复杂微机电系统多学科设计方法研究

针对复杂微机电系统设计涉及多个学科领域的特点,提出了应用多学科设计优化方法来设计复杂微机电工程产品,归纳分析了复杂微机电系统在设计过程中可能涉及的学科,探讨了多学科设计方法在复杂微机电系统设计中的应用。     

微机电系统多学科设计优化

多学科设计优化是一种针对于涵盖多个学科领域的复杂系统进行设计优化的方法,强调各子学科系统在独自设计优化的基础上的相互之间的并行协作。鉴于微机电系统(Micro electro mechanical systems,MEMS)设计中存在多学科交叉耦合等问题,将多学科优化设计方法引入到MEMS的设计中,研究分析MEMS本身的多学科特性和设计现状,建立面向MEMS的多学科设计优化系统(Micro electro mechanical multidisciplinary design optimization system,MMDOS),提出四种多学科设计优化方法,对提升MEMS的设计水平和产品质量具有积极意义。     

高超声速飞行器多学科优化建模方法

为建立高超声速飞行器多学科设计优化软件系统,研究了一种面向多学科设计优化的建模方法.通过分析系统分解带来的学科设计冲突,建立了两种多学科连续性条件.据此连续性条件,结合现有飞行器设计流程,提出了一套建立多学科设计优化模型的方法,包括系统分析模型和系统优化模型.针对高超声速飞行器方案设计,研究了包含弹道/控制、气动、超燃冲压发动机、结构、热保护系统等五个学科的多学科设计优化问题.采用所研究的多学科设计优化建模方法,构造了系统级模型,并在框架软件中按照此模型集成各学科软件,建立了高超声速飞行器多学科设计优化软件系统.     

多学科设计优化方法及其在水下航行器设计中的应用

运用多学科设计优化算法(MDO)对鱼雷系统进行总体设计,是目前水中兵器领域的一大拓展。传统的鱼雷总体设计不能很好地实现各个子系统之间的协同效应,所取得的最终设计结果往往不是系统的全局最优解。这里基于MDO方法的鱼雷总体设计分析就在很大程度上解决了该问题。     

多学科设计优化研究进展

多学科设计优化是一种基于学科分析和优化的集成的系统设计方法论,是解决航天器设计等复杂工程系统问题的有效手段。综述了多学科设计优化的研究进展及其在航天器设计中的应用。重点介绍了系统数学建模、分解与组织技术及多学科设计优化算法等关键技术,讨论了多学科设计优化目前存在的问题和发展趋势。     

基于MDO的MEMS多物理域耦合设计建模

微机电系（Micro Electro Mechanical Systems，MEMS）涉及多个物理域，多物理域的耦合加大了设计建模的难度。多学科设计优化方法（Multidisciplinary Design Optimization，MDO）是专门针对复杂系统的综合设计优化方法，在处理系统间的相互耦合问题上有着技术和方法上的优势。提出将多学科设计优化方法应用于MEMS的多物理域耦合设计，并对相应的多物理域耦合建模方法作出了分析研究。     

某飞行器多学科设计优化与学科集成——PERA.Simulation在航空行业的应用

目前大多数CAE仿真产品仅仅在某个学科、单项专业深入发展,例如做强度分析、电磁分析、噪音分析、寿命分析、流体分析等。由于CAE是求异而不是求同的,因此结构不统一,网格不统一,输入和输出不统一,知识表述等也不统一,从而形成了很多的仿真信息"孤岛"。     

几种新型多学科设计优化算法及比较

归纳和评述了二级集成系统综合法、分级目标传递法和子空间自主式优化方法3类基于系统分解的新算法及其改进算法,阐述了3种算法的基本思想、结构体系及其特点,讨论了它们对优化对象的适应性,并从分解标准、级数、收敛性和代理模型等方面对它们进行了比较.     

多学科优化集成设计框架

多学科设计优化 (MultidisciplinaryDesignOptimization—MDO)方法是解决复杂工程系统设计的有效方法 ,实施多学科优化方法的软件框架称之为多学科优化环境 ,介绍国内外在多学科优化集成设计框架的研究现状 ,以及我所正在开发的产品协同优化平台 (CoLlaborativeOptimizationVector CLOVE)。     

多学科设计优化技术在卫星总体设计中的应用

多学科设计优化 (Multidisciplinary DesignOptimization,MDO)是一种工程设计方法,它通过充分探索和利用工程系统相互作用的协同机制,考虑各学科或各分系统之间的相互作用,从整个系统的角度求解优化问题设计复杂的工程系统。在卫星总体设计中应用MDO技术,其基本指导思想是利用合适的优化策略组织     

汽车车身的多学科优化设计(MDO)研究

多学科优化设计 (MDO)为机械结构件结构优化提供了一条更为系统、精确的方法。本文主要讨论和研究了汽车车身MDO中的一些关键技术问题 ,并以轻型货车EQ10 6 0F驾驶室车身为例 ,对其进行了多学科结构优化设计 ,为汽车车身的设计提供了一条新的设计思路     

基于MDO方法的车用三效催化转化器设计优化

以车用三效催化转化器（TWC）的转化效率、压力损失、质量以及抗热冲击性能为目标函数,建立了TWC多学科设计优化（MDO）模型。在充分考虑各学科之间的耦合效应基础上,通过采用自适应混沌优化算法与VB编程对MDO模型进行求解。优化结果表明,压力损失减少699%,质量减少1168%,位移变形减少2091%,TWC转化效率提高542%。试验证明该方法用于TWC是有效的。     

