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航空動力系統整機多學科設計優化 版權信息
- ISBN：9787030735843
- 條形碼：9787030735843 ; 978-7-03-073584-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
航空動力系統整機多學科設計優化 內容簡介
本書介紹了高精度智能代理模型、高效優化策略等多學科設計優化關鍵技術，建立了基于多學科設計優化的航空發動機設計方法，結合渦軸、渦噴、渦扇發動機總體方案及直升機傳動系統總體方案和齒輪的多學科設計優化工作，較詳細地敘述了所建立方法的執行步驟和應用效果。
航空動力系統整機多學科設計優化 目錄
目錄
渦輪機械與推進系統出版項目 序
“兩機”專項： 航空發動機技術出版工程 序
前言
第1章緒論001
1.1MDO的內涵、發展及應用001
1.1.1MDO的內涵及發展001
1.1.2MDO的應用003
1.2作者團隊在航空動力系統領域開展的MDO工作009
1.3航空動力系統整機多學科設計優化的工作內容及特點012
1.3.1系統分解013
1.3.2系統建模014
1.3.3系統求解014
參考文獻015
第2章代理模型技術019
2.1概述019
2.2試驗設計020
2.2.1基于邊界的試驗設計020
2.2.2基于空間填充的試驗設計022
2.3代理模型近似技術024
2.3.1響應面模型024
2.3.2徑向基函數模型026
2.3.3克里金模型027
2.3.4支持向量機模型028
2.3.5人工神經網絡模型030
2.3.6加權組合代理模型032
2.3.7回歸/插值組合代理模型033
參考文獻035
第3章MDO策略037
3.1概述037
3.2單級優化策略038
3.2.1多學科可行方法038
3.2.2單學科可行方法039
3.3多級優化策略040
3.3.1并行子空間優化方法040
3.3.2協作優化方法042
3.3.3嵌套協作優化方法與獨立協作優化方法046
3.3.4二級集成系統綜合方法047
3.3.5二級集成系統綜合本征正交分解方法049
參考文獻051
第4章傳統及智能多目標優化方法052
4.1概述052
4.2多目標優化問題052
4.2.1多目標優化問題中的支配關系053
4.2.2多目標優化問題中的Pareto*優解054
4.3傳統多目標優化方法055
4.3.1主目標函數法055
4.3.2評價函數法055
4.4智能多目標優化方法056
4.4.1基于支配的多目標進化算法056
4.4.2基于分解的多目標進化算法060
4.4.3多目標粒子群優化算法061
參考文獻063
第5章渦軸發動機整機多學科設計優化065
5.1概述065
5.2系統分解066
5.3系統建模071
5.3.1MDO物理建模072
5.3.2MDO代理建模095
5.3.3MDO數學建模101
5.4系統求解111
5.4.1非線性二次規劃算法112
5.4.2多島遺傳算法112
5.5整機多學科設計優化結果113
5.5.1總體優化結果113
5.5.2壓氣機優化結果113
5.5.3燃燒室優化結果115
5.5.4燃氣渦輪優化結果117
5.5.5動力渦輪優化結果119
參考文獻123
第6章渦扇發動機簡化的整機多學科設計優化125
6.1概述125
6.2系統分解126
6.2.1NCO系統分解126
6.2.2ICO系統分解126
6.3系統建模127
6.3.1MDO物理建模127
6.3.2MDO代理建模131
6.3.3MDO數學建模143
6.4系統求解152
6.5多學科設計優化結果152
6.5.1優化效果152
6.5.2優化效率154
6.5.3小結155
參考文獻155
