基于协同进化博弈的多学科设计优化

复杂系统的设计问题可以非层次分解为并行的多个子空间优化设计问题。多学科优化的迭代过程可看成子空间博弈的过程。各冲突子目标协商一致条件下,子空间合作博弈的均衡点能达成原系统的整体最优,并给出协同进化算法求解博弈的Nash均衡点的计算框架。以某型民用客机的总体优化设计为例,将其分解成气动和重量两个子空间优化。设计变量不重叠地分布于各子空间,两冲突子目标分配相同权值,线性加权组合而形成的单目标作为各子空间共同的优化目标。计算结果表明此方法是有效的。     

并行子空间优化在无人机总体设计中的应用

飞机设计是一个多学科的复杂的系统工程,各个学科通常相互影响、相互耦合.这使得飞机设计过程日趋复杂,设计周期越来越长,开发成本越来越高,而并行子空间优化(CSSO)是解决这些问题的一种有效方法.文中对基于神经网络响应面的并行子空间优化算法及其在无人机总体方案设计优化中的应用进行了研究.并行子空间优化算法将多学科耦合的无人机设计优化问题分解为不同的子空间问题,在不同的子空间中建立各自的神经网络响应面,通过响应面完成各子空间之间的数据交换与协调,以此来逼近设计空间最优解.应用结果表明,CSSO算法能有效地应用于无人机总体方案优化设计.     

吸气式高超声速飞行器多学科优化设计研究

在冲压发动机推进特性问题的研究中,高超声速飞行器是一种多学科强耦合的先进飞行器,传统的设计方法一般只考虑某一个性能和学科,造成设计性能不理想,而多学科优化设计(MDO)能够探索和充分利用工程系统中的协同机制来实现复杂飞行器的设计.为优化推进技术,完善设计,提高航程,用多学科优化设计方法对高超声速飞行器进行了优化设计.建立了包括空气动力学、推进系统、结构质量以及弹道航程等多个学科模型在内的多学科优化平台.进行仿真,结果表明满足各个学科约束的条件,使得飞行器的航程提高 12.94%.同时也说明文中针对高超声速飞行器搭建的多学科优化平台是可行的,为优化设计提供厂保证.     

基于遗传算法的高速列车头型多目标优化

高速列车的气动阻力与列车的外形,特别是头部外形有着密切的关系.为了改善列车气动性能降低列车运行的气动阻力,建立高速列车的三维参数化模型,以高速列车头部所受的阻力和升力为优化目标,通过FLUENT软件与Isight软件多学科优化联合仿真分析方法,利用Sculptor软件对车头部分网格自动变形,基于计算流体力学,实现对高速列车流线型头型进行减阻的多目标自动优化设计.优化完成后,得到影响优化目标阻力和升力的关键设计变量,并对优化设计变量和优化目标之间的非线性相关性进行分析.通过对比原始流线型列车气动性能发现,列车头部的长度对阻力的影响比较大,列车头部的高度能够对列车所受到的升力产生较大的影响.     

无线传感器网络CSMA博弈优化算法研究

提出了一种通用的数学模型GO/CSMA(Game Optimization CSMA),用于优化CSMA退避机制.GO/CSMA以节点发包概率τ为优化变量,建立n人非合作混合策略博弈模型.以吞吐量和成功发包概率作为博弈效用函数为例,独立进行两个回合博弈,博弈的结果经过多约束单目标规划优化后得到折衷的τ~*,并据此设计出最小竞争窗口CWmin.仿真结果表明GO/CSMA显著提高了MAC层的传输效率.GO/CSMA可进一步扩展为对网络的其它多个性能(时延、丢包率、能耗、公平性)进行折衷的博弈优化.     

微机械陀螺的多学科设计优化建模的研究

以梳状音叉式振动微机械陀螺为例,将多学科设计优化（MDO）方法应用到微机械陀螺的优化设计中。将微机械陀螺复杂系统分解为归属不同学科的多个子系统,阐明了在多学科设计优化中各子系统之间的相互关系。建立了微机械陀螺的结构设计、机械性能、电学性能子系统和系统级的多学科设计优化模型。用已研制的MMCDO多学科混合协同设计优化算法计算,得到了满意的优化设计结果。     

基于近似模型的整车气动外形优化

以类车体DrivAer的气动阻力因数为优化目标,选取影响其气动性能的5个形状参数作为设计变量,通过引入网格变形、试验设计(Design of Experiment,DOE)及近似模型等技术搭建自动仿真优化平台,探索气动性能最佳的参数匹配方案.优化后的DrivAer气动阻力因数降低4.5%,表明近似模型方法能够较好地取代实际仿真过程进行寻优.分析DOE的结果,发现影响气动阻力因数和气动升力因数的主要参数分别为行李箱高度与离去角,而多参数变化时的交互效应也会影响整车的气动性能.     

基于isight的机载雷达罩模块化动态寻优仿真

针对传统机载雷达罩在结构和电磁设计中的不足,提出基于isight的模块化动态寻优仿真的方法.首先,通过CAD软件Unigraphics的二次开发功能,用VC++对雷达罩进行参数化建模,实现建模自动化,为各个学科分析模块提供了分析模型.然后,借助多学科设计优化(MDO)软件isight,整合多学科分析模块,采用模拟退火算法与序列二次规划算法进行设计空间综合寻优.在结构分析和电磁分析模块中,分别采用了有限元法(FEA)和多层快速多极子算法(MLFMA).仿真时利用大型服务器,在这两个学科分析模块间进行并行设计.仿真结果显示所设计的雷达罩的结构和电磁性能较好,适合工程运用.     

MDO在汽车转向系统结构优化中的应用

转向系统刚度强度是影响汽车稳态特性的重要因素,转向系统NVH性能是影响汽车舒适性的重要指标,所以它的设计需要满足多个性能要求.针对转向系统利用HyperStudy优化软件,采用均匀拉丁方实验设计方法进行样本数据设计,利用最小二乘法构建了汽车转向系统的刚度、强度、NVH多学科系统的近似响应面优化模型,从而对转向系统结构进行了多学科优化.优化结果表明转向系统在刚度、强度及NVH性能有所提高的同时,重量得到较大程度的减轻.算例表明,多学科优化方法具有较高的工程实用性.     

多学科协同与设计优化关键技术

传统的设计优化一般主要受到某一个性能或学科的影响,因此造成整体设计优化的结果不理想,甚至互相矛盾,这就使设计优化必然走向系统和总体的设计优化。随着计算技术的发展,人们开始尝试将多学科的设计综合在一起,进行多学科协调优化。本文研究了多学科协同与设计优化的关键技术,为进行多学科协调优化奠定了基础。