计算步骤可归纳如下: (1)先用正交试验设计方法给出一组初始试验设计点{4,Sn,1,d,p2,F,m月 (2)在此基础上用各学科的精确计算工具进行分析,求出系统状态变量 S,L/D,,W=,RF)}。如:用 Nastran软件求解结构学科状态变量,用CFD方法求解 气动学科状态变量等。在这里我们用一些经验公式代替了各学科的精确计算工具,作为 各学科的精确计算模型。 (3)将这些设计变量和状态变量数据添加到设计对象信息数据库中 (4)用这些数据构造学科级的响应面近似模型(即设计变量与状态变量的近似函数关系); (5)各学科级并行优化,本学科的信息用相应的精确模型求解,涉及到其他学科的信息通过 响应面获取 (6)用精确的系统分析和贡献分析工具分析各学科优化所得的最优设计点,得到相应的状态 变量信息: (7)将这些新增的设计点添加到设计对象信息数据库中; (8)用这些数据构造系统级的响应面近似模型 ()在各学科近似模型的基础上进行系统级优化,得最优设计点(A.ny,d1,p2F,W) 判断是否收敛,若收敛,转第11步;不收敛,转第2步; aD运算结束输出最优点。 按照算法流程,编制算法程序。程序共分为系统分析和贡献分析模块、响应面近似模块 和优化模块三大模块,数据均置于设计对象信息数据库中,各模块之间的数据传输如图6.5 初始设计点 系统分析和贡献分析模块 分析设计变量数据,得到相应状态变量数据 状态变量 最优设计点 最优设计点 设计对象信息数据库: 优化模块: 设计变量和状态变量信息 求解设计变量最优点 计变量和状态变量信息 近似模型系数 响应面近似模块: 建立近似模型 图6.5算法程序结构图 图中,“系统分析和贡献分析模块”与图65所示流程图中的同名模块对应,“响应面近似模 块”执行流程图中枃造响应面的环节,“优化模块”为流程图中的子空间优化模块和系统级 优化提供优化算法框架。首先以试验设计方法(如正交设计、均匀设计等)给定一组初始设 计点,主要目的是为了使初始设计点均匀分布于整个设计空间,尽量提高初始响应面的精确 度,加速优化迭代收敛。然后将这些初始设计点传送给“系统分析和贡献分析模块”,分析 所得的状态变量信息连同初始设计点设计变量信息一同放入“设计对象信息数据库”中。“设 计对象信息数据库”又将设计变量和状态变量信息提供给“响应面近似模块”用于计算近似 模型,相应的近似模型系数提供给“优化模块”,最后对优化所得结果进行系统分析,并将 这些新的设计变量和状态变量信息添加到“设计对象信息数据库”中。如此循环传送数据 补充设计对象信息数据库,直到算法收敛。 200
200 计算步骤可归纳如下： ⑴ 先用正交试验设计方法给出一组初始试验设计点{( ) }i w f f c Vc Wfw A, S ,l ,d , ρ , , ； ⑵ 在此基础上用各学科的精确计算工具进行分析，求出系统状态变量 {( ) }i wet L D WE Wdg R Vs S , , , , , 。如：用 Nastran 软件求解结构学科状态变量，用 CFD 方法求解 气动学科状态变量等。在这里我们用一些经验公式代替了各学科的精确计算工具，作为 各学科的精确计算模型。 ⑶ 将这些设计变量和状态变量数据添加到设计对象信息数据库中； ⑷ 用这些数据构造学科级的响应面近似模型（即设计变量与状态变量的近似函数关系）； ⑸ 各学科级并行优化，本学科的信息用相应的精确模型求解，涉及到其他学科的信息通过 响应面获取； ⑹ 用精确的系统分析和贡献分析工具分析各学科优化所得的最优设计点，得到相应的状态 变量信息； ⑺ 将这些新增的设计点添加到设计对象信息数据库中； ⑻ 用这些数据构造系统级的响应面近似模型； ⑼ 在各学科近似模型的基础上进行系统级优化，得最优设计点( ) * , , , , , , w f d f c Vc Wfw A S l ρ ； ⑽ 判断是否收敛，若收敛，转第 11 步；不收敛，转第 2 步； ⑾ 运算结束输出最优点。 按照算法流程，编制算法程序。程序共分为系统分析和贡献分析模块、响应面近似模块 和优化模块三大模块，数据均置于设计对象信息数据库中，各模块之间的数据传输如图 6.5 所示。 图中，“系统分析和贡献分析模块”与图 6.5 所示流程图中的同名模块对应，“响应面近似模 块”执行流程图中构造响应面的环节，“优化模块”为流程图中的子空间优化模块和系统级 优化提供优化算法框架。