面向MDO的复杂产品多学科视图建模技术

提出了面向MDO的复杂产品多学科视图建模技术,给出以主模型为导向的多学科并行建模技术路线。通过建立复杂产品设计过程的层次分解与映射模型,分析产品组成的多学科性;给出多学科并行的设计方法,以实现各学科子系统功能的独立性;通过多学科视图建模的一致性规则及多模型的协同运行策略,解决冲突的协调问题;采用面向对象方法,建立起多学科视图建模技术的层次实现结构;基于优化技术与CAD/CAE的技术集成,实现多模型协同仿真与优化。该技术应用于汽车车身的多学科建模与仿真优化,实现了设计信息的动态交互与多学科共享,有效改进了产品设计水平,提高了产品的设计效率。     

基于iSIGHT的多学科优化方法研究

多学科协同建模、仿真、优化是提高复杂产品设计质量的有效途径之一,针对在机构设计中过度考虑安全因素,导致材料浪费的问题,研究了在iSIGHT多学科优化平台上利用CAD／CAE学科软件搭建的装载机执行机构的多柔体虚拟样机模型。介绍了面向模型的多领域协同仿真技术及基于系统过程集成和命令文件解析的建模技术。应用多学科变量耦合优化算法有效地解决了子系统之间的耦合和并行优化设计。从结果分析中可以看出,用该方法有效地实现了装载机执行机构的轻量化设计。     

基于数字孪生的复杂机械产品多学科协同设计建模技术

数字孪生技术能够实现产品物理模型和信息模型的融合与迭代优化,从而缩短产品研发周期、降低返工成本。针对复杂产品多学科协同性差、研发成本高的难题,将数字孪生的理念引入到复杂机械产品多学科协同设计中。分析了多学科协同设计和数字孪生的研究进展,从全生命周期的视角探讨了产品、生产及其性能数字孪生模型的信息表达、集成与数据交互问题,给出了数字孪生的演变过程模型;在分析产品数字孪生多阶段建模过程的基础上,设计了一个产品数字孪生多学科协同设计建模参考架构,提出了机电一体化的多学科协同设计与虚拟工程方法和产品数字孪生多学科协同设计关键技术,通过优化仿真和虚拟调试构建了复杂机械产品的数字孪生模型,解决了产品全生命周期中机械、电气和自动化等多学科系统的信息物理融合问题。通过案例验证了所提数字孪生多学科建模理论及其优化方法的可行性。     

多学科设计优化的新成果-ATC法及其应用

目标级联法是一种解决大规模系统优化的多层次多学科优化方法,此方法把父系统的目标分为几个子目标,并把子目标不断传递给子系统分别优化.在优化过程中,响应、连接变量、局部变量在设计模型和分析模型中互相作用,最终获得整体最优解.在比较常规多学科设计优化方法的基础上,着重描述目标级联法的原理和数学模型,并介绍了目标级联法在工程中的应用.     

Web的多学科协同设计与仿真平台及其关键技术

虚拟样机多学科协同设计与仿真平台是虚拟样机支撑环境的重要组成部分，在航空、航天、造船、汽车等复杂产品虚拟样机开发中有着广泛的应用。通过对虚拟样机开发环境中多领域建模与仿真技术的需求分析，研究了协同设计与仿真平台的系统构成、关键技术和实现方案，支持跨平台和网络环境下对各设计与仿真工具之间的数据共享和各类工具的应用集成，并开发了基于Web的原型系统。通过初步应用实践，表明该系统能有效地支持复杂产品虚拟样机的协同开发。     

机电系统虚拟样机协同建模与仿真技术研究

针对机电系统虚拟样机设计的需要，在单学科仿真建模的基础上，进行基于仿真软件接口的多学科协同建模与仿真分析。以工业机器人虚拟样机的关节运动控制为例，利用ADAMS／Controls模块，将动力学模型通过接口变量与控制模型进行连接，建立连杆一关节执行机构多体动力学与运动控制协同的虚拟样机多学科集成模型，并进行协同仿真运行，表明基于仿真软件接口的协同建模与仿真方法能够有效支持机电系统虚拟样机的开发技术研究。     

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。     

基于目标级联法和遗传算法的多学科设计优化研究

目标级联法是一种有效解决复杂工程系统优化问题新型的多学科设计优化方法,而遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的智能型全局搜索算法,为此,将遗传算法应用于目标级联多学科设计优化中,形成一种新型的GA-ATC优化算法,并以齿轮减速器优化设计为例验证该算法的有效性.     

