航空飞行器系统工程概论

航空飞行器系统工程概论第六讲1航空科学与工程学院北京航空航天大学2012.3.27多学科设计优化与系统研制过程优化参数优化多学科设计优化一个例子MDO定义MDO的发展历史MDO主要方法研制过程的系统工程优化一个例子，减速器齿轮箱的设计优化设计目标：满足减速器中转轴和齿轮大量约束的同时，使减速器重量最轻(体积最小)。设计变量：x6、x7分别为小大齿轮轴的直径(cm)；x4、x5为轴承间距(cm)；x3为小齿轮齿数；x2为齿轮模(cm)；x1为齿面宽度(cm)。什么是多学科设计优化？MultidisciplinaryDesignOptimization减速器齿轮箱的设计优化齿轮箱重量包括齿轮重量和轴承重量减速器齿轮箱的设计优化这是一个典型的多学设计优化问题，涉及齿轮学科优化问题和轴承学科优化问题，或可归纳为一个系统级优化问题和两个学科级优化问题。多学科设计优化方法致力于将工程系统(如飞机、舰船、汽车、导弹等)涉及的多个学科综合起来进行优化。目前,国际上普遍认可的MDO方法主要有多学科可行方法(MDF)、AAO方法、单学科可行方法(IDF)、并行子空间优化算法(CSSO)、协同优化算法(CO)和两级集成系统综合法(BLISS)等。MDO优化问题的一个数学表述：多学科设计优化MDO多学科优化设计是一种通过充分利用和探索系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论；二十世纪80年代末90年代初首先在美国航空航天工业界兴起，受到企业研究人员及学术界的广泛关注。MDO的基本目的之一是充分利用各学科(子系统)的相互作用而产生的协同效应，获得工程系统整体最优解，同时实现各学科的并行设计；经过近20年的发展，MDO思想已经渗透到武器、航天、汽车、电子、机械、建筑等领域现代设计的各个环节和阶段。1994年，NASA对高速民用飞机（第二代超声速客机）MDO问题进行了较广泛的研究，NASA与工业界合作研制了高速民机多学科设计优化系统HSCT。MDO在航空飞行器研制领域的发展NASA的先进超音速客机模型日本NEXST先进超音速客机自由飞模型波音与麦道的HSCT外形对比设计难点：相互矛盾的设计要求航空飞行器MDO的起源―theaerospaceindustryhasdonemultidisciplinarydesignoptimizationsincethedaysoftheWrightbrothers‖优化方法在飞行器设计应用（传统方法）•概念设计阶段–总体参数优化•初步设计阶段–气动设计优化–结构设计优化传统飞机总体参数优化的缺陷•各学科分析模型主要采用工程估算和经验公式，适用范围有限。•这些分析模型对于新型飞机是否适用？•总体设计过程中却采用较简单的分析模型，问题所在！•各学科模块被集成在一个程序中，不便于程序的更新。传统飞机总体参数优化的缺陷•总体设计阶段决定飞机全寿命成本的85%左右，例如：传统气动优化与结构优化的缺陷•是一种串行模式，设计周期长。•难于获得气动、结构综合最优方案。飞行器多学科设计优化的起因与目的•起因–克服现有飞机总体优化方法的缺点。•目的–通过应用各学科的高精度的分析模型，提高设计的可信度，可用于创新设计。–通过充分考虑各子系统的相互影响，获得整体最优方案。–通过实现各学科的分析、设计、优化的集成，提高设计自动化程度，缩短设计周期、降低设计费用。–为一体化产品开品开发团队（IPT）提供一个设计环境多学科设计优化•20世纪90年代初美国AIAA正式率先提出了多学科设计优化MDO（MultidisciplinaryDesignOptimization）这一研究领域。•NASA对MDO的一般定义：MDO是一种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和子系统的方法论。飞行器多学科优化设计的含义•基于MDO方法，将现有各学科的高精度分析模型和优化技术有机地集成起来，寻找到最佳总体方案的设计方法。飞机多学科优化设计的特点•流程框架：多级（多层次）设计－分析－优化；•分析模型：尽量采用高精度的计算模型；•计算环境：分布式计算机环境；•面向全寿命周期费用：包含非传统学科分析模型；•自动化程度较高：通过多学科优化方法驱动设计流程。几种优化模式的比较飞机多学科设计优化是飞机传统优化方法的新发展飞机多学科设计优化的意义实用意义科学意义国外研究状况•大学–理论和方法研究•政府部门–NASA研制的高速民机MDO系统HSCT4.0–飞机计算设计引擎系统（欧洲）－CDE–欧洲的VIVAC项目•工业界–波音公司开发的飞机MDO系统－MDOPT–洛克希德公司研制的MDO系统－RCD高速民机多学科设计优化波音公司开发的MDOPT系统洛克希德公司研制的RCD（RapidConceptualDesign）系统OUTPUTSOUTPUTS-TradeStudiesTradeStudies--OptimizationsOptimizations--SensitivitiesSensitivitiesCONCEPTUALDESIGNERPERFORMANCEPERFORMANCEMODELINGMODELINGAERODYNAMICAERODYNAMICMODELINGMODELINGWEIGHTSWEIGHTSMODELINGMODELINGPROPULSIONPROPULSIONMODELINGMODELINGCOSTCOSTMODELINGMODELINGINPUTSINPUTSCommonDesignVariables&Data-RequirementsRequirements--ConstraintsConstraints--Etc.Etc.RCDprovidesthelinkbetweenacommondesignenvironment&LMAero/COTSanalysistoolsLockheedMartinAeronauticsCompanyA.Carty,AIAA-2002-5438欧洲开发的飞机CDE系统•CDE－ComputationalDesignEngine欧洲的VIVAC项目VIVAC－ValueImprovementthroughaVirtualAeronauticalCollaborativeEnterpriseMDO研究内容•代理模型技术•面向多学科的灵敏度分析•MDO策略•MDO的计算环境代理模型技术•所谓代理模型（SurrogateModels）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。