多学科设计优化简要介绍
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multidisciplinary design analysis and optimization 1. 引言1.1 概述多学科设计分析与优化是一种综合了不同学科领域知识的研究方法和技术。
在现代工程设计中,为了解决复杂的问题,需要融汇多个学科领域的知识和经验。
多学科设计分析与优化旨在通过将不同学科领域的技术和方法结合起来,提供全面的解决方案,并找到最佳设计。
1.2 文章结构本文将首先介绍多学科设计分析与优化的概念及其重要性。
然后,讨论多学科设计分析所涉及的不同方法和工具,并通过实例应用和案例研究进行说明。
接下来,我们将探讨在应用多学科设计分析与优化时面临的挑战,并提出解决方案。
最后,我们总结主要观点和发现,并展望未来研究方向。
1.3 目的本文旨在对多学科设计分析与优化进行全面而系统的介绍,以帮助读者深入理解其概念、方法和应用。
该篇文章还将重点讨论在实践中遇到的挑战,并提出相应解决方案。
通过阅读本文,读者将能够对多学科设计分析与优化的重要性有更深入的了解,并在实际工程设计中应用相关方法和工具。
以上是“1. 引言”部分的详细内容。
2. 多学科设计分析与优化概述2.1 多学科设计多学科设计是一种集成了不同学科知识的设计方法。
传统的工程设计通常只关注特定领域,例如机械设计、电气设计或结构设计等,而忽视了其他相关学科的因素。
然而,在现代复杂系统的开发中,多个学科之间的相互作用和影响变得越来越重要。
因此,多学科设计强调整体性和综合性思考,将各个学科的要求、限制条件和目标统一考虑进来。
2.2 设计分析和优化概念设计分析是指通过建立数学模型和仿真技术来评估并理解产品或系统在不同条件下的行为和性能。
它可以帮助工程师预测产品在实际运行中可能出现的问题,并提供优化方案以改善其性能。
而优化则是指在给定约束条件下,寻找最佳解决方案以达到特定目标。
在多学科设计中,优化需要考虑各个学科之间的相互关系,并综合考虑各个学科对整体性能的影响。
多学科优化(MDO)是一个工程领域,它使用优化方法来解决包含多个学科的设计问题。
它也被称为多学科系统设计优化(MSDO)和多学科设计分析和优化(MDAO)。
MDO的主要思想为:采用各学科已发展成熟的精度高的分析模型,提高优化设计可信度;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;通过各学科组并行设计,缩短设计周期;用精细数值分析模型取代了工程估算的经验公式,面向创新布局的工程设计。
MDO的主要特点包括:
1.集成性:MDO将多个学科的知识和技能集成在一起,以解决复杂的
设计问题。
2.优化性:MDO使用先进的优化算法和技术,以找到最佳的设计方案。
3.交互性:MDO强调各学科之间的交互和合作,以促进创新和改进。
4.适应性:MDO可以根据不同的设计问题和需求进行调整和改进。
MDO的应用领域非常广泛,包括航空航天、汽车、电子、建筑、计算机和配电等。
在航空航天领域,MDO已经被广泛应用于飞机和航天器的设计中。
例如,波音混合翼身(BWB)飞机概念在概念和初步设计阶段广泛使用了MDO。
BWB设计中考虑的学科是空气动力学、结构分析、推进、控制理论和经济学。
此外,MDO还可以应用于其他领域,如医疗、农业、环保等。
例如,在医疗领域,MDO可以用于药物设计和疾病治疗方案的优化。
在农
业领域,MDO可以用于农作物种植方案的优化。
在环保领域,MDO 可以用于污染控制和资源利用的优化。
总之,多学科优化是一种强大的工具,可以帮助工程师和设计师解决复杂的设计问题。
它不仅可以提高设计的效率和准确性,还可以促进创新和改进。
航空航天系统的多学科优化设计在当今科技飞速发展的时代,航空航天领域取得了令人瞩目的成就。
从翱翔蓝天的飞机到探索宇宙的航天器,这些伟大的工程奇迹背后,都离不开先进的设计理念和技术。
