naut ics ,N anjing ,210016,China ) Abstract :The state-of-the-art in the multidisciplinar y desig n optimization (M DO)for aircraft conceptual and preliminary design is review ed.T his paper prov ides a basis for one in understanding M DO,further research and applicatio ns of M DO to aircr aft conceptual and pr eliminary design .The differences betw een M DO and traditional optim izatio n techniques in air craft desig n are presented.T he co mmo n issues in M DO are rev iew ed,including sur rogate m odels,sensitivity of coupled systems,MDO methods,and M DO computational enviro nm ent .T he emphases ar e o n the key enabling techno logies in aircraft M DO ,including the strategies of M DO application in aircraft design ,a par am etric aircr aft CAD modeling ,au-to matic generations of analysis models,coupling analysis,and expression am ong disciplines,data tr ans-fer and management,and distributed computing framew ork.The nex t frontiers in MDO for aircraft de-sign ar e MDO fo r integr ated pro duct teams (IPT ),M DO under uncer tainty ,and MDO fo r aircraft fam i-ly.T he im pact of M DO in aircraft prelim inary design is that the design process is m ore scientific and au-to matic. Key words :aircr aft design ;m ultidisciplinary desig n optim ization ;optim ization 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、隐身和成本分析等多个学科。 为了缩短飞机总体设计周期,并能获得更优方案,人们在20世纪60年代中期就开始将计算机技术和
基于机翼的结构优化设计
基于机翼的结构优化设计 摘要 结构优化设计是一门与数学有重要联系的学科，它可以使设计方案向着改善的方向发展，在这门学科中可以利用数学特性可以使得计算过程简化。这门学科具有相当深厚的工程背景。飞行器结构优化在飞行器减重方面有重大成效，而飞行器减重是飞行器设计中核心问题。本文就一架小型飞机机翼的优化设计为例，简单介绍了结构优化设计中的基本概念以及计算方法。 关键字结构优化设计飞行器机翼 一、结构优化设计的定义与步骤 优化设计是20世纪60年代初发展起来的一门学科，也是一项新技术和新的设计方法。它是将最优化原理和计算机技术应用与设计领域，为工程设计提供一门重要的科学设计方法。利用这种方法，人们就可以从众多的设计方案中寻找出最佳设计方案，从而大大提高设计效率和质量[1]。目前，最优化方法已在工程技术、自动控制、系统工程、经济计划、企业管理等领域获得了广泛的应用。 这学期我学习了“结构优化设计”这门课，在这门课上我学习了许多基本的结构优化设计概念与方法如拉格朗日乘子法、应力比例因子法等等，了解到了作为一项设计不仅要求方案可行、合理，而且应该是某些指标达到最优的理想方案。这半学期的学习对于我的专业知识架构有着极大的影响，对我将来的学习大有裨益。 “设计”一词本身就包含了“优化”的概念，在传统的结构优化设计中，设计者要根据设计要求和实践经验，去创造合适的设计方案，再进行强度、刚度和稳定性的校核计算，已验证可行性[2]。而在结构优化设计中，力学分析的作用不止是安全校核，而是作为一个积极主动的设计手段。这一点应引起我们的重视。 二、飞行器结构优化设计的定义与步骤 航空器的诞生与发展，不仅极大地改变了人类的生活方式，促进了社会经济繁荣，而且成为了国家综合实力的集中体现。设计一架成功的航空器，需要几十