第7章渦扇發動機整機多學科設計優化157
7.1概述157
7.2系統分解158
7.3系統建模161
7.3.1MDO物理建模161
7.3.2MDO代理建模165
7.3.3MDO數學建模168
7.4系統求解184
7.5多學科設計優化結果184
7.5.1整機優化結果184
7.5.2風扇/增壓級優化結果186
7.5.3高壓壓氣機優化結果189
7.5.4燃燒室優化結果191
7.5.5高壓渦輪優化結果192
7.5.6低壓渦輪優化結果192
7.5.7轉子動力學優化結果195
參考文獻196
第8章渦噴發動機整機多學科設計優化及試驗驗證198
8.1概述198
8.2單狀態多學科設計優化及組合壓氣機試驗驗證199
8.2.1單狀態多學科設計優化結果199
8.2.2單狀態多學科設計優化組合壓氣機試驗驗證201
8.3多狀態多學科設計優化及組合壓氣機試驗驗證208
8.3.1系統分解209
8.3.2系統建模209
8.3.3系統求解216
8.3.4多狀態多學科設計優化結果217
8.3.5多狀態多學科設計優化組合壓氣機試驗驗證221
8.4多狀態多學科設計優化組合壓氣機整機試驗驗證224
8.4.1試驗方案224
8.4.2試驗數據處理225
8.4.3試驗結果分析226
參考文獻229
第9章直升機傳動系統主減速器主傳動鏈多學科設計優化230
9.1概述230
9.2系統分解231
9.3系統建模232
9.3.1MDO物理建模232
9.3.2MDO數學建模240
9.4系統求解246
9.4.1主目標函數法247
9.4.2固定權系數加權求和法248
9.4.3變權系數加權求和法248
9.5多學科設計優化結果249
9.5.1傳統多目標設計優化結果249
9.5.2智能多目標設計優化結果251
參考文獻256
第10章考慮熱彈流潤滑的直升機傳動系統主減速器主傳動鏈多學科設計優化257
10.1概述257
10.2系統分解258
10.3系統建模260
10.3.1MDO物理建模260
10.3.2MDO數學建模267
10.4系統求解274
10.5多學科設計優化結果275
10.5.1主傳動鏈優化結果275
10.5.2太陽輪行星齒輪優化結果277
10.5.3輸入齒輪輸出齒輪優化結果280
10.5.4行星架優化結果285
10.5.5旋翼軸優化結果286
參考文獻287
渦輪機械與推進系統出版項目 序
“兩機”專項： 航空發動機技術出版工程 序
前言
第1章緒論001
1.1MDO的內涵、發展及應用001
1.1.1MDO的內涵及發展001
1.1.2MDO的應用003
1.2作者團隊在航空動力系統領域開展的MDO工作009
1.3航空動力系統整機多學科設計優化的工作內容及特點012
1.3.1系統分解013
1.3.2系統建模014
1.3.3系統求解014
參考文獻015
第2章代理模型技術019
2.1概述019
2.2試驗設計020
2.2.1基于邊界的試驗設計020
2.2.2基于空間填充的試驗設計022
2.3代理模型近似技術024
2.3.1響應面模型024
2.3.2徑向基函數模型026
2.3.3克里金模型027
2.3.4支持向量機模型028
2.3.5人工神經網絡模型030
2.3.6加權組合代理模型032
2.3.7回歸/插值組合代理模型033
參考文獻035
第3章MDO策略037
3.1概述037
3.2單級優化策略038
3.2.1多學科可行方法038
3.2.2單學科可行方法039
3.3多級優化策略040
3.3.1并行子空間優化方法040
3.3.2協作優化方法042
3.3.3嵌套協作優化方法與獨立協作優化方法046
3.3.4二級集成系統綜合方法047
3.3.5二級集成系統綜合本征正交分解方法049
參考文獻051
第4章傳統及智能多目標優化方法052