其中,多学科优化设计(Multidisciplinary Design Optimization,简称 MDO)扮演着至关重要的角色。
航空航天系统是一个极其复杂的综合体,涉及到众多学科领域,如空气动力学、结构力学、推进系统、控制工程、材料科学等等。
传统的设计方法往往是将这些学科分别进行考虑和优化,然后再进行整合。
然而,这种串行的设计流程存在着诸多局限性,容易导致设计方案的局部最优而非全局最优,同时也增加了设计周期和成本。
多学科优化设计则是一种将多个学科有机整合,同时进行优化的设计方法。
它的核心思想是在设计的早期阶段就充分考虑各个学科之间的相互影响和耦合关系,从而实现系统整体性能的最优。
在航空航天系统中,空气动力学是一个关键学科。
飞机或航天器的外形设计直接影响着其飞行性能,如升力、阻力、稳定性等。
通过多学科优化设计,可以将空气动力学与结构力学相结合。
在优化外形以减少阻力的同时,确保结构能够承受飞行过程中的各种载荷,避免出现强度不足或过度重量的问题。
结构力学对于航空航天系统的安全性和可靠性至关重要。
在多学科优化中,不仅要考虑结构的强度和刚度,还要考虑其振动特性、疲劳寿命等因素。
同时,要与其他学科协同,以在满足性能要求的前提下,尽量减轻结构重量,提高燃油效率或增加有效载荷。
推进系统也是航空航天系统中的重要组成部分。
对于飞机来说,发动机的性能直接影响着飞行速度、航程和燃油消耗;对于航天器,推进系统的效率则决定了其轨道转移能力和任务执行的可行性。
在多学科优化中,需要将推进系统与其他学科进行综合考虑,例如优化飞行器的外形以减少进气阻力,提高发动机的进气效率,或者根据飞行任务和轨道需求来选择合适的推进技术和燃料。
控制工程在航空航天系统中起着至关重要的作用。
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。
第8章飞行器多学科设计优化技术飞行器多学科设计优化技术(MDODT)是一种以飞行器设计为核心的综合应用学科,它从多个学科的角度出发,综合运用数学方法、计算机技术等各种手段,对飞行器的不同部件和系统进行全面综合优化,以获得最优设计方案。
本文将介绍飞行器多学科设计优化技术的相关概念、方法和应用领域。
首先,飞行器多学科设计优化技术是一种综合应用学科,它综合了航空、力学、材料、控制等多个学科的理论和方法,通过建立数学模型和使用计算机仿真技术,对飞行器的各个部件和系统进行综合优化。
这种综合应用学科的出现,主要是由于飞行器设计的复杂性和不确定性,传统的单学科设计方法无法满足多种需求和约束条件的综合优化。
因此,MDODT通过将不同学科的知识和方法进行整合,可以综合考虑多种需求和约束条件,提供更优的设计方案。
其次,MDODT主要应用的方法包括数学建模、计算机仿真、优化算法等。
数学建模是MDODT的基础,通过建立飞行器各个部件和系统的数学模型,将设计问题转化为数学问题。
计算机仿真是MDODT的关键技术之一,通过运用计算机软件对数学模型进行仿真计算,能够有效地评估不同设计方案的性能,并进行优化分析。
优化算法是MDODT的核心方法,它能够在设计空间中最优解,通过迭代优化的方式,不断改进设计方案。
最后,MDODT的应用领域非常广泛。
首先,它可以应用于飞行器的整体设计优化。
例如,针对民用客机,可以通过MDODT来优化机翼形状、发动机布置、机身结构等,以提高飞机的性能和经济性。
其次,MDODT也可以应用于飞行器的部件和系统的设计优化。
例如,对于航空发动机,可以通过MDODT来优化喷气口形状、燃烧室结构等,以提高发动机的燃烧效率和推力。
此外,MDODT还可以应用于飞行器的控制系统、传感器系统、导航系统等的设计优化,以提升飞行器的自动化程度和飞行安全性。
综上所述,飞行器多学科设计优化技术是一种综合应用学科,通过综合运用数学建模、计算机仿真、优化算法等方法,对飞行器的不同部件和系统进行综合优化。
多学科设计优化方法
在当今的设计领域中,越来越多的人开始意识到多学科设计优化
方法的重要性。