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。它与传统的飞机总体参数优化的主要区别是：1）分析模型中采用各学科已发展成熟的数值分析模型，计算精度较高，从而可提高总体设计优化的可信度；2）不依赖统计数据或经验公式，可用于新型飞机总体设计；3）通过研究各学科（或子系统）之间的耦合关系，获得总体最优方案；4）通过应用先进的分布式计算技术，集成各学科分析模型和优化技术，整个系统是一种分布式的、模块化的结构。 近十几年来，飞机总体MDO在航空工业发达的国家受到重视，政府部门资助了一系列飞行器MDO的研究计划。1994年以来，在NASA资助下大学的研究人员对有关高速民机MDO问题进行了较广泛的研究，NASA与工业界合作研制了高速民机多学科设计优化系统HSCT。虽然高速民机项目已经终止，但有关研究推动了飞机总体MDO的发展。随后NASA 又启动了先进工程环境项目（Advanced Engineering Environment，简称AEE），旨在为新一代可重复使用空间飞行器的概念设计提供一个协同设计环境。上世纪90年代末，欧洲实施了为期三年的多学科设计优化研究计划，其主要目的是在分布式环境下集成各学科的软
多学科设计优化技术
２０１０年６月?ｗｗｗ．ｍｉｅｃｈｉｎａ．ｃｏｍ? 53 数字工厂／研发 actory F igital D 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。 如何将多学科设计优化（ＭＤＯ）概念转化为具体应用技术，国内外有众多的企业及研究单位投入了大量人力、物力进行ＭＤＯ相关的研究。当前该领域的主要研究热点主要集中在三个方面： （１）各行业设计工具和软件的集成，建立多学科设计模型，实现综合设计； （２）多学科设计优化算法研究，高效的优化算法降低方案迭代次数，多样化的优化策略实现多学科（系统）的参数耦合以及并行设计； （３）分布式网络计算环境技术，调用松散的计算机资源，实现设计优化任 务的并行计算，提高设计效率。 经过２０年的发展，许多ＭＤＯ技术已经在工业界得到成功应用。在国外航空航天业飞行器多学科设计优化项目包括： ＮＡＳＡ主持的新一代超音速民机 图１ 传统设计方式 （ａ）ＣＳＳＯ算法 （ｂ）ＣＯ算法 图２ 多学科优化策略示例 规范化的设计流程，并在此基础上进行系统优化，全面提高研发效率，为新产品研制提供保障。 多学科设计优化（ＭＤＯ）技术 多学科设计优化（ＭＤＯ）作为面向所有行业的一个通用技术研究领域，于上世纪８０年代形成。最初由美国航空航天学会（ＡＩＡＡ）根据航空航天复杂产品 图３ ＭｏｄｅｌＣｅｎｔｅｒ架构
飞行器多学科优化设计方法
情报交流 本文2008201226收到,作者分别系北京航空航天大学博士、教授、教授 飞行器多学科优化设计方法 梅东牧 黄 俊 武 哲 摘 要 回顾传统的飞行器多学科优化设计方法,介 绍多学科优化方法在现代飞行器设计中的应用状况和新发展。讨论了遗传算法、模拟退火法、响应面方法和鲁棒方法等,在计算分析过程中研究了采用高、低精度求解搭配的变计算精度模型管理方法以及基于信赖域方法的近似模型管理结构,最后展望了多学科优化在飞行器设计中的应用前景。 关键词 飞行器 优化设计 遗传算法 模拟退火法 响应面 鲁棒设计 现代的飞行器设计是高度复杂的大系统,是一个综合了多种科学技术的系统工程。它涉及到气动力、隐身等诸多学科,这些学科之间往往相互作用,互相融合,因此,在外形布局设计中,需要充分协调其中的不同要求。为此,基于飞行器设计、空气动力学以及电磁学等多学科理论,出现了飞行器设计中多学科综合设计这一新的研究方向,以实现结构、气动、隐身的多学科优化设计,从而可以有效地解决上述问题。 飞行器多学科优化设计是指运用CAD 、CF D 、CAE 和其它计算机虚拟设计工具,采用先进的多 学科设计优化方法,以全面的飞行器性能为目标,面向组成飞行器的各系统并行交互地进行设计,以改善飞行器综合性能、缩短设计周期、降低研制和使用费用。 飞行器多学科优化设计技术的基本原理是多学科设计优化。所谓多学科设计优化,是指利用数学和计算机工具,采用各分系统成熟的高精度数值分析模型,并行地开展总体方案和分系统设计优化,为决策提供量化的依据。通过充分利用分系统与总体方案之间、分系统与分系统之间的有利耦合作用,可以获得整个飞行器系统的最优解;通过利用 高精度模型,可以提高设计方案可信度,并且具备 优化创新布局的能力;通过并行工作,可以缩短设计周期。 相对于传统的飞行器设计技术,飞行器多学科优化设计技术具有革命性的变化。在传统的飞行器过程中,专业流程通常是串行的,一般采用“设计—改进”的方式迭代,在迭代过程中依赖物理试验,在众多的可选方案中通常采用定性的评估方法决策选取。这样设计的不足之处是:无法以最小代价全面满足各分系统要求,难以搜索到最优方案(“设计2改进”方式),周期长、耗资大、风险大,难以全面满足多种设计目标。相反,在多学科优化的飞行器设计过程中,专业流程是并行的,采用“设计—优化”的方式迭代,在迭代过程中大量采用计算机虚拟设计方法,用定量方法辅助决策。因此,多学科优化设计方法可以从根本上克服传统设计方法的不足。 飞行器的多学科优化设计就是在设计飞行器外形时,要综合考虑电磁散射特性和气动特性等对外形的要求,对矛盾的要求力求取得良好的折衷。这就必须要利用流场和电磁场各自的描述特性和计算方法,协调设计出一种能同时满足气动力和雷达散射截面要求的最佳飞行器外形。由此可见,飞行器的多学科优化设计问题实际上是一个多目标优化问题。 随着计算机技术的发展,以及多学科综合优化设计(MDO )的成熟,不断涌现新的优化算法[1,2],本文将重点讨论解决上述问题的设计方法,提出飞行器优化设计中的一些关键研究领域,最后展望多学科优化在飞行器优化设计中的应用前景。