4.1概述052
4.2多目標優化問題052
4.2.1多目標優化問題中的支配關系053
4.2.2多目標優化問題中的Pareto*優解054
4.3傳統多目標優化方法055
4.3.1主目標函數法055
4.3.2評價函數法055
4.4智能多目標優化方法056
4.4.1基于支配的多目標進化算法056
4.4.2基于分解的多目標進化算法060
4.4.3多目標粒子群優化算法061
參考文獻063
第5章渦軸發動機整機多學科設計優化065
5.1概述065
5.2系統分解066
5.3系統建模071
5.3.1MDO物理建模072
5.3.2MDO代理建模095
5.3.3MDO數學建模101
5.4系統求解111
5.4.1非線性二次規劃算法112
5.4.2多島遺傳算法112
5.5整機多學科設計優化結果113
5.5.1總體優化結果113
5.5.2壓氣機優化結果113
5.5.3燃燒室優化結果115
5.5.4燃氣渦輪優化結果117
5.5.5動力渦輪優化結果119
參考文獻123
第6章渦扇發動機簡化的整機多學科設計優化125
6.1概述125
6.2系統分解126
6.2.1NCO系統分解126
6.2.2ICO系統分解126
6.3系統建模127
6.3.1MDO物理建模127
6.3.2MDO代理建模131
6.3.3MDO數學建模143
6.4系統求解152
6.5多學科設計優化結果152
6.5.1優化效果152
6.5.2優化效率154
6.5.3小結155
參考文獻155
第7章渦扇發動機整機多學科設計優化157
7.1概述157
7.2系統分解158
7.3系統建模161
7.3.1MDO物理建模161
7.3.2MDO代理建模165
7.3.3MDO數學建模168
7.4系統求解184
7.5多學科設計優化結果184
7.5.1整機優化結果184
7.5.2風扇/增壓級優化結果186
7.5.3高壓壓氣機優化結果189
7.5.4燃燒室優化結果191
7.5.5高壓渦輪優化結果192
7.5.6低壓渦輪優化結果192
7.5.7轉子動力學優化結果195
參考文獻196
第8章渦噴發動機整機多學科設計優化及試驗驗證198
8.1概述198
8.2單狀態多學科設計優化及組合壓氣機試驗驗證199
8.2.1單狀態多學科設計優化結果199
8.2.2單狀態多學科設計優化組合壓氣機試驗驗證201
8.3多狀態多學科設計優化及組合壓氣機試驗驗證208
8.3.1系統分解209
8.3.2系統建模209
8.3.3系統求解216
8.3.4多狀態多學科設計優化結果217
8.3.5多狀態多學科設計優化組合壓氣機試驗驗證221
8.4多狀態多學科設計優化組合壓氣機整機試驗驗證224
8.4.1試驗方案224
8.4.2試驗數據處理225
8.4.3試驗結果分析226
參考文獻229
第9章直升機傳動系統主減速器主傳動鏈多學科設計優化230
9.1概述230
9.2系統分解231
9.3系統建模232
9.3.1MDO物理建模232
9.3.2MDO數學建模240
9.4系統求解246
9.4.1主目標函數法247
9.4.2固定權系數加權求和法248
9.4.3變權系數加權求和法248
9.5多學科設計優化結果249
9.5.1傳統多目標設計優化結果249
9.5.2智能多目標設計優化結果251
參考文獻256
第10章考慮熱彈流潤滑的直升機傳動系統主減速器主傳動鏈多學科設計優化257
10.1概述257
10.2系統分解258
10.3系統建模260
10.3.1MDO物理建模260
10.3.2MDO數學建模267
10.4系統求解274
10.5多學科設計優化結果275
10.5.1主傳動鏈優化結果275
10.5.2太陽輪行星齒輪優化結果277
10.5.3輸入齒輪輸出齒輪優化結果280
