飞行器多学科设计优化Multidisciplinary Design Optimization of ...

大系统理论体系下的飞行器多学科设计优化方法《大系统理论体系下的飞行器多学科设计优化方法》是一篇有关于飞行器设计优化方法的文章。

文章首先介绍了大系统理论体系，然后着重讨论了多学科设计优化的重要性，探讨了在大系统理论体系下的飞行器设计中多学科设计优化技术的应用，以及多学科设计优化方法对飞行器设计产生的积极影响。

最后，文章指出了未来研究的发展方向。

【大系统理论体系】大系统理论体系是从复杂系统设计方向出发，用以支持多学科建模、优化以及模拟优化的一种方法。

它不仅可以有效地完成全局优化，而且能够有效地支持系统拓补、对各个子系统进行深入分析和全面优化。

大系统理论体系提供了一种新的思考和设计飞行器的方法，使设计者将传统的单学科设计方法推广为多学科设计方法。

【多学科设计优化的重要性】多学科设计优化是指在设计过程中，考虑到涉及到的多个学科，从而实现系统完整性和有效性的一种设计方法。

随着飞行器性能、动力学和结构性能要求的提高，以及材料和制造技术的进步，多学科设计优化具有至关重要的意义，可以有效解决现有的设计难题，保证设计的有效性、可行性与安全性。

【大系统理论体系下的飞行器多学科设计优化技术】基于大系统理论体系的飞行器多学科设计优化技术，主要包括以下几种方法：（1）基于评估函数的优化技术。

此类技术可以较好地解决多目标多约束优化问题，并且可以在较短的时间内获得满意的优化结果。

（2）多方法结合的优化技术，将模拟退火算法、粒子群算法等和传统优化方法相结合，利用比较多的优化方法，可以更好地求解优化问题。

（3）多学科设计优化方案的并行计算技术，由于多学科设计优化计算量大，利用并行计算技术，可以大大提高效率，使优化结果在较短的时间内得到。

（4）基于系统建模的多学科设计优化技术，利用系统建模技术，可以从上层到下层来解决复杂的优化问题。

【多学科设计优化方法对飞行器设计的影响】利用大系统理论体系和多学科设计优化技术，可以有效实现多学科设计优化。

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（MDO）是一种整体性设计技术，主要通过
对包括机械、控制、电子、计算机和软件等各学科的综合应用，从而
获得最优化的设计结果。

它以提高综合性能以及降低整体成本为目标，有效解决多学科设计的复杂特征，使设计中的各个子系统不仅符合给
定的功能和性能，而且有针对性地调整每一部分。

MDO算法一般由三个步骤组成，分别是设计空间确定、优化策略
选择和整体优化算法。

首先，确定需要优化的设计参数，建立模型并
计算模型输出。

然后，利用多学科的设计知识及计算机的支持，选择
合适的优化策略，应用合理的算子求解，以优化模型中的目标函数。

最后，利用结果重新执行循环，以实现最终整体优化。

MDO算法由日益复杂的飞行器需求所促进，已成为飞行器设计中
广泛使用的体系结构。

为满足不同需求，现有许多成熟的MDO算法库，可用于探索最优设计。

比如，专用于航空器设计的FMS（Flight Missions Simulator）和SASDE（Simulated Aircraft Design Environment），可借助数值算法设计出低噪声、低排放的机体结构，
满足多学科要求，提升航空器的综合性能。

总而言之，多学科设计优化算法具有科学明确、全面综合的特点，无可厚非地被用于了飞行器的设计，它能有效地优化设计参数，从而
为制造高性能、高质量的飞行器提供基础支撑。

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%。

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。

飞机设计的多学科优化方法研究1.学科分析方法和优化模型的建立一般遵循以下几个原则:(l)对多学科优化来说，采用不同复杂度的分析方法求解同一设计对象，进行精度与计算代价的折衷是非常重要的。

