灵敏度协调优化方法及在飞机族结构优化中的应用

摘要

随着全球市场经济的发展，航空领域的竞争不断加剧。飞机族不仅能缩短飞机的研制周期，还能降低生命周期成本，在航空领域逐渐引起广泛的关注。目前的飞机设计理论和方法仍主要针对单一型号的飞机设计，因此迫切需要发展飞机族设计的相关理论和方法。
　　多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization，MDO)方法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，在航空航天领域得到了广泛的应用。本文将借鉴MDO领域中的基本思想和经验技术，研究与飞机族结构设计问题相适应的方法。围绕这个核心，本文主要完成了以下工作：
　　1.介绍了飞机族的概念，明确了其分类标准，并介绍了不同类型飞机族的应用现状、意义以及设计过程中面临的问题。
　　2.研究并综述了产品族的优化方法。提炼了产品族优化问题的数学模型，对文献中相关的产品族优化方法进行了较全面的介绍和分析，详细描述了不同优化方法的算法结构和发展过程，为提出新的方法起到指导和铺垫作用。
　　3.提出了灵敏度协调优化方法(Sensitivity-based Coordination Method，SCM)，并研究了最优灵敏度分析在SCM方法中的应用。与典型MDO方法相比，SCM方法的创新之处在于系统级在利用灵敏度信息的基础上对共享变量进行协调，使性能损失和约束违反最小。子系统级的优化目标由全局目标和罚函数组成，罚函数可采用二次罚函数或广义拉格朗日罚函数。与常规灵敏度相比，最优灵敏度包含更多的信息，可提高系统级协调的效率。研究了如何基于一阶和二阶信息进行最优灵敏度分析，并分别应用到了SCM方法中。
　　4.采用了两个典型数值算例对SCM方法进行测试，并与协同方法(CO)和分级目标传递法(ATC)进行对比。ATC和SCM方法中的罚函数都分别采用了二次罚函数和广义拉格朗日罚函数；SCM方法中的灵敏度分别采用了常规灵敏度和最优灵敏度。结果表明，与CO和ATC方法相比，SCM方法的计算效率较高，优化的结果更好，对初始点也更加稳定。对于罚函数形式，结果表明在ATC和SCM方法中采用广义拉格朗日罚函数都能提高优化效率，改善优化结果。对于灵敏度形式，结果表明在SCM方法中采用最优灵敏度能在一定程度上提高优化效率，改善优化结果和对初始点的稳定性。
　　5.结合飞机族结构设计在实际情况下的应用场景，提出了两个结构优化算例，一是模块化无人机族的机翼结构设计，二是飞机族的前起落架加强框结构设计。采用SCM方法完成了这两个算例，进一步验证了SCM方法的有效性和高效性。
　　本文的研究表明SCM方法在飞机族设计和MDO领域中都具有广泛的应用前景，同时本文的工作可为进一步研究和完善飞机族设计的理论和方法提供基础。

目录

声明

注释表

缩略词

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 本文的主要研究工作

1.3 本文的内容安排

第二章 飞机族的概念与应用现状

2.1 产品族的概念

2.2 飞机族的概念

2.3 飞机族的应用现状

2.4 飞机族的意义

2.5 飞机族设计面临的问题

2.6 本章小结

第三章 产品族设计的优化方法

3.1 产品族参数优化问题数学模型

3.2 产品族参数优化方法

3.3 本章小结

第四章 灵敏度协调优化方法

4.1 问题分解和计算框架介绍

4.2 系统协调级

4.3 子系统级

4.4 收敛准则

4.5 优化计算流程与步骤

4.6 灵敏度分析

4.7 本章小结

第五章 典型数值算例测试

5.1 减速箱优化问题

5.2 几何优化问题

5.3 本章小结

第六章 飞机族结构优化设计算例

6.1 模块化无人机族机翼结构设计

6.2 飞机族前起落架加强框设计

6.3 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 全文总结

7.2 创新点

7.3 研究工作展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文