10.5.4行星架優化結果285
10.5.5旋翼軸優化結果286
參考文獻287
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航空動力系統整機多學科設計優化 節選
第1章緒論 1.1MDO的內涵、發展及應用 1.1.1MDO的內涵及發展 在工程設計中，可以采用設計優化方法將工程設計問題轉化為*優化問題。該方法利用數學規劃法或其他方法，借助計算機的運算能力和邏輯判斷能力，從滿足設計要求的可行方案中，按照預定的目標自動尋找*優設計方案。用數學語言來表達，即為尋求含某些變量的函數在一定條件下的極值（極大值或極小值）問題。這里所要考慮的變量相當于所要選擇方案的參數，在工程設計中稱為設計變量；需優化的變量函數稱為目標函數；關于變量所要滿足的條件及其他規定條件稱為約束條件；求出的變量的解稱為*優解，對應的函數極值相當于優化目標。 結構優化是設計優化方法*早的工程應用領域之一，應力約束下的結構輕量化設計及降應力設計是早期結構優化的研究重點。多學科設計優化在結構優化的基礎上發展而來。對于航空航天這類多學科耦合的復雜系統，其整體性能不僅由各個單獨學科中的性能決定，而且與各學科的相互作用有關。然而，采用傳統的設計方法不能充分考慮學科間的相互作用，從而導致對系統的描述不夠準確。為解決傳統設計方法的局限問題，美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）蘭利研究中心的高級研究員SobieszczanskiSobieski提出了多學科設計優化方法，以解決這類復雜耦合系統的設計問題。 MDO充分考慮各學科耦合和協同作用，采取有效的優化策略來尋求*優解，從而提高產品質量，縮短研制周期。自提出以來，它已經歷了幾十年的發展。伴隨著先進計算機設計工具的使用以及優化方法在航空工業及其他領域的應用，MDO在理論、算法、軟件框架及應用等方面取得了長足的進步。在MDO提出的初期階段，研究主要聚焦于MDO的理論基礎，如設計問題的MDO建模、優化方法、靈敏度分析等。此后，對MDO的研究擴展到更多領域，如數學、計算科學等，而且MDO的應用領域也變得更加寬廣。近年來，對MDO的研究除了更深入地研究數學列式和優化方法等理論，代理模型、多目標優化以及不確定性優化等也獲得了人們越來越多的關注。目前，MDO的應用不再局限于傳統的工程設計學科，已經包含更多的復雜學科，在諸如經濟、環境保護等學科中也日益受到重視。 自提出以來，MDO研究得到了諸多國家政府部門、工業界和學術機構的大力支持，其典型發展歷程如圖1.1所示。 圖1.1MDO發展歷程 1974年，NASA蘭利研究中心的高級研究員Sobieszczanski-Sobieski提出了MDO的基本思想，之后MDO廣闊的工程應用前景吸引了包括航空發動機企業在內的航空航天企業的參與，并促使企業界從傳統設計模式向并行化先進設計模式轉化。美國航空航天學會（American Institute of Aeronautics and Astronautics，AIAA）、NASA、美國空軍（United States Air Force，USAF）等于1986年組織了**屆多學科分析與優化設計大會，并于1991年成立MDO技術委員會（MDO Technical Committee，MDOTC），后者先后發布了**份和第二份MDO白皮書。2002年，NASA多學科設計優化部在廣泛征求工業界和學術界意見的基礎上，發布了第三份MDO白皮書“基于不確定性的航空航天器多學科設計優化方法： 需求與機會”。這份白皮書規劃了他們在未來若干年內要進行的研究工作，其重點是在飛行器設計優化中考慮不確定性因素的影響。其后，美國機械工程師協會（American Society of Mechanical Engineers，ASME）也于2013年成立了葉輪機械MDO專題分會。