干线飞机概念设计的多目标优化

admin · 发表于 4 小时前

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干线飞机的设计中存在很多互相耦合的设计变量，以传统优化方法寻找设计空间中满足全部约束又具有多目标最优的方案存在一定困难。基于群体搜索的全局优化算法能够处理具有大量高度耦合设计变量和非线性约束的多目标设计题目，在干线飞机的概念设计中的应用得到广泛关注，是一项意义重大的课题。在信息匮乏的情况下通过广泛收集资料，建立了适用于概念设计阶段的优化分析方法并编制了干线飞机重量、性能分析程序。严格遵照优化参数选择的准则，通过大量定性分析和定量计算确定了优化方法的设计变量。建立了基于展向相对厚度分布的民机最大载油量估算公式，经测试发现预测相对误差在3.7%以下，明显优于对照方法的7.3%。建立了民机最大无油重量的经验估算公式，预测相对误差在5%以内。推导了保留俯仰角高阶项并考虑压缩性阻力的民机爬升性能数`值计算方法，测试对比发现考虑俯仰角和压缩性阻力对民机爬升性能影响较大。建立了多目标粒子群算法MOPSO-RR。MOPSO-RR算法具有搜索资源自动再分配能力，使用双全局导引机制。经过三类多种参数设置下的测试发现，相比对照算法MOPSO-RR算法在计算量相同时非支配前沿质量与其他算法相当；在固定前沿非支配解数量及分布时能减少多达一个数量级以上的计算量，同时获得远高于对照算法的分布均匀度。计算量和优化解分布上的优势保证了MOPSO-RR算法在实际工程应用中有很大潜力。应用MOPSO-RR算法于干线飞机概念设计双目标优化题目得到了较好的结果。对随机样本的偏关联度分析显示，分析程序有能力反映主要参数变化对重量、性能指标的影响。对优化得到的非支配前沿的约束分析、设计变量变化趋势分析证实了优化算法在设计空间中搜寻约束边界上的最优解的能力。优化解相对参考机型A320-200飞机在航程相同时减重3.3%，在重量相同时航程增加4.7%。通过对优化解和参考机型的设计变量、重量、性能指标等参数的详细对比分析后发现，这一优势主要来源于宽松的约束和分析程序中的欠约束现象，但是同时也证明对于给定的设计题目和分析程序，优化算法有能力寻找全局最优的方案。

干线飞机概念设计的多目标优化

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