[发明专利]一种高超声速飞行器结构的多学科多约束序贯优化方法在审
申请号: | 202010629973.7 | 申请日: | 2020-07-03 |
公开(公告)号: | CN111950075A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
发明(设计)人: | 王晓军;许宇声;王磊 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F30/15 | 分类号: | G06F30/15;G06F30/20;G06F119/08;G06F119/14 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 张乾桢;贾玉忠 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 高超 声速 飞行器 结构 学科 约束 优化 方法 | ||
本发明公开了一种高超声速飞行器结构的多学科多约束序贯优化方法,该优化方法将多学科多约束耦合问题中的多约束条件进行解耦循环,首先进行结构强度约束下的优化,根据结构强度优化的结果,将其作为气动弹性约束优化的初始设计点,进行气动弹性子优化。其次根据每个周期内的气动弹性优化结果进行结构强度优化中强度约束条件的平移修正。最后在新的强度约束条件下,重新进行结构强度约束下的优化和设计点到可行域距离的求解。重复进行上述过程直至收敛,可以得到同时满足结构强度约束和气动弹性约束的最终设计点。本方法在保证优化结果可靠性的前提下,减少了飞行器结构优化过程中气动弹性的迭代分析次数,降低了计算成本,提高了优化效率。
技术领域
本发明涉及结构强度优化设计的技术领域,具体涉及一种基于热环境下高超声速飞行器结构的多学科多约束序贯优化方法。
背景技术
高超声速飞行器在设计过程中必须要考虑力热耦合造成的结构影响。多场耦合的复杂服役环境一方面造成了多学科计算时求解上的困难,同时也影响着结构优化设计过程,如优化过程耗时且难以找到最优解等。传统的多学科多约束优化求解过程中往往出现优化过程中由于多个约束存在造成难以收敛或过早收敛的情况,同时优化过程耗时较长。因此为了获得足够优异的结构性能,高超声速飞行器在进行结构设计优化时必须要考虑多场耦合情况下的多学科优化的精细化设计手段。
由于多学科优化问题的目的在于满足多个学科的目标或者约束,因此往往存在多个学科间互相耦合情况,且随着优化的进行,会出现一个变量同时影响多个学科,进行计算分析就会出现计效率降低的情况,Wu Y等人提出了一种基于近似等价确定性约束的优化求解策略,将这一概念从单约束问题扩展到基于安全因子的多约束可靠性分析问题。其中,序贯优化与可靠性分析方法(Sequential optimization and reliability analysis,SORA)通过平移当前设计方案下逆最大可能点到确定性边界上,从而保证下一次循环中该设计方案满足可靠性,是其中一种较为有效的方案。相较于常规的双层嵌套策略,单层策略的高效性已经得到了众多案例的验证,也是未来的研究热点之一。Li等提出了序贯多学科可靠性分析方法(Sequential multidisciplinary reliability analysis approach,SMRA)。该方法结合了并行子空间策略和PMA方法,在实行过程中序贯执行多学科分析,系统灵敏度分析和可靠性分析。Zhang和Huang提出了考虑混合不确定性(随机不确定性和模糊不确定性)的多学科优化设计方法,并搭建了对应的序贯优化和可靠性分析框架。上述序贯优化方法从不确定约束出发,在双层嵌套策略中有较好的发挥,但在实际工程问题中,约束条件往往是更加繁杂的,其各自的计算成本也是巨大的,而其他传统的优化策略在面对多学科多约束问题时更是存在迭代次数多、计算资源耗费庞大、求解过程缓慢等问题。本发明针对高超声速战斗机所面临的复杂服役环境,充分考虑气动加热对结构应力、模态、气弹的影响,通过直接耦合或间接耦合的方式,分析得到结构热模态、热气弹、热强度结果,综合考虑系统设计目标和学科设计目标的协调性以及学科间的耦合,建立多约束综合优化策略,并构建多约束优化求解策略实现高超声速战斗机考虑热影响下的高精度优化求解,在保证精度的前提下,大大提高了计算效率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:本发明提供了一种基于热环境下高超声速飞行器结构的多学科多约束序贯优化方法。该优化方法的核心在于将多学科多约束耦合求解问题中的的多个约束条件进行解耦循环,在保证优化结果可靠性的前提下,减少了飞行器结构优化过程中气动弹性的迭代分析次数,降低了计算成本,提高了优化效率。
本发明采用的技术方案为:一种基于热环境下高超声速飞行器结构的多学科多约束序贯优化方法,该方法针对基于热环境的高超声速战斗机这一特殊情况,在进行结构设计优化时,以结构减重为设计目标,以结构热模态约束、热强度约束及热颤振约束为优化模型约束,其优化模型如下:
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