目前，美國、歐洲等都將MDO技術作為研究重點，以期解決復雜系統的設計問題。 近年來，國內外對MDO的研究蒸蒸日上，理論方法體系愈發完善，涉及了系統分解技術、復雜學科建模技術、代理模型技術、優化策略技術、優化方法技術、靈敏度分析技術和計算框架技術等；研究范圍從早期的航空航天領域逐步拓展到汽車、船舶、機械和建筑等多個領域。工業實踐應用成果愈加豐碩，如F/A18E/F戰斗機的改進研制、A380客機的機翼優化、GE90渦扇發動機的改進設計和福特汽車綜合性能的優化等。圖1.2分別給出了《工程索引》(The Engineering Index，EI)和《科學引文索引》(Science Citation Index，SCI)收錄的各年份MDO相關文獻數量。從圖中可以看出，從20世紀90年代開始，MDO得到了廣大研究者的關注，相關文獻整體大致呈現出增長的趨勢。 圖1.2歷年MDO相關文獻數量 1.1.2MDO的應用 1. MDO在航空發動機領域的研究及應用現狀 航空發動機是飛機的心臟，具有技術難度高、經費投入多、研發風險大、研制周期長等特點，其設計是一個極為復雜的系統工程，涉及熱力、氣動、結構、強度、振動、壽命、燃燒、傳熱、機械傳動、控制、潤滑、電氣、工藝、材料、可靠性、維修性、保障性、計算機（軟件工程、數據庫技術、網絡技術、可視化技術、虛擬現實技術）等眾多學科。這些學科之間存在復雜的耦合關系，并且各學科間的性能指標存在嚴重沖突。如何針對上述特點設計出高綜合性能、低成本的先進航空發動機是后工業化時代一個具有戰略意義的高難度問題。MDO的發展給航空發動機的設計提供了新的方法和工具，各大航空發動機公司及科研機構均投入巨大資源進行航空發動機MDO研究。 圖1.3普惠公司氣冷渦輪葉片MDO 在零件級MDO方面，目前研究成果很多。普惠公司的Martin等建立了三維軸流氣冷渦輪葉片MDO方法，并使用該方法對如圖1.3所示F100發動機二級渦輪葉片葉柵內部冷卻結構進行了多學科設計優化，選取肋條位置、擾流柱高度等24個參數作為設計變量，以葉片材料能承受的*高溫度、應力、葉片持久壽命和馬赫數等為約束，使用遺傳算法進行求解。優化后，截面平均溫度降低了50℃，平均冷卻效率從原始設計的25.9％提高到29.7％，同時應力、壽命和馬赫數分布滿足要求。 羅爾斯 羅伊斯公司對如圖1.4所示某低壓導葉進行了多學科設計優化，選取了葉型造型參數、葉根倒角等58個參數作為設計變量，以進口馬赫數、進口角、噪聲和強度為約束，綜合氣動損失、出口角等構造氣動性能目標函數，結合克里金（Kriging）和貝葉斯(Bayes)方法訓練代理模型，經過2600多輪優化，在強度和噪聲滿足要求的情況下，葉片數從42降低到14，巡航狀態、*大爬升狀態、*大起飛狀態的氣動損失系數分別由2.8％、3.7％、4.4％降低到2.3％、2.9％、2.8％。 俄羅斯中央航空發動機研究院對如圖1.5所示某離心葉輪進行了多學科設計優化，選取流道參數、大小葉片造型參數等33個參數作為設計變量，以流量、效率、壓比、強度、壽命等為約束條件，優化目標為質量*小。通過近一個月的優化工作，離心葉輪盤體厚度降低，優化后離心葉輪強度、振動及壽命滿足要求，壓比不變，喘振裕度提高1.3％，級效率增加0.07％，離心葉輪質量減少6.2％。 圖1.4羅爾斯 羅伊斯公司低壓導葉MDO 圖1.5俄羅斯中央航空發動機研究院離心葉輪MDO 此外，還有許多相關研究單位也對航空動力系統零件級MDO開展了一系列研究。研究工作主要是以跨聲速風扇葉片、對轉風扇葉片、離心葉輪、渦輪葉片端壁、渦輪葉片冷卻通道、渦輪實心葉片和渦輪冷卻葉片等為研究對象，對諸多MDO關鍵技術進行了探討，包括參數化建模、多學科耦合分析、優化算法、代理模型、優化策略和軟件平臺等。