(2)多学科优化中所采用的分析模型通常比单学科优化的更简单、精确度更低。

(3)在同一学科采用不同精度的分析模型，如对本学科采用精确分析模型，所需的其他学科的状态变量信息则通过简单分析模型求得。

(4)尽量减小学科间的数据传输量。

如对气动/结构的综合设计，将分布力和分布变形用少量机翼平面上所定义的基准函数来代替，学科间只需传输这些函数的系数，而不需要传递大量分布力和分布变形的离散数据。

2.设计问题的分解方法优化模型建立后，分析设计问题的学科组成及学科间的关系是进行多学科设计优化的前提:层次型分解、非层次型分解、混合型分解3.多学科近似技术多学科设计优化中除了局部近似还常用到全局近似，即在整个设计空间对设计对象进行近似，主要包括二次响应面、Kriging模型和神经网络等非线性近似技术。

此外，采用非线性近似技术(特别是二次响应面这种拟合函数)还具有光滑数值噪声的作用4.多学科设计优化算法优化算法属于优化理论的研究领域，而多学科设计优化算法则是从设计问题本身入手，从设计计算结构、信息组织的角度来研究问题，是在具体寻优算法的基础上提出一套设计计算框架，该计算框架将设计问题各学科的知识与这些具体的寻优算法结合起来形成一套有效的解决复杂对象的优化求解方法。

目前多学科设计优化算法的一个发展方向是各学科先并行优化然后再进行系统级优化，即所谓的学科级优化与系统级协调的问题。

各学科建立何种形式的优化模型，学科级与系统级之间的信息传递，以及如何进行系统级协调是多学科设计优化算法研究的重点。

多学科设计优化研究中主要从减少系统分析次数和将系统分析过程与优化迭代过程相分离两方面来降低优化设计的计算量和难度。

5.多学科设计优化方法概述多学科设计优化算法可按是否分级分为单级优化算法和分级优化算法。

飞行器设计中的应力分析与优化在航空航天领域，飞行器的设计是一项极其复杂且关键的任务。

其中，应力分析与优化起着至关重要的作用，直接关系到飞行器的安全性、可靠性和性能表现。

应力，简单来说，就是物体在受到外力作用时内部产生的抵抗力量。

在飞行器中，各种结构部件都会承受不同形式和大小的载荷，如飞行中的空气动力、发动机推力、自身重量等。

这些载荷会在结构内部产生应力，如果应力超过了材料的承受极限，就可能导致结构失效，引发严重的事故。

应力分析是确定飞行器结构在各种载荷条件下内部应力分布的过程。

通过这一分析，设计师可以了解结构的薄弱环节，评估其安全性。

在早期的飞行器设计中，应力分析主要依靠经验和简单的计算方法。

但随着科技的进步，现代应力分析已经采用了先进的数值模拟技术，如有限元分析（Finite Element Analysis，简称 FEA）。

有限元分析将飞行器结构离散成大量的小单元，通过对每个单元的力学行为进行计算，最终得到整个结构的应力分布情况。

这种方法能够考虑到结构的复杂几何形状、材料特性和载荷的多样性，提供非常精确的结果。

例如，在设计飞机机翼时，通过有限元分析可以模拟出不同飞行姿态下机翼所承受的应力，从而确定机翼的最优结构形式和材料分布。

然而，仅仅进行应力分析是不够的，还需要对结构进行优化，以在满足强度要求的前提下减轻重量、降低成本、提高性能。

优化的目标可以是多种的，比如最小化结构重量、最大化强度储备、最小化成本等。

优化的过程通常涉及到改变结构的几何形状、尺寸、材料选择等。

在几何形状优化方面，可以调整部件的外形，如机翼的翼型、机身的横截面形状等，以改善应力分布，降低峰值应力。

尺寸优化则是确定结构部件的最佳厚度、长度等参数。

材料优化则是选择最适合的材料，既要满足强度要求，又要考虑成本和重量等因素。

例如，在设计飞机机身时，可以通过优化机身的加强筋布置和壁厚分布，在保证强度的同时减轻机身重量。

对于火箭发动机的喷管，通过优化喷管的形状和材料，可以提高燃烧效率，降低热应力。