为了提高设计效率和质量,设计师们需要跨学科进行
合作,以应对复杂的设计问题。
下面将从几个方面介绍多学科设计优
化方法。
一、需求分析阶段
在设计之前,需要对需求进行分析和定义。
这个步骤需要考虑各
种方面包括功能、可靠性、安全性、成本和维护等因素。
设计师和其
他相关人员需要相互交流,以确保所有需求都被理解和满足。
这需要
有多学科的专业人士参与其中,以便从不同的角度来审视问题。
二、概念设计阶段
在概念设计阶段,需要创建原始的设计方案,以创建一个整体上
阶段性的设计。
这个步骤需要多学科的专业人士参与,以确定最好的
概念,并为后续阶段提供有效的指导。
三、详细设计阶段
在详细设计阶段,需要确保每一个设计细节都被仔细考虑。
这个
步骤包括对材料、构件、零件和总成进行选择和优化,以确保设计具
有适当的性能和可靠性。
在这个过程中,需要多学科的专业人士参与,并且需要使用优化工具和分析软件来评估各种可能的选择。
四、实验和测试阶段
在实验和测试阶段,需要对设计进行实验和测试,以确保它符合
预期的性能和质量标准。
这个步骤需要多学科的专业人士参与,以确
保产品符合各种要求,如安全、可靠性、成本和可维护性等。
总之,多学科设计优化方法需要在整个设计过程中得到应用。
这
需要专业人士集成不同领域的知识,并使用各种工具和技术来指导设计。
只有这样,才能最终实现高效、高质量的设计结果。
多学科设计优化(MDO)北京航空航天大学 720研究所,国家888/CIMS设计自动化工程实验室合作设计与优化研究小组韩明红编写激烈的竞争和全球性的制造已成为当今制造业的显著特征。
目前,大部分的设计过程经常面临着多学科的严峻挑战。
大家都知道,由最优组件或子系统组成的产品,并不一定是全局的最优产品。
产品创造的关键是平衡来自于消费者、市场、工程设计、制造、后勤、服务以及经济方面的无数的约束。
通过扩展企业人员、数据和软件的有效的协同是满足多学科挑战的必不可少的条件。
产品设计过程已经成为一个多目标优化决策过程,是一个多学科交叉综合设计的优化过程。
工程产品和工程系统甚至过程系统的设计,在概念设计阶段、详细设计阶段甚至是需求设计阶段,都面临着选择各种设计参数的匹配,以取得多学科设计的工程产品和系统的整体系统性能优化。
这是工程产品和系统设计的最终性能指标的要求。
多学科设计优化问题,例如:民用客运飞机的方案设计,可以看作是拉力、气动、重量和性能的多学科设计问题。
其中如环境(空气运动黏度、密度等)、任务需求(飞行范围、负载、起飞重量)、技术(安装推力、燃料油耗、速度)等都具有不确定性的随机变量。
多学科设计优化问题,既要寻求总体系统优化与子系统级优化最佳协同效果,又要考虑不确定性对设计过程(鲁棒性设计问题)和设计结果的(可靠性设计)的影响,还要考虑在能够提供一个比较通用的多学科设计优化方法情况下,许多学科专用的设计方法的应用集成问题,即灵活性、开放性问题。
多学科设计优化的理论和技术是发展复杂工程系统,如飞机、卫星、导弹、舰船、汽车等大型工程产品的技术理论与方法上的新的制高点和难点之一,是标志一个国家产品创新技术与理论的制高点之一,具有重大的战略前沿意义。
从学术上说,多学科设计优化是在传统设计方法、设计优化理论基础上的重要的质的发展。
它是设计方法、传统的机械设计知识、过程设计知识、现代信息技术交叉集成的大系统方法,可适应更大规模的工程产品、系统设计、发展的需要。
2010年6月・www.miechina.com・53数字工厂/研发actoryFigitalD 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。
多学科优化设计方法多学科优化设计方法是一种综合利用多个学科知识和技术,从不同学科的角度出发,通过协同合作来解决复杂的设计问题的方法。
这种方法源于对单一学科无法解决复杂问题的认识,通过利用多学科的优势,可以更全面地考虑问题,并设计出更优化的解决方案。
多学科优化设计方法一般包括以下几个步骤:第一步,确定设计目标。
