[发明专利]一种航空管接头密封性能多目标优化方法

说明书

本发明公开了一种航空管接头密封性能多目标优化方法，建立管接头密封性能多目标优化代理模型，根据各个目标函数的区间范围为每个所述目标函数设置偏好区间值；对所述偏好区间值进行曲线拟合，得到对应的偏好函数；将目标函数的初始函数值带入所述偏好函数中求得相应的偏好函数值，计算目标函数的综合偏好值；构建关于目标函数综合偏好值Kriging代理模型作为适应度函数，利用遗传算法对经过物理规划法处理的目标函数进行全局寻优获得航空管接头密封性能多目标优化设计的最优解。根据目标函数获得的最优解能够得到满足偏好需求的卡套角度和卡套的材料对影响管接头的密封性能的接触面积、接触压力和有效密封面积进行优化，从而提高了管接头的密封性能。

技术领域

本发明涉及航空管接头技术领域，具体涉及一种航空管接头密封性能多目标优化方法。

背景技术

在当今航空技术飞速发展、质量不断提高的同时，航空液压管路系统所要承受的工作压力也越来越高，高可靠性的飞机液压系统在整机飞行中起着至关重要的作用。航空液压管接头作为管路连接和高压流体密封的重要组成部分，其可靠性是保障飞机液压系统安全工作的前提。因此，有必要对航空管接头的密封特性以及密封性能优化展开研究，以提高飞机在飞行中的安全性和可靠性。

航空管接头密封性能优化属于多目标优化，且设计变量与目标函数之间的函数关系无法用显性函数表达式表达。这种情况下可以利用Kriging代理优化算法，这种算法可以利用较少的数据构建一个近似的代理模型，通过对代理模型进行优化，可以高效地解决工程优化黑箱问题。在处理昂贵多目标优化问题上，常用的方法是加权系数、启发式的算法（如多目标遗传算法）和物理规划法。

但是加权系数法需要对每个目标函数赋予权值，具有很大的主观性，且需要不断的修改权值来获得满足需求的解，加长了计算时间。而对于启发式的算法，其非劣解需要在大量的个体中竞争产生，需要调用上千次的仿真模型，并且还需要在非劣解集中选取满足设计目标的方案，该方法效率低下，占用大量的计算机资源。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种航空管接头密封性能多目标优化方法，所述方法包括：建立管接头密封性能多目标优化代理模型，所述多目标优化代理模型包括：初始设计变量、设计变量的设计空间、目标函数及其区间范围；在所述设计空间中采用最优拉丁超方设计方法生成预设数量的初始样本点，并将所述初始样本点及其响应值保存到数据样本库中；根据各个目标函数的区间范围为每个所述目标函数设置偏好区间值；根据物理规划法对所述偏好区间值进行曲线拟合，得到所述偏好区间值对应的偏好函数；将所述目标函数的初始函数值带入所述偏好函数中求得相应的偏好函数值，计算目标函数的综合偏好值；提取数据样本据中所有的初始样本点及其对应的综合偏好值构建关于目标函数综合偏好值Kriging代理模型；将所述Kriging代理模型作为适应度函数，利用遗传算法对经过物理规划法处理的目标函数进行全局寻优获得航空管接头密封性能多目标优化设计的最优解。

采用上述实现方式，根据目标函数获得的最优解能够得到满足偏好需求的卡套角度和卡套的材料对影响管接头的密封性能的接触面积、接触压力和有效密封面积进行优化，从而提高了管接头的密封性能。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述建立管接头密封性能多目标优化代理模型，包括：

针对会导致管接头密封性能发生变化的影响因素，确定初始设计变量,以及设计变量的设计空间；

确定目标函数及其区间范围，设置初始样本点数量和新增验证样本；所述初始样本点数量其中n为设计变量的个数。

结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述在所述设计空间中采用最优拉丁超方设计方法生成预设数量的初始样本点，并将所述初始样本点及其响应值保存到数据样本库中，包括：