面向广域网环境的协同仿真平台的设计与实现

现有的协同仿真方法与支撑平台在仿真模型分布性、建模与仿真的松耦合性,以及仿真运行快速构建等方面还存在许多不足.为此,提出了广域网环境下的协同建模仿真平台框架.通过服务封装组件和联邦运行组件来实现协同仿真系统的模块化设计与快速组建.分析了两种组件的运行管理和优化机制,以组件概念模型空间与支持结构对象空间的映射方法,实现组件的生成和重用.开发了广域网环境下基于组件的多学科协同建模仿真平台,运行了协同仿真工程实例.实验结果表明,组件方法支持快速的仿真系统组建和模型重用,广域网下的协同仿真平台具有良好的仿真分析效果.     

基于多场协同的煮糖设备全局协调优化方法研究

基于场协同原理研究了煮糖系统各传递单元和各物理场的特性,对多场协同作用的规律以及煮糖过程传热、传质和相变的影响机理分析,找出它们之间的耦合作用,建立了将场协同理论、过程能量平衡方程和多学科设计优化方法有机结合起来,由系统控制层和6个子系统层组成的一种煮糖设备全局协调设计优化模型。结合小生境技术和遗传算法提出多场协同建模方法的求解策略,有效地解决了多场协同优化的多目标多峰值的求解问题。研究结果表明:提出的设计算法能有效地改善场协同程度,提高了煮糖罐热转换效率,并优化了对流循环情况。     

基于HLA的锻造操作机系统协同仿真技术研究

开展了基于HLA的多学科协同仿真技术研究．采用基于协同仿真适配器的学科模型转换方法，能够将商用软件所建的学科模型转换为符合HLA标准的仿真对象模型（SOM）；针对有限元软件ABAQUS封装困难的问题．提出了一种引擎封装方法，为开发ABAQUS协同仿真适配器提供了支持，有助于提高模型的可重用性；最后构建了一个锻造操作机原型系统，实现了锻压加工过程中，机构系统与锻造形变子系统间的多学科协同建模与仿真。验证了本文所提出的协同仿真技术的有效性和合理性。     

基于FORM的齿轮传动多学科优化设计

通常多学科设计优化是一种确定性设计方法,未考虑不确定性因素的影响。为降低多学科设计优化过程中不确定性因素对系统性能的影响,将一次可靠性方法与协同优化方法相结合,应用到多学科设计优化中。建立基于一次可靠性方法的协同优化的数学模型,并阐述其求解流程,该方法可用于多学科设计优化领域的可靠性设计问题。分别运用协同优化方法和基于一次可靠性方法的协同优化实现了减速器齿轮传动的多学科优化设计,在这两种方法的系统级优化中,引入松弛变量,将一致性等式约束转化为不等式约束,使算法易于收敛。优化结果表明基于一次可靠性方法的协同优化方法求得的最优解使得约束条件满足了可靠性要求,提高了系统的可靠性,具有实际工程意义。     

高速直接驱动系统仿真分新研究

利用多领域建模方法和面向对象建模语言，对由直线电机构成的驱动系统试验台进行了建模与分析。B样条网络作为自学习前馈控制器（LFFC）对控制系统，在20-SIM环境中进行设计与仿真。LFFC是一种基于神经网络的简单有效的学习控制策略，仿真分析的结果也显示出LFFC明显地减小了由于外部干扰、摩擦等带来的影响，提高了系统的跟踪性能。     

多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究

针对面向多学科虚拟样机开发的协同建模与仿真平台,建立了其系统体系结构和技术体系结构。提出了该平台解决多学科虚拟样机协同建模与仿真问题中的4项关键技术,包括：①面向模型的多领域协同仿真技术;②基于系统工程理论和组件技术的建模技术;③网格技术和微软自动化技术;④采用可扩展标记语言和产品生命周期管理系统的集成技术。给出了一种符合并行工程思想的基于该平台的虚拟样机开发过程模型。最后,简要介绍了该平台在船舶领域的一个应用范例,以及在航天、船舶和卫星等领域的初步实践,表明该平台能有效支持虚拟样机工程。     