微型机械的特点,研究现状和应用

简明地叙述了微型机构的特点,综述了微型机构在国内外的研究现状,强调了微型马达的研究在微型机械发展中的重要地位,列举了微型机械应用的典型实例,最后对我国在九五期间发展微型机械提出了一些建议。     

仿生微扑翼飞行器翅翼机构的运动设计

实验研究表明,昆虫(如鹰蛾)在作特定的飞行时,它的翅尖作8字形运动,并伴有翅翼的翻转.为了设计微扑翼飞行器的翅翼机构,深入研究了8字形曲线的形状谱特征,发现了形状谱及其相似度计算公式无法有效识别不同8字形曲线的问题.针对该问题,提出了一种基于形状谱提取8字形连杆曲线特征参数和区分8字形连杆曲线的新方法,并用此方法进行了仿鹰蛾微扑翼飞行器翅翼机构的运动设计.     

基于iSIGHT的单学科设计优化与多学科设计优化的比较

研究了单学科设计优化技术和多学科设计优化技术,在iSIGHT和Ansys软件集成环境下,对CellPhone进行优化.单学科设计优化平台和多学科设计优化平台得出的优化结果进行了比对,验证了多学科设计优化平台的先进性和全面性.     

基于粒子群优化和协同优化的多学科设计优化研究

协同优化是进行多学科设计优化的有效方法之一。本文将粒子群优化算法应用于协同优化,通过对系统级优化等式约束条件进行转换,克服了协同优化自身内部的计算缺陷,有效解决了当原始系统优化问题不满足Kuhn-Tucker条件时导致的计算困难,最后以数值计算和减速器设计为例进行了验证。结果表明本文提出的方法是有效的,同时也为将新型算法应用于多学科设计优化问题提供了参考。     

基于协同优化和多目标遗传算法的车身结构多学科优化设计

在汽车车身结构NVH和侧面碰撞安全性研究中,实施多学科多目标优化的可行性设计。通过试验设计制定试验方案并进行数据采样,构建考虑整车侧撞安全性、白车身模态、静态弯曲刚度、扭转刚度和轻量化等性能的响应面近似模型,然后对车身结构分别进行确定性和可靠性轻量化单目标设计。最后,运用多目标遗传算法结合多学科协同优化对车身结构进行多目标优化设计,获取Pareto最优化解集。研究结果表明:可靠性优化设计较确定性优化设计而言,能考虑产品设计和生产过程中的不确定性因素,保证产品稳健性;车身结构的多目标优化设计全面考虑了车身结构轻量化、NVH和碰撞安全性能等多学科之间的耦合和解耦;设计者可按需选择其满意的优化结果,这将大幅缩减产品开发周期、降低产品开发成本。     

微小型飞行器中的数据采集与控制系统

为探索微型飞行器的飞行控制规律，基于脉宽调制信号设计了一种专用的微型机载数据采集和输出控制系统。在微小尺寸和低功耗的前提下充分利用有限的硬件资源实现了对微型飞行器的多路飞行数据的实时采集和存储，同时按照要求对微小型飞行器进行了飞行控制。通过飞行试验，应用于微小型飞行器的微型测控系统的可行性和可靠性得到了证明。     

设计空间差别处理优化方法及其在汽车轻量化设计中的应用

提出了一种设计空间差别处理方法,改进了传统的设计空间移除方法会移除全局最优的弱点。首先应用昂贵点构建一个逐渐缩小的重点空间,同时将在设计空间移除方法中被删除的空间定义为其他空间,然后每次迭代都应用二阶多项式响应面（QF）同时搜索这两类空间,并分别从中选取数目不同的新的昂贵点参与QF的更新和重建。该方法采用在其他空间中选择少量新的昂贵点来代替移除空间,有效地避免了局部最优的陷阱。多个标准函数算例的验证表明,新的方法具有较高的精度和效率。将该方法应用于某款车的后车架轻量化设计中,经过优化,后车架系统的质量减小了7.67kg,即整个系统质量减小了10.4%,且其刚度性能得到提高。与以前提出的混合自适应元模型方法相比,新方法的精度和效率都有显著提高。     

随机与区间不确定下基于近似灵敏度的序列

为解决复杂系统多学科可靠性设计优化过程中由于存在多源不确定性和多层嵌套而导致的计算效率低的问题,将近似灵敏度技术与两级集成系统综合策略(Bi-level integrated system synthesis,BLISS)和功能测度法集成,提出一种能同时处理随机和区间不确定性的序列化多学科可靠性设计优化方法。基于概率论和凸模型对混合不确定性进行量化,提出一种随机和区间不确定性下的混合可靠性评价指标,并基于功能测度法建立多学科可靠性设计优化模型。采用近似灵敏度信息替代实际灵敏度值,将近似灵敏度技术同时嵌入多级多学科设计优化策略和多学科可靠性分析方法中,避免每轮循环都进行全局灵敏度信息的分析与迭代,提高了计算效率。基于序列化思想同时将四层嵌套的多学科可靠性设计优化循环和三层嵌套的多学科可靠性分析过程进行解耦,形成一个单循环顺序执行的多学科可靠性设计优化过程,避免了每轮循环对整个可靠性分析模型进行迭代分析的过程,减少灵敏度分析和多学科分析次数。以汽车侧撞工程设计为例,验证了该法具有同时处理随机和区间不确定性的能力,并且计算效率较传统方法分别提高了10.98%和23.63%,表明该法具有一定工程实用价值。