文档介绍：多学科设计优化在非常规布局
飞机总体设计中应用
余雄庆,胡添元
(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:本文目的是:展示如何应用多学科设计优化方法解决非常规布局飞行器总体设计问题。报告分为二个部分:
第一部分简要介绍典型的多学科设计优化方法,阐述实现飞行器多学科设计优化中所需解决的关键问题;第二部分
以飞翼布局飞行器气动/隐身/结构一体化设计为例,展示如何应用多学科设计优化方法制定飞行器气动/隐身/结构
一体化设计的流程,并阐述该流程中的几个关键环节的实施方法。研究结果表明,多学科设计优化方法为非常规布
局飞行器总体设计提供了一种科学的方法。论文最后还对飞行器总体多学科设计优化的发展方向作了简要分析。
关键词: 多学科设计优化,飞机总体设计,飞翼布局
引言
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、成本分析等多个学
科。采用综合优化方法能缩短飞机总体设计周期,并能获得更优方案。虽然基于工程估算(或经验公
式) 的飞机总体参数优化技术已日趋成熟,但这种方法很难应用于新概念飞机的总体设计。为了克
服传统的飞机总体参数优化的缺陷,近十几年来,基于数值模拟的飞机总体多学科设计优化
(Multidisciplinary Design Optimization,缩写 MDO)得到了重视[1-3]。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,获得总体最优解;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。
本文的目的是展示如何应用多学科设计优化方法解决非常规布局飞行器总体设计问题。首先回
顾典型的多学科设计优化方法和实现飞机总体多学科设计优化的关键技术;然后以飞翼布局飞行器
气动/隐身/结构多学科设计优化为例,着重阐述如何应用多学科设计优化方法制定飞行器气动/隐身/
结构一体化设计的流程,以及如何解决该流程中的几个关键问题。最后还对飞行器总体多学科设计
优化的发展方向作了简要分析。
1 MDO 主要内容的回顾
对于多学科设计优化问题,由于涉及多门学科,且各学科之间存在耦合效应,整个系统分析模
型的计算量要比单学科优化大得多,各学科之间的数据传递与管理也复杂得多。针对这些问题,MDO
研究内容包括[3]:1)代理模型技术;2)面向多学科的灵敏度分析;3)MDO 策略;4)MDO 计算
平台。以下对代理模型技术、MDO 策略和计算平台作进一步介绍。
代理模型技术
MDO 强调各学科应采用高精度数值分析模型。如果直接将这些学科分析模型应用于优化过程
中,会导致计算量过大而难于实施。为了解决数值分析模型的快速响应问题,关于代理模型的研究
近来十分活跃[4]。所谓代理模型(Surrogate Models)是指计算量小、但其计算结果与高精度模型的
计算结果相近的分析模型。在设计优化过程中,可用代理模型替代原有的高精度分析模型,以克服
计算量过大的问题。
如图 1 所示,构造代理模型一般需要三个步骤[5]:首先用某种方法生成设计变量的样本点;然
后用高精度分析模型对这些样本点进行分析,获得一组输入/输出的数据;最后用某种拟合方法来拟
合这些输入/输出的样本数据,构造出近似模型,并对该近似模型的可信度进行评估。
实验设计近似模型
x2
y
数值
(x1, x2) y
模拟
x2
x1 x1
图 1 代理模型的构造过程
生成样本点的主要方法有全因子设计、中心组合设计、拉丁超方、均匀设计等方法。构造近似
模型的主要方法有多项式响应面法、人工神经网络、Kriging 模型、径向基函数等拟合方法。代理模
型除了能解决 MDO 中分析模型计算量过大的问题外,还具有如下突出好处:1)过滤掉原分析模型
有可能产生的数值计算噪声;2)有利于实现并行计算,缩短设计优化周期;3)有利于将各学科分
析软件集成在 MDO 流程中。
MDO 策略
MDO 策略也称 MDO 方法或 MDO 算法,它要研究的问题是:如何将复杂的多学科设计优化问
题分解为若干较为简单的各学科(或各子系统)设计优化问题?如何协调各学科的设计进程?如何
综合各