多学科设计优化理论的复合数控机床误差补偿技术研究

以多体系统运动学理论为研究基础,针对复合数控机床自身的复杂性,提出用多学科设计优化理论进行误差补偿的方法。该方法将复合数控机床划分为总体系统、几何误差子系统、载荷变形子系统、热变形子系统和伺服系统驱动子系统共五个部分,并通过协同优化(Collaborative Optimization,CO)算法建立复合数控机床优化模型,为开放式数控系统软件的开发做好准备。     

数控机床主轴的多目标优化设计

对数控机床主轴的机构参数优化问题进行了研究。提出了一种以主轴重量、主轴伸出端的扰度为目标的结构参数多目标优化方法。研究了利用多学科优化设计软件iSIGHT对数控机床主轴进行多目标优化设计的方法步骤,并对一个简化的机床主轴模型进行了多目标优化设计,得到Pareto最优解集。研究表明,基于Pareto最优解的方法更适合于数控机床主轴的优化设计;利用iSIGHT进行优化设计,可以简化求解过程,具有一定的工程实用价值。     

基于iSIGHT平台翼型气动优化CAD/CFD集成技术研究

传统的翼型设计中,CFD大多用来检验设计结果,而不是驱动翼型优化设计。两者基本上处于孤岛状态,没有实现有机的集成。为使CFD更好的应用到翼型优化设计,实现翼型设计/仿真的协同优化设计,需要针对现有的仿真分析软件和设计模型,利用集成优化平台进行流程集成和数据集成。采用集成优化平台iSIGHT实现了翼型参数化程序、UG建模软件、CFD计算分析软件Fluent之间的数据集成与过程集成,从而为基于翼型的多学科协同优化研究打下了基础。     

随机环境下锻造多级多目标组批全局与局部协同优化

为解决多级多目标组批投放决策协同优化算法,对建模工具进行分析,选择基于微软Aglet的移动智能体（Agent）和基于Flexsim的仿真相结合的建模技术,系统控制采用混合控制结构以避免传统多Agent系统的缺陷;设计了锻造多级、多目标组批协同求解框架,给出了多Agent协作模型和基于统一建模语言的协同过程。提出基于强化Q学习的改进型多目标前向投放控制策略作为多级多目标协同算法。对可能影响实验结果的生产系统参数设置作了对照实验,实验研究了不确定条件下不同算法的拖期数和成本表现,结果表明本文算法明显优于传统的前向投放策略,生产系统的输出具有很好的稳定性。     

基于MWorks的定速风力发电系统建模与仿真研究

对风力发电系统的建模与仿真研究,是理解风力发电系统原理、优化风电机组的设计、制造及运行的关键环节。文中把面向物理对象的建模方法引入复杂的、涉及多领域、多学科的风力发电系统仿真建模,以定速风力发电机组为例,采用基于Mode lica语言的仿真软件MW orks搭建了定速风力发电机系统的仿真模型库,并进行了仿真研究,得到发电机功率、发电机转子转速、发电机电磁转矩、风力机转速、发电机输出电压和输出电流等重要参数曲线。     

基于BP网络和Pareto遗传算法的多目标协同优化

多学科设计优化（MDO）问题往往是多目标的。Pareto遗传算法（PGA）所求得的Pareto最优解集为设计决策提供了很大方便。针对在CO的计算构架中直接使用PGA会导致计算量过大的问题，提出基于BP神经网络和pareto遗传算法的多目标协同优化方法。采用试验设计方法选择设计点，构造具有全局近似能力的各学科优化神经网络响应面，进而采用PGA进行系统层优化问题的多目标寻优。用上述方法对某型干线客机进行总体多目标优化。与直接采用PGA求解MDF单级多目标优化模型所得的计算结果对比表明，所提出的方法能有效近似该问题的Pareto最优前沿．、