Isight多学科、多目标设计优化

缩短产品研制周期，提高性能和可靠性，助力中国“智造”SYTNATechnologiesCorp.,Ltd.北京思易特科技有限公司Isight多学科、多目标设计优化技术北京思易特科技有限责任公司概述——缩短设计周期，节省研制成本，提高产品性能和质量第2-3页Isight核心功能第4页案例1：汽车动力传动系统优化匹配（长安汽车）案例2：柴油发动机性能综合优化（玉柴机器）第5页案例3：白车身架构优化设计（泛亚汽车）案例4：动力总成悬置系统的优化设计（一汽）第6页案例5：航空涡轮发动机（通用电气GE）案例6：A380客机总体/结构/气动优化（空客）第7页案例7：空间望远镜光机热多学科优化（某航天单位）案例8：小水线面双体船水下部分外形优化（NAVATEK）第8页案例9：集成电力电子模块IPEM多学科设计优化（美国电力电子CPEC）案例10：基于硬件在环(HIL)仿真的控制系统优化设计北京思易特科技有限责任公司概述——缩短设计周期，节省研制成本，提高产品性能和质量CAE仿真分析已经在工业界得到了广泛的实施与应用，在帮助减少产品设计周期，降低产品设计成本方面起到了重要的作用。但是，简单的执行单一的CAE分析，只能起到以仿真替代实验的目的，验证设计的有效与否；而进行CAE分析最核心的目的是通过仿真分析来指导或修改产品设计，使其满足甚至超过最初的设计目标，而要实现CAE分析的此目的，多学科多目标设计空间探索与优化是一个必不可少的工具。现代产品，尤其诸如飞机、汽车等高精尖产品，运行环境复杂，设计考虑工况众多，在产品的总体设计阶段，因此需要进行多学科优化分析以综合考虑其整体性能。而多学科分析涉及了众多分析软件，分析内容和多次分析循环，如何建立复杂的多学科仿真分析流程，并让此流程可以自动运行，可以帮助工程师自动快速的计算多种设计方案，了解设计空间，获得最优设计，这也需要一个仿真流程自动化和多学科优化工具帮助客户实现此目标。必要性和意义产品概述在众多计算机辅助设计优化方法的实现平台中，Isight最具有代表性。Isight起源于唐兆成博士上世纪80年代在美国GE公司的发明。当时，唐博士为波音777GE90涡扇发动机进行轻量化优化设计，该项目需要综合考虑结构、推进、降低燃油消耗率和减重要求。通过Isight集成自动化不同专业学科的自编数学分析模型，用2周时间进行优化改进，最终使得燃油消耗率SFC下降1%，减轻重量200～250磅，每台引擎节省成本$25万。GE90发动机的预计总销量2000台，因此共节省成本达$5亿。1图GE公司应用Isight的成果经过近30年的不断研发，Isight已经得到大量世界级客户如波音、空客、NASA、洛-马等航空航天客户广泛使用并认同。在2002年Isight进入中国市场之后，迅速获得了高校、航空、航天、船舶、汽车等国内领先的高新技术研究部门认可。北京思易特科技有限责任公司是一个仿真分析流程自动化和多学科多目标优化工具，它提供了一个可视化的灵活的仿真流程搭建平台，同时提供与多种主流CAE分析工具的专用接口，利用此工具，用户可以方便的以拖拽的方式可视化的快速建立复杂的仿真分析流程，设定和修改设计变量以及设计目标，自动进行多次分析循环。同时提供了试验设计、优化方法、近似模型和六西格玛设计等一套完整的优化软件包，来帮助用户深入全面的了解产品的设计空间，明晰设计变量与设计目标之间的关系。Isight核心功能——流程集成自动化集成商用CAD、CAE和自编软件的多学科联合仿真，实现传统手工设计、分析与优化流程的自动化和标准化，进行多方案自动评估比较，最大限度重用模型、流程和知识，提高设计效率，缩短设计周期。Isihgt提供包括CAE工具Abaqus,Nastran,Fluent等，CAD工具Catia,UG,Pro/E,还有Matlab,Excel,Word，数据库文件交互等众多工程分析中经常使用的相关工具。