[发明专利]一种并行子空间优化的临近空间飞艇多学科优化设计方法

说明书

技术领域

本发明属于航空宇航科学技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的领域，尤其涉及一种并行子空间优化的临近空间飞艇多学科优化设计方法。

背景技术

临近空间飞艇是以太阳能为动力能源的临近空间飞行器，因其具有高空长时间驻留的特性，并且在通信中继、早期预警、对地观测等运用领域有巨大潜力而广受国内外关注。与常规飞行器的总体设计不同，临近空间飞艇作为一种新兴的飞行器，可借鉴设计经验并不多，同时在其设计过程中气动、结构、能源和控制等学科存在交叉耦合。

临近空间飞艇艇体作为飞艇的主体部分，承担着几乎全部的气动阻力和载荷重量，并且提供了太阳能电池的铺设空间。因此，在艇体优化设计过程中，在获得