[发明专利]一种飞机供电系统智能化集成设计系统及方法

权利要求书

1.一种飞机供电系统智能化集成设计系统，其特征在于包括：

多学科建模模块，针对飞机供电系统不同部件内部参数的多物理耦合关系建立飞机供电系统发电机、燃料电池、蓄电池、变换器、开关、电缆等各部件的多学科模型，并设定各部件多学科模型的参数；

代理建模模块，采用试验设计方法生成多学科模型的数据样本，采用数据挖掘方法分析和提取多学科模型的关键特征参数，采用机器学习算法对数据样本进行训练，建立各部件的近似模型；

网络拓扑优化设计模块，根据已知的设计条件建立飞机供电系统网络拓扑模型，并根据各部件的近似模型建立系统网络拓扑设计目标和约束条件，使用多目标优化算法求解获得满足设计要求的最优网络拓扑方案；

容量优化配置模块，根据系统最优网络拓扑方案生成系统可能存在的工作状态集合，在此基础上建立每个工作状态下系统能量调度模型，借助多目标优化算法对系统进行能量优化调度的计算求解，对不同工作状态下系统能量调度方案进行综合，获得对应网络拓扑满足大部分工作状态工作需求的容量配置方案并建立以部件容量、节点电压为输入的容量配置模型，借助多目标优化算法对网络拓扑、部件容量、节点电压进行优化，获得性能最佳的系统容量配置方案。

2.根据权利要求1所述的飞机供电系统智能化集成设计系统，其特征在于：多学科建模模块利用各部件多物理耦合原理建立各部件的多学科模型，多物理耦合指多种物理领域之间参数的耦合，多学科模型具体是指以多物理耦合参数为输入，以性能参数为输出的模型。

3.一种飞机供电系统智能化集成设计方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：针对飞机供电系统不同部件内部参数的多物理耦合关系建立飞机供电系统各部件的多学科模型，并设定各部件多学科模型的参数；

步骤二：采用试验设计方法生成多学科模型的数据样本，采用数据挖掘方法分析和提取多学科模型的关键特征参数，采用机器学习算法对数据样本进行训练，建立各部件的近似模型；

步骤三：根据已知的设计条件建立飞机供电系统网络拓扑模型，并根据各部件的近似模型建立系统网络拓扑设计目标和约束条件，使用多目标优化算法求解获得满足设计要求的最优网络拓扑方案；

步骤四：根据步骤三获得的系统最优网络拓扑方案生成系统可能存在的工作状态集合，在此基础上建立每个工作状态下系统能量调度模型，借助优化算法对系统进行能量优化调度的计算求解，而后对不同工作状态下系统能量调度方案进行综合，获得对应网络拓扑满足不同工作状态工作需求的容量配置方案，并建立以部件容量、节点电压为输入的容量配置模型，借助多目标优化算法对网络拓扑、部件容量、节点电压进行优化，获得性能最佳的系统容量配置方案。

4.根据权利要求3所述的飞机供电系统智能化集成设计方法，其特征在于步骤三中，以图论、电网络理论为基础，以基于平台的设计方法建立飞机供电系统网络拓扑模型，而后根据设计经验和适航标准确定网络拓扑需要满足的约束条件，建立约束条件关于网络拓扑的函数关系，并使用约束满足算法求解满足这些约束条件的网络拓扑可行方案；根据建立的网络拓扑模型计算该网络的基本可靠度和各负载节点对应的任务可靠度，形成基本可靠度和任务可靠度关于网络拓扑的函数关系，作为网络拓扑可靠性的衡量依据，使用搜索算法求解获得满足可靠性要求的最优网络拓扑方案。

5.根据权利要求3所述的飞机供电系统智能化集成设计方法，其特征在于步骤四中，基于飞机供电余度要求遍历飞机供电系统所有可能的故障，根据指定的网络重构策略生成这些故障发生时系统的供电路径，生成供电系统网络拓扑的工作状态集合。