同时也支持与企业自有的特殊工具软件集成。下图列出了部分Isight中的Component：北京思易特科技有限责任公司核心功能——智能设计优化算法库Isight提供了完整而先进的优化技术包，包括试验设计，优化设计，近似模型和六西格玛设计，使工程师能够全面深入的了解产品的设计空间。帮助用户了解和评估各个设计变量对设计目标的影响，便于进行设计参数的筛选以减少优化问题规模。包括：中心复合法，全因子组合法，超拉丁方法，优化拉丁方法，正交法和参数研究法以及用户自定义的数据文件等。试验设计(DOE)设计优化算法Isight包含的优化方法可以分为四大类：数值优化、全局探索法、多功能优化专家和多目标多准则优化算法。数值优化（如梯度法）一般假设设计空间是单峰的，凸起的和连续的，本质上是一种局部优化技术。全局探索技术则避免了局限于局部区域，一般通过评估整个设计空间的设计点来寻找全局最优。启发式技术是按用户定义的参数特性和交叉影响方向寻找最优方案。多目标优化则需要权衡，Isight正是提供了一种易于使用的多目标准则权衡分析框架。帮助用户快速拟合生成数学代理模型，从而避免在需要多次迭代计算的优化工程中运行大规模的CAE分析模型。包括：1~4阶响应面模型（RSM）、椭圆基神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、Kriging模型等。实现设计阶段的质量控制，提高产品可靠性和稳健性，降低制造和维修成本。包括：蒙特卡洛分析、田口设计、6Sigma稳健可靠性分析和优化。质量设计f1f2北京思易特科技有限责任公司压缩比与喷油提前角的优化：优化目标为油耗最低，爆压不超标；自变量参数为燃烧提前角、压缩比2.进排气管管径优化：目标函数为多个计算点的充气效率均值；设计变量为：进气管容积V1、排气管内径3.气门定时优化：目标函数为多个计算点的充气效率均值；设计变量为：进气管容积V1、排气管内径IVO、IVC、EVO、EVC案例1：汽车动力传动系统优化匹配（长安汽车）由于对汽车的动力性和燃料经济性影响最大的是发动机特性、以及传动系统的速比和性能，因此整车性能匹配过程通常是先确定发动机资源，然后合理匹配传动系统参数以实现整车的性能设计目标。问题背景仿真模型优化问题描述优化策略效果收益设计变量：主减速器速比和变速器各档位下的速比目标函数：燃料经济性用NEDC工况百公里油耗来衡量，汽车的动力性用汽车的加速性能与最高车速来衡量试验设计：正交试验方法全局优化:多岛遗传算法结合响应面近似模型迭代优化后，汽车NEDC百公里油耗降低了6%，满足了预期要求，四、五档等速油耗也略有降低；虽然汽车的加速性能、爬坡性能、甚至最高车速等动力性能都有一定的损失，但是损失在可接受的范围内。这一点也说明了汽车的动力性和燃料经济性是一对矛盾，需要根据实际情况寻求最佳的平衡点44图整车性能计算模型采用AVLCruise3.0软件分别建立计算汽车NEDC油耗和汽车动力性、等速油耗的仿真模型案例2：柴油发动机性能综合优化（玉柴机器）柴油机性能的提高需要通过有效地组织整机的热力过程、合理地选择工作过程的参数及与之有关的结构参数来实现。计算机仿真和优化技术可以有效解除设计者的繁重劳动，同时大幅度缩短研制周期。问题背景仿真模型优化问题描述优化策略效果收益试验设计：正交试验方法全局优化:多岛遗传算法或模拟退火法迭代�进排气管径优化：标定点充气效率增加了0.11%，最大扭矩点充气效率提高了0.48%，低速点充气效率提高了0.28%�气门定时优化：4200rpm充气效率降低1.06%，2200rpm充气效率提高5.98%，1000rpm充气效率提高6.02%。