在开始设计之前,需要明确设计的目标和要求。
这些目标可以来自于不同学科的要求,比如机械学科对结构强度的要求、电子学科对电路性能的要求等等。
确定清楚设计目标可以指导后续的设计工作。
第二步,建立多学科模型。
在进行多学科优化设计时,需要将各个学科的知识和技术融合到一个整体模型中。
这个模型可以是数学模型、仿真模型或者实验模型等。
通过建立一个综合的模型,可以更好地理解多学科间的相互关系和影响。
第三步,优化设计方案。
基于建立的多学科模型,可以利用多目标优化算法,对设计参数进行优化。
这个过程中需要考虑多个学科之间的相互影响,通过迭代的方式逐步优化设计参数,找到一个整体最优的解决方案。
第四步,评估设计方案。
在完成优化设计后,需要对设计方案进行评估。
评估可以从不同学科的角度进行,比如经济学科对成本的评估、环境学科对环境影响的评估等等。
通过评估可以判断设计方案是否达到了设计目标,以及是否满足各个学科的要求。
第五步,优化设计方案再次优化。
根据评估结果,对设计方案进行再次优化。
这个过程中可能需要重新调整设计参数,或者重新考虑各个学科的权重和目标。
通过迭代的方式,逐步优化设计方案,以得到更满足要求的解决方案。
多学科优化设计方法的优势在于能够综合利用各个学科的知识和技术,通过协同合作解决复杂问题。
相比于单一学科的设计方法,多学科优化设计方法更能够考虑问题的全面性和综合性,从而得到更优化的解决方案。
举个例子来说,假设我们要设计一台飞机。
在进行飞机设计时,需要考虑机械学、航空学、材料学、电子学等多个学科的知识。
如果只从机械学的角度出发,可能会得到一个结构强度较好的飞机,但是可能忽略了其他学科的要求,比如航空学对飞行性能的要求。
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。
多学科混合协同设计优化方法
多学科混合协同设计优化是一种工程优化的新方法,它建立在多种学科的知识支持下,旨在创建一种连续、统一的解决方案,确保在给定的资源或约束条件下,最大利用评价指
标的整体性和协同度,以改善建模和决策。
多学科混合协同设计优化以特定模型和方法构建多学科综合系统问题,通过模型分析
及系统分解获取模型数据及泻统分析结果,并运用数字优化技术,又如基于改进的遗传算法,全局优化算法,实施模型结果的对比评估,解决模型优化问题。
这种协同优化技术具有多学科融合特性,针对复杂的模型和分布式系统,易于克服过
度优化,保证优化效率。
同时能够提高模型可解释性和多种因素和关联性之间的可衡量性,这些都是多学科混合协同设计优化所具有的特点。
此外,多学科混合协同设计优化技术还可以通过实施可视化,何时何种形式进行应用
建模,通过多种中间木工模式的构建,以及交互式的可视化结果展示,帮助确定优化路径,有助于确定复杂系统的核心价值规律,帮助预测系统的未来发展趋势,对于多学科的系统
设计具有重要的现实意义。
值得注意的是,多学科混合协同设计优化在实施过程中存在一定的风险,因为模型参
数配置复杂、数据准确性和计算准确性存在较大差异,运行效率会随着环境变量的变化而
发生变化,尤其是在收敛速度上。
因此,为了确保多学科混合协同设计优化的成功实施,
应在优化方案的设计、参数调整以及模型及算法结果验证方面进行充分考虑,并结合实际
应用,进行多次的重复验证,以确保最终的有效性。
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。
随着时代的进步,如今每个学科领域都形成了自己的一套研究方法与发展思路,但显然各学科间明显缺乏沟通与联系,形成了一个个的"学科孤岛"(与80年代由于CAD 技术迅猛发展而带来的"信息孤岛"问题相似)。
近年来,国外已经开始注意到这种"学科孤岛"现象,从而开始了多学科优化设计方面的研究。
就国外的研究现状而言,目前已经实现了部分学科的综合优化设计,并开发出了如Isight等的商业多学科优化软件。
而国内也紧跟国际步伐,开始了这方面的研究,并在个别领域解决了优化算法的问题。