代理模型技术Hasanyonenever……fitacurvetothepoints?…plottedtheresultingcurve?…estimatedthecurve’serror?Metamodeling/Surrogates&Visualization.ResponseSurfaceEquation,LeastSquaresRegression,SplineInterpolation,NeuralNetworks,GaussianProcesses,RadialBasisFunctions.xf代理模型的优点•解决MDO中分析模型计算量过大的问题•过滤掉原分析模型有可能产生的数值计算噪声•有利于实现并行计算，缩短设计优化周期•有利于将各学科分析软件集成在MDO流程中多学科灵敏度分析Hasanyonenever……estimatedaderivative?…usedthatderivativetopredictbehavior?SensitivityAnalysis.FiniteDifference,AdjointMethods,AutomaticDifferentiation,SystemSensitivityAnalysis.xfMDO策略a.复杂系统c.耦合关系拆解，子系统建模b.系统分解d.系统级优化协调模型的建立MDO策略公用变量（共享变量）局域变量局域变量状态函数子系统间的耦合关系及解耦IMDO策略公用变量（共享变量）的替代变量局域变量局域变量状态函数状态变量（辅助变量）子系统间的耦合关系及解耦IIMDO策略•单级优化策略–常规的系统级优化方法–基于全局敏度方程的单级优化方法–一致性约束优化算法•多级优化策略–并行子空间优化–协同优化–二级集成系统综合传统方法传统方法子系统（学科）的分析计算通过集成为一个整体形成系统，进行分析优化。特点：可充分利用现有的优化算法，方法比较稳定，对于大多数问题能找出全局最优解或局部最优解。适用对象：适用于设计变量较少的不太复杂的系统。而对于包含的子学科较多，学科间的交叉耦合关系较为复杂的系统的多学科设计优化问题，此方法不太适用。（集成分析的复杂性所决定）需采纳多个学科的专家提供的设计准则及经验建立模型，虽然便于利用传统优化工具，但建模难度大，不易发挥学科专家的特长。CA—学科分析同时分析设计方法同时分析设计方法SimultaneousAnalysisDesign（SAND）特点：每个子系统只能进行并行分析，而不能进行设计优化。基本思想：在优化过程中避免各个子系统之间直接的耦合关系,通过引进辅助设计变量,使得每个子系统能独立地进行分析。子系统之间的通讯通过含有等式约束的系统级优化过程来协调。通过完成系统级优化问题,最终使得辅助设计变量与状态变量一致。各学科的分析不再是集成之后进行，而是各自独立的进行分析。并行子空间优化方法并行子空间优化方法ConcurrentSubspaceOptimization（CSSO）并行子空间优化方法并行子空间优化方法ConcurrentSubspaceOptimization（CSSO）特点：以系统级的协调器取代了优化器，系统级的协调器通过协调兼容约束（Correspondingcompatibilityconstraints）确保了各子系统在系统级的可行性。并行子空间优化方法的主要特点在于各子系统内不再只进行分析，而是在子系统内进行独立的优化，系统对各子系统的优化进行协调，确保各学科间的耦合关系。这样实现了并行设计优化的思想，同时各子系统独自优化有利于利用各学科成熟的学科分析优化技术。适用对象：适用于没有系统级的目标和变量的问题。各子系统保留独立的学科目标和设计变量。协作优化方法特点：与并行子空间优化方法的主要区别在于具有系统级的优化功能，系统级优化面向兼容约束下的系统整体的设计目标。每个子系统独立地进行优化，子系统的唯一的目标就是满足兼容约束。有效地对学科级的优化实现了并行设计。系统级的优化使系统级的目标函数在满足兼容约束h的条件下达到最小。每个学科子系统通过优化使其设计变量达到系统级的给定的目标值，同时应满足局域约束gi。学科目标函数与系统级的兼容约束应取得一致。适用对象：适用于具有系统级设计目标的多学科设计优化问题。协作优化方法CollaborativeOptimization（CO）MDO环境MDO环境是指能支撑和实现MDO运行的计算环境，在这个计算环境中能够集成和运行各学科的计算，实现各学科之间的通讯。MDO计算环境包括硬件和软件两个方面。目前能满足上述功能的典型商用软件有iSIGHT、ModelCenter、OPTIMUS等。另外还有免费开放的软件DAKOTA。飞机总体MDO关键技术•飞机总体MDO流程•飞机参数化几何模型•各学科分析模型的自动生成•学科之间的耦合机理分析与表示•数据交换与数据管理•计算环境的建立发展方向•面向IPT的MDO•基于不确定性的飞机总体MDO•面向飞机族的MDO面向IPT的MDO•一体化产品开发团队IPT已成为工业界开发新产品的一种有效组织形式。IPT按照平行工程模式开发新产品。所谓平行工程是对产品及其相关过程进行并行、一体化的一种系统化的工作模式。这种工作模式试图使开发者从一开始就考虑产品全生命周期中的所有因素，包括质量、成本、进度和用户需求。面向IPT的MDO•飞机总体设计IPT涉及的领域不仅包括气动、推进系统、飞行动力学、结构、重量重心