首先以试验设计方法（如正交设计、均匀设计等）给定一组初始设 计点，主要目的是为了使初始设计点均匀分布于整个设计空间，尽量提高初始响应面的精确 度，加速优化迭代收敛。然后将这些初始设计点传送给“系统分析和贡献分析模块”，分析 所得的状态变量信息连同初始设计点设计变量信息一同放入“设计对象信息数据库”中。“设 计对象信息数据库”又将设计变量和状态变量信息提供给“响应面近似模块”用于计算近似 模型，相应的近似模型系数提供给“优化模块”，最后对优化所得结果进行系统分析，并将 这些新的设计变量和状态变量信息添加到“设计对象信息数据库”中。如此循环传送数据， 补充设计对象信息数据库，直到算法收敛。 初始设计点 响应面近似模块： 建立近似模型 系统分析和贡献分析模块： 分析设计变量数据，得到相应状态变量数据 设计对象信息数据库： 设计变量和状态变量信息 优化模块： 求解设计变量最优点 状态变量 设计变量和状态变量信息 近似模型系数 最优设计点 最优设计点 图 6.5 算法程序结构图
4,各学科内部的信息流如图66所示: 设计变量 状态变量 A,S,,,, d 气动分析 D A,S,l,d 设计变量 重量分析7状态变量 P, I A,Sw,,d 设计变量 状态变量 性能分析 R. L/D W 其他学科状态变量 图6.6各学科内部信息流图 从图66可以看出,各学科以及系统级的设计变量和状态变量分别为: 气动学科:设计变量一一A,S,l,dr;状态变量—Sm,L/D 重量学科:设计变量——4,S,1y,d,p,F,W:状态变量一一WE,W 性能学科:设计变量一一A,S,y,dr:状态变量—RH 系统级:设计变量一一A,S,lr,d,P2,V,Hh 状态变量一L/D,W,RH 各学科精确分析工具用经验公式所组成的精确模型来代替,如式6.1.3~式6.1.26所示: 气动学科 S=i (614) L/D=100+40X(A-1 (61.5) 其中S是飞机的全机浸湿面积,S。是机身的浸湿面积 重量学科 (6.1.6) WE=Waract+WiG+wron +w (6.1.7) 结构重量:Wmwt=W"wm+Wm+Wnr+ym (61.8) (cos(A,)2 (机翼重量)61,9) ()
201 4, 各学科内部的信息流如图 6.6 所示： 从图 6.6 可以看出，各学科以及系统级的设计变量和状态变量分别为： 气动学科：设计变量—— w f d f A, S ,l , ；状态变量—— Swet , L D 重量学科：设计变量—— w f d f c Vc Wfw A, S ,l , , ρ , , ；状态变量——WE Wdg , 性能学科：设计变量—— w f d f A, S ,l , ；状态变量—— R Vs , 系统级 ：设计变量—— w f d f c Vc Wfw A, S ,l , , ρ , , ； 状态变量—— L D Wdg R Vs , , , 各学科精确分析工具用经验公式所组成的精确模型来代替，如式 6.1.3～式 6.1.26 所示： 气动学科： ( ) Swet S fuse Sw 2Sw = + 2 + 3× 0. (6.1.3) fuse f d f S = πl (6.1.4) = 10.0 + 4.0× −1 wet w S S A L D (6.1.5) 其中 Swet 是飞机的全机浸湿面积， S fuse 是机身的浸湿面积。 重量学科： Wdg = WE +Wfw +Wpayload (6.1.6) WE = Wstruct +WLG +Wprop +Wequip (6.1.7) 结构重量：Wstruct =Wwing +WHT +WVT +Wfuse (6.1.8) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )0.49 0.3 0.006 0.04 0.6 2 0.758 0.0035 cos 100 cos 0.1427 z dg w w w wing w fw N W t c Q A W S W − Λ × Λ = λ （机翼重量） (6.1.9) 其他学科状态变量 设计变量 状态变量 w f f A, S ,l ,d 气动分析 Swet , L D 设计变量 状态变量 c c fw w f f V W A S l d , , , , , ρ WE Wdg 重量分析 , A, Sw ,l f ,d f 设计变量 状态变量 R Vs 性能分析 , L D Wdg , 图 6.6 各学科内部信息流图