下面,就多学科优化设计的目的、意义、算法、框架、所遇问题和解决方法、成果以及对多学科综合设计软件Isight的介绍五个方面的内容对战斗机的多学科优化设计方法进行综述。
1.多学科优化设计的目的和意义进行多学科优化设计的主要目的有二:一是将设计过程系统化,即让参与整个系统设计的全部学科的人员都了解到其他学科的约束要求和优化目标,使设计从一开始起就有全局观,避免设计过程中由于互相之间不了解而造成设计撞车,从而导致设计更改,浪费时间与经费的现象发生;二是使性能特性设计的过程中贯穿专门特性的设计,即让传统的机、电、控制等设计专业在实现设计的过程中把可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性这些专业结合起来,把可靠性、维修性、保障性、安全性与测试性贯穿到整个系统设计过程中,从而改变以往未把这些专门特性放在设计过程中进行考虑的现象。
多学科优化设计的意义主要表现在:(1)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,获得系统的整体最优解;(2)通过实现并行计算和设计,缩短设计周期;(3)采用高精度的分析模型,提高设计结果的可信度。
2. 多学科优化设计算法多学科优化设计有两大难点:各分学科计算模型的多次迭代引起的计算复杂性和对各个学科之间的信息交换的组织和管理产生的信息交换复杂性。
现在关于算法研究报告也不少,总结起来,主要的MDO算法有以下几种[2]:(1) 单级优化单级优化法是采用单学科优化的方法,主要包括:标准的系统级优化算法;基于CSE 的单级优化算法;一致性约束优化算法。
在优化设计中各学科的分析计算只是被集合到一起形成系统性的分析,通常所说的一体化设计都指这种算法。
(2) 序列优化序列优化就是依次进行单学科优化,计算系统性能,然后循环,直至收敛。
在分析过程中各学科进行优化的目标函数按照对系统目标函数有利的原则选取。
(3) 并行子空间优化并行子空间优化算法中系统的设计变量和状态变量被分配到各子空间,大的优化问题被分为许多较小的优化问题,而这些子空间优化问题均使用系统的约束条件和目标函数。
目前主要包括:基于敏感性分析的并行子空间优化算法;改进的基于敏感性分析的CSSO 算法;基于响应面的CSSO 算法。
(4) 协作优化协作优化算法对每个子空间进行分析及优化设计,且每个子空间进行设计优化时可暂不考虑其它子空间的影响,只是满足本子系统的约束条件。
并通过系统级优化协调各子系统设计优化结果之间的不协调性。
通过系统级和子系统级之间的多次迭代计算实现一致性的最优设计。
(5) 多层递阶优化多层递阶优化算法借用大系统控制理论的一些概念和方法对系统进行优化。
这种方法具有较强的处理复杂的高阶多系统的综合能力。
分级递阶的系统分解将子系统分为3 类:顶层子系统、中间层子系统和底层子系统。
系统运行按照从顶层到底层的次序,逐层传达设计要求并进行各子系统的设计,再逐层反馈信息,根据下一层反馈的信息修改上一层的设计要求,再次逐层优化直至收敛。
根据了解,现在国内已经有人(例如西北工业大学的胡峪、李为吉等)在从事算法方面的详细研究,并对协同优化算法、分级优化算法等有了较为详尽的方法论述。
3. 多学科优化设计的框架我们认为多学科优化设计(MDO)的计算框架可分为3 个层次:第一层次是通用MDO计算框架,如ModelCenter,iSIGHT,VisualDOC,DAKOTA等;第二层次是针对某一特定MDO方法的计算框架,如基于并行子空间优化的CSD框架,基于协同优化的Caffe框架;第三层次是基于某一MDO方法,针对某类特定优化问题的计算框架,如美国NASA针对高速民机初步设计问题开发的CJOopt框架。
