多學科設計優化算法及其在飛行器設計中應用

王俊杰 付若涵 周懷遠

摘要：飛機的總體設計難度更大，技術要求更高。因此為了確保飛機的整體性能，設計人員必須確定飛機的總體參數及其子系統的參數。多學科設計優化算法是技術進步的產物，將多學科設計優化算法應用于飛機設計可以有效降低飛機的生命周期成本。在本文中，我們分析了多學科設計優化算法，并提出了將多學科設計優化算法應用于飛機設計的策略，以幫助那些希望將多學科設計優化算法應用于飛機設計的人們。

關鍵詞：多學科設計優化算法;重要性;應用

前言

隨著航空航天工業的發展，多學科設計的優化逐漸引起人們的注意。多學科設計優化在促進我國航空航天工業發展中發揮了非常重要的作用，已成為航空航天工作中的關鍵研究課題。

一、多學科設計優化的重要性

通過不斷優化過程，設計師對飛機設計的知識逐漸豐富，但設計自由度受到限制，因此這對飛機的創新設計施加了更多限制。在設計過程中，可以更改許多其他關鍵設計參數，以更輕松地滿足飛機的設計目標，而飛機的基本設計只有在確定了飛機的總體布局后才能正式開始。在基礎設計階段，結構領域在飛機的設計中起著更為重要的作用。在詳細設計階段，應在詳細設計階段更加重視這三種傳統，以提高設計完成后飛機的裝卸質量，使飛機更好地滿足設計要求，同時也需要注意飛機設計階段的飛行力學和控制問題。由于各個領域實際上起著不同的作用，因此很難優化飛機的設計，為了確保設計期間的設計優化，必須最大化發揮飛機設計中各個領域的優勢。

在多學科設計優化算法的實際應用過程中，可以將現有航空領域的空氣動力學，結構等領域綜合應用到飛機設計中，也可以在多學科設計的詳細設計階段使用。將周轉時間適當地添加到概念設計和初步設計階段，以便每個學科在飛機設計中都有其獨特的優勢。同時在多學科設計課程中，必須滿足兩個要求：首先，在設計過程中，所有新信息的數據傳輸速率必須能夠保持在一定范圍內，這樣這些數據可以快速傳遞與數據信息關聯的收件人。其次，如果設計變量發生更改，則應該首次可以評估變量更改，減少對系統和各個學科的影響。在這兩個需求中，第一個可以通過圖形可視化完成，第二個必須基于合成分析和靈敏度分析來完成。多學科設計優化提高了人腦與計算機之間協作的能力，使飛機設計變得更加容易。

二、多學科設計優化

通常，分析復雜系統的方法是將系統分為幾個子系統，而系統之間的作用機理是不同的。復雜的系統分為兩，一個是分層系統，另一個是非分層系統。分層系統下的子系統提供具有強序列的“樹”結構，而非分層系統下的子系統提供具有關聯關系的“網”結構。

從數學上講，它可以表示為：

尋找：X

最小化：f = f（X，y）

約束：hi（X，y）= 0（i = 1，2 ... m）gi（X，y）s0（j = 1，2，... n）

在非分層系統中，該算法必須迭代幾次才能完成，如果系統分析有針對X的解決方案，則可以獲取約束和目標函數。可以進行定量信息交換，子系統之間的并行優化和分析設計方案，減少計算時間的子系統和組織工程設計，得到全局優化，同時也可以得到更多的解決方案。

三、多學科設計優化算法及應用

1.單級優化算法

單級優化算法的系統級優化算法主要用于低復雜度，低變量的目標系統的設計，與傳統的單域優化算法更為相似。受單步優化算法的大量計算影響，飛機設計分析模型主要基于近似估計，而各學科之間的交互作用則較少反映。基于全局靈敏度方程的單階段優化算法可以更好地了解整個飛機系統的靈敏度，并且每個子系統的靈敏度分析也可以并行執行。

2.并行子空間優化算法

并行子空間優化算法包括基于全局靈敏度分析的優化算法，基于全局靈敏度分析的優化算法的改進版本以及基于響應面的優化算法。在基于全局靈敏度的并行子空間優化算法中，每個子系統彼此獨立，優化的設計變量也不同，系統設計變量是每個子系統的設計變量的組合。該算法可有效減少計算量，同時實現多個子系統的設計優化，并保持原有系統的組合性。多學科的優化設計軟件被廣泛應用于飛機的初步設計中。但是，這種優化算法有幾個缺點，并且由于不能完全保證收斂性，因此振蕩現象更為普遍。在實際設計中，設計變量對子系統的廣泛影響降低了飛機的操縱性能和結構不穩定性。基于響應面的優化算法不需要設計人員分析系統的靈敏度，該方法可以促進對連續或離散混合變量的優化，并有效地消除數值噪聲。在飛機設計中，該算法主要用于一般航天飛機和旋翼飛機的初步設計。其優點是，獲得系統全局最優解的可能性增加，并且系統分析的數量減少。但是，隨著設計變量和狀態變量y繼續增加，網絡的響應時間也相應增加。

3.協同優化算法

協同優化算法是創建由子系統的設計優化計劃部分提供的目標計劃。系統級別優化的差異不明顯。Spes等人將CO算法應用于飛機空氣動力學-結構-性能的集成設計，Eppeal等人將CO算法擴展到一個多用途優化問題，并提出了一個多用途CO算法。這些應用研究表明，CO算法不僅可以實現并行設計，而且實際上可以找到更好的設計解決方案。根據許多計算示例表示，CO算法將顯著增加子系統分析的次數，因此總的計算量可能不會減少。

結束語

雖然國內多學科設計優化算法發展的越來越成熟，但仍然存在許多理論和實踐問題。當前，多學科設計優化算法已廣泛用于飛機設計的空氣動力學，性能，結構和其他方面。總而言之，多學科設計優化的發展在我國航天工業的發展中起著非常重要的作用。多學科設計優化不僅可以在設計過程中有效降低飛機的設計成本，還可以有效地處理相對復雜的航空系統。如此一旦進行應用，相信大多數航空航天從業者都會喜歡跨學科的設計優化。同時我們也相信，越來越多的人認識到在航空航天工程中多學科設計優化的重要性，多學科設計優化的實際應用將變得越來越完整。

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沈陽航空航天大學 遼寧沈陽 110136