北航飞行器结构优化设计
结构优化设计课程总结 通过对本课程的学习，我了解到工程设计的过程中，一般都是先粗略估计一些数值，然后进行校核分析，如果不合适，则需进一步修正数值后校核，使数值进一步去拟合理想值，如此多次进行以达到最优的效果。但是这样做周期会比较长，计算量也比较大。这门课就是讲解这些算法如何优化的。 由此总结出本课程前后主要由三部分构成。第一，优化设计的基本理论，包括结构优化设计的数学模型、线性规划基本理论和计算方法、无约束非线性规划和约束非线性规划的基本理论、多种计算方法的公式、性质和流程、多目标优化的基本理论和计算方法；第二，工程结构优化设计，包括适用于工程设计的优化准则法、对飞行器结构设计具有重要意义的结构可靠性优化设计；第三，飞行器优化设计技术的新发展，包括多学科设计优化（MDO）、遗传算法及改进、智能优化设计技术。 这些分析方法都是以计算机为工具，将非线性数学规划的理论和力学分析方法结合，使用于受各种条件限制的承载结构设计情况。优化问题的数学意义是在不等式约束条件下，求出使目标函数为最小或最大值的一组设计变量值。在实际工程应用中，优化问题所包含的函数通常是非线性的和隐式的。因此建立在数学规划基础上的优化算法，是依据当前设计方案所对应的函数值与导数值等信息，按照某种规则在多维设计变量空间中进行搜索，一步一步逼近优化解，也就是一个迭代的过程。故在计算机上进行该类运算会更加具有实际意义。 一、有限元素法 这是基于在结构力学、材料力学和弹性力学基础上的一种分析方法。研究杆、梁，经简化薄板组成的结构的应力、变形等问题。其方法是首先通过力学分析将结构离散化成单一元素，然后对单一元素进行分析，算出各单元刚度矩阵后，进行整体分析，根据方程组K·u=P求解。这种方法求解的问题受限于结构的规模、形式和效率。在有限元素法中,用网格将结构划分为若干小块,这些小块称为有限元素，简称有限元。它们可以是三角形、四边形、四面体、六面体或其他形状，易于为计算机记录和鉴别。然后采用分片的连续函数（通常是多项式函数）来描述各元素内的位移场或应力场，并通过每个元素边界上事先规定的一组节点与周围元素相连接，保证必要的连续条件。以节点的广义位移为未知数的称位移法，
基于近似模型的亚轨道飞行器多学科设计优化研究
目录 摘要 (i) ABSTRACT...................................................................................................................... i i 第一章绪论 (1) 1.1研究背景 (1) 1.1.1 亚轨道飞行器研究进展 (1) 1.1.2 多学科设计优化与研究进展 (4) 1.1.3 近似模型技术研究进展 (4) 1.2论文研究的主要工作 (6) 1.3论文结构 (7) 第二章近似模型技术研究 (8) 2.1常用的近似建模方法 (8) 2.1.1 多项式响应面模型 (8) 2.1.2 支持向量机模型 (9) 2.1.3 径向基插值模型 (10) 2.1.4 Kriging函数模型 (11) 2.2试验设计理论 (13) 2.3近似模型误差评判方法 (14) 2.4近似能力的评价方法 (15) 2.4.1 拟合型近似模型评价方法 (15) 2.4.2 插值型近似模型评价方法 (16) 2.5函数测试分析 (16) 2.5.1 一维函数测试 (17) 2.5.2 二维函数测试 (19) 2.6本章小结 (21) 第三章亚轨道飞行器气动学科近似建模 (22) 3.1亚轨道飞行器几何模型参数化 (22) 3.2亚轨道飞行器气动性能数值仿真 (24) 3.2.1 流体计算网格的划分 (25) 3.2.2 CFD数值仿真计算 (25) 3.2.3 数值仿真数据的验证 (29) 3.3气动建模仿真自动化的集成方法 (31)
3.3.1 CAD建模自动化 (31) 3.3.2 数值仿真自动化 (32) 3.4亚轨道飞行器气动学科近似模型 (33) 3.5气动学科近似模型中样本数的影响分析 (35) 3.6本章小结 (38) 第四章基于期望增长函数的径向基插值建模方法 (39) 4.1期望增长函数试验设计方法 (39) 4.2基于EI方法的径向基插值建模方法 (40) 4.3函数测试分析 (41) 4.4气动建模验证 (43) 4.5本章小结 (46) 第五章基于近似模型的亚轨道飞行器多学科设计优化 (47) 5.1优化问题的设定 (47) 5.1.1 亚轨道飞行器返回段飞行特性 (47) 5.1.2 优化问题的设定 (49) 5.2学科模型的建立 (50) 5.2.1 几何模型 (50) 5.2.2 气动学科模型 (50) 5.2.3 结构（质量）学科模型 (51) 5.2.4 弹道学科模型 (52) 5.3优化过程与优化框架的集成 (53) 5.3.1 优化过程 (53) 5.3.2 优化框架的集成 (56) 5.4优化结果的分析 (57) 5.5本章小结 (58) 结束语 (60) 致谢 (62) 参考文献 (64) 作者在学期间取得的学术成果 (69)