那么,MDO计算框架应具有如下特征和功能:(1)易于实现各种MDO方法的表达方式;(2)具有分布式计算环境的特征;(3)能集成各学科的遗留程序和某些商用软件;(4)提供优化算法库;(5)支持代理模型的生成;(6)支持并行计算;(7)设计过程的可视化和监控;(8)数据的存储、管理和提取;(9)支持基于不确定性的设计优化;4. 多学科优化设计中的障碍及解决办法多学科优化设计中遇到的主要问题包括:(1)各学科的研究人员都认为自己的设计工作最重要,不愿意与其他学科妥协,不能认识到多学科优化设计的重要性;(2)由于一个学科中的最优值有可能是另一学科中的最坏值,由此产生了如何协调各学科之间有依赖性的约束条件与优化目标的问题;第一个问题主要是思想认识的问题,我们应当采取的办法是对多学科优化设计的普及知识教育,让参与工作的每一个员工都了解到实施多学科优化设计所能带来的诸多好处,包括设计周期的缩短和避免由各方之间设计冲突而造成的晚期设计更改等等,让参与工作的每一个员工都能产生全局观与系统观的概念,自主地参加到多学科优化设计工作当中来。
第二个问题主要是技术方面的问题,涉及到决策论的应用。
对于相互之间有依赖性的约束条件与优化目标,我们可以选取几个具有典型意义的测试点,进行多方案的计算与评估(评估指标可能是经济指标,也可能是技术指标),从而最终产生最优化的约束条件与优化目标组合。
5. 多学科优化设计的成果目前多学科优化设计的主要焦点集中在了三个方面:空气动力与隐身一体化设计优化、空气动力与结构综合优化和结构与主动控制同时优化。
(1)空气动力与隐身一体化设计优化在现代战机设计中,隐身性能已经成为了最受关注的性能之一。
为了提高飞机的隐身性能,需要将飞机的外形设计得有棱有角,应尽量避免圆弧型设计。
但在空气动力学方面考虑,又需要把飞机外形设计得类流线型。
这两者之间显然是一对矛盾体。
那么,在做飞行器设计时,就完全有必要将二者进行综合全面的考虑,以得到一个较好的设计结果。
在这方面,西北工业大学的夏露等人在《飞行器外形多目标多学科优化设计方法研究》一文中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。
他们又在《飞行器气动与隐身性能一体化优化设计方法研究》一文中提出了采用线化格林函数法与粘性修正相结合以及物理光学法与等效电流法相结合的方法,建立了飞行器气动力特性与隐身特性的计算方法。
利用多学科优化设计理论和遗传优化算法,开展了关于飞行器气动与隐身性能的协同优化设计方法研究。
北航的朱自强等人在《翼型外形高气动效率低可探测性的优化》一文中采用van Leer 矢通量分裂格式求解Euler 方程的方法计算了绕翼型的气动特性;采用矢通量分裂方法计算了绕翼型的时域电磁散射场特性及雷达散射截面积(RCS);采用一种简单而有效的数值优化方法对流场解和电磁场解进行了翼型外形高气动效率低可探测性的优化计算。
根据计算结果显示,综合优化后的结果在气动和隐身方面取得了双赢的效果。
(2)空气动力与结构综合优化[3]在飞行器设计中,空气动力和结构设计往往紧密地联系在一起。
在传统的设计方法中,通常把空气动力和结构设计处理成两级优化的问题。
也就是说,先对气动进行设计,再对其进行结构优化(先考虑气动设计的原因主要是基于结构设计的费用远远低于气动设计)。
那么,通过运用多学科优化设计,就可以将原本需要进行两次甚至多次的工作累积到一次设计中完成。
这在提高设计效率和提高设计质量方面有重要意义。
空气动力优化一般用三维非线性模型进行而结构优化则用大型有限元模型。
由于空气动力和结构间交互作用的非对称性,综合优化的重点在于改善空气动力模型。
南航的薛飞、余雄庆等人在《协同优化在机翼气动/结构一体化设计中初步应用》探讨协同优化方法是否能有效地解决机翼气动/结构一体化设计优化问题。
研究结果表明,基本的协同优化算法不能有效地解决该机翼气动P结构一体化优化问题,而基于响应面的协同优化方法在求解这一问题时具有较好的鲁棒性。
国防科大的何烈堂、曾庆华在《MAV 气动外形优化设计》一文中对微型飞机的气动和结构多学科综合设计也提出了类似的计算方法。
(3)结构与主动控制同时优化[3]在飞行器设计中,结构和主动控制也需要同时进行设计,原因是为了通过主动控制达到对结构的主动颤振抑制。