Deng等研究了基于克里金模型的跨聲速風扇葉片的優化；Joly等考慮了氣動和強度學科，開展了對轉風扇的MDO研究；Zangeneh等考慮了氣動和強度學科，基于響應面模型對某離心葉輪進行了多個工況點的多學科設計優化；Demeulenaere等利用遺傳算法和神經網絡模型，考慮了氣動和強度學科，對某離心葉輪進行了優化；Yang等對比了基于克里金模型的協作優化方法和二級集成系統綜合方法，并將其應用于渦輪葉片氣動傳熱結構耦合優化中；Lu等以氣動效率和冷卻效率為目標，采用NSGA-Ⅱ優化方法對渦輪氣冷葉片進行了優化；Valero等改進了傳統的響應面模型，并同時將其用于渦輪葉片氣動、強度優化中；Chi等討論了高壓渦輪葉片端壁的冷卻設計優化，采用遺傳算法和響應面模型同時優化了氣動效率和端壁溫度；韓永志等引入基于克里金模型的近似技術，建立了一種三維渦輪葉片的多學科設計優化方法；虞跨海等建立了一個涉及結構、氣動、傳熱、振動、強度和壽命等學科的渦輪冷卻葉片多學科設計優化系統，進行了薄壁冷卻葉片的多學科設計優化；孫杰等發展了渦輪冷卻葉片熱固一體化設計優化方法，并以某航空發動機渦輪轉子葉片為原型，分析了冷卻孔的位置、形狀、大小和數量對熱應力與冷卻效果的影響；楊俊杰等通過分析渦輪轉子葉片的氣動、傳熱和結構三個學科的設計過程和數據傳遞關系，建立了渦輪葉片的氣-熱-結構多學科設計優化框架；李磊等開發了渦輪動葉的設計平臺，并利用該平臺進行了某型冷卻葉片的多學科設計優化，有效提高了該葉片的綜合性能；羅磊等為改善葉片表面溫度場，提高葉片氣動效率，對燃氣渦輪動葉進行了葉型以及冷卻結構的氣-熱耦合優化。 相比于零件級MDO，航空發動機部件級MDO規模更大，復雜程度也更高。一個部件通常包含多級轉子葉片、多級靜子葉片、多級輪盤、機匣、轉子軸及軸承組件等結構，因此針對它的優化更加困難。部件級MDO的研究工作主要集中在以離心式壓氣機、渦輪轉子和渦輪級實心葉片為研究對象的MDO關鍵技術的探討、開發和應用方面。其中，德國宇航中心通過MDO方法對如圖1.6所示某型對轉風扇進行優化，選取106個葉片造型參數作為設計變量，以兩個轉子葉尖的*大位移為目標函數，施加的約束條件包括效率、總壓比、馬赫數等氣動性能指標和應力、頻率等強度指標。先使用進化算法和高精度的計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD）/FEM對葉片進行初步優化，之后基于初步優化數據通過訓練樣本點建立克里金模型，進行加速優化。經過2923輪優化后，在對轉風扇等熵效率保持較高水平（93.4％～93.5％）的基礎上，在100％轉速狀態下兩個轉子葉尖的*大位移分別減小了33.3％、66.7％。 圖1.6德國宇航中心對轉風扇MDO 國內，于明等建立了離心式壓氣機的多學科設計優化系統，并以總壓比、等熵效率和流量為優化目標，對某離心式壓氣機進行設計優化；舒彪等分析了某型渦輪級葉片設計中存在的多變量優化問題的實施，并基于響應面模型初步實現了渦輪葉片在氣動設計過程中耦合流場、應力場和溫度場的仿真優化計算；王榮橋等采用代理模型代替精確的流場分析和有限元分析，并研究了四種多學科多層優化策略在渦輪盤葉片結構設計中的應用；申秀麗等綜合考慮了氣動流道與葉片輪盤關鍵結構特征的制約和平衡關系，建立了關于高壓渦輪氣動流道和轉子強度分析的多學科優化模型，進行了以氣動流道效率和轉子結構質量為目標的渦輪流道多學科多目標優化。 目前，針對帶復雜氣冷葉片的渦輪級MDO的研究還相對較少，未來的研究工作勢必會朝著更復雜部件和更多學科的方向發展，也必將涉及更為耗時的多學科系統分析。 對于總體多學科設計優化和整機多學科設計優化，國內外公開的研究文獻較少，且研究工作主要集中在發動機概念或初步多學科設計優化及其相關平臺的開發和應用方面。
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