根据优化结果，同时结合发动机的气门的运动学和动力学设计了新的气门升程规律，大幅度的提高了中低速段的充气效率采用AVLBOOST（或者GTPower等软件）建立气缸、进气系统、排气系统、增压器和中冷器模型。计算模型由试验数据来进行模型标定。北京思易特科技有限责任公司悬置系统六向刚度解耦：通过对悬置的位置和刚度进行调整，在保证橡胶软垫的静变形在一定范围内并且整个系统的频率范围也保持在一定的范围内时，对整个系统的六个模态进行最大可能的解耦。2.利用MonteCarlo方法分析研究悬置软垫对系统性能的影响程度，然后利用Taguchi方法使系统的解耦程度相对于悬置主刚度的灵敏度降低，从而保证了设计思想在实际生产过程中的可行案例3：白车身架构优化设计（泛亚汽车）对一款全新架构开发的车型，在早期架构开发阶段，应用合理的试验设计、近似模型、优化设计方法，实现了一种在当前工程中较为可行的车身架构优化设计平台，对车型早期开发阶段的白车身架构设计具有重要的指导意义。问题背景仿真模型优化问题描述优化策略效果收益1.工况：白车身刚度、模态、100%刚性墙碰撞、40%偏置碰撞、侧撞等5个典型工况。2.优化目标：最小化车身重量；为深入挖掘各工况设计潜力，项目定义了9个优化问题，包括2个模态优化，2个刚度优化，3个安全性优化，2个综合工况优化，共37个输出变量。3.设计变量：白车身设计参数，将各结构梁位置、角度、截面尺寸、板厚、材料等；共计58个设计变量。试验设计：正交试验方法近似模型：响应面近似模型、径向基神经网络模型全局优化:自适应模拟退火算法和多岛遗传算法多目标优化：NCGA，NSGAII建立了白车身架构开发阶段的性能预测方法；对于各设计指标的车身结构灵敏度；各设计指标随车身各设计参数的变化趋势；该车型单工况最优化白车身架构方案，以及车身指标之间的相互关系等。通过进一步讨论和研究多目标优化结果，结合工程经验和制造工艺可行性分析，平衡各性能及重量等指标之后，最终获得了该车型合理的车身架构设计方案。图全参数化白车身几何模型NASTRAN，Ls-Dyna,SFE,Pam-Crash,Madymo等案例4：动力总成悬置系统的优化设计（一汽）动力总成悬置匹配是整车开发的一项关键技术，悬置系统的匹配好坏与整车振动密切相关。通过对悬置系统的种种约束条件详细进行分析，建立动力总成悬置系统的仿真模型，利用优化技术进行确定性和随机优化，从根本上提高了动力总成的设计水平。问题背景仿真模型优化问题描述优化策略效果收益试验设计：正交试验方法全局优化:多岛遗传算法或模拟退火法迭代随机优化：蒙特卡罗分析(MCS)、田口方法，6Sigma方法�在新开发车型的悬置系统优化设计中找到了悬置刚度、阻尼的最优水平，在怠速激励作用下，动力总成质心处的侧向加速度和垂向加速度对比表明：系统解耦以后可以很明显的减小振动，使动力总成的设计水平得到大幅度提高。在ADAMS软件中建立动力总成的多体动力学模型，利用Matlab软件进行数据的分析处理图侵入量权衡分析图有效加速度权衡分析图发动机动力学模型图动力总成质心处垂向加速度曲线优化后优化前北京思易特科技有限责任公司机翼气动设计优化：优化机翼型函数，满足预期的气动分布要求，并降低气动阻力2.机翼载荷和结构优化：优化机翼内部结构形式和厚度分布，降低机翼及机身总重，满足强度要求。3.机身和翼身融合设计：寻找最优的翼身结合位置，同时降低重量、气动阻力。案例5：航空涡轮发动机（通用电器GE）由于对汽车的动力性和燃料经济性影响最大的是发动机特性、以及传动系统的速比和性能，因此整车性能匹配过程通常是先确定发动机资源，然后合理匹配传动系统参数以实现整车的性能设计目标。问题背景仿真模型优化问题描述优化策略效果收益全因子试验设计多目标遗传算法、HJ等梯度优化算法组合策略蒙特卡洛随机分析GE发动机采用流程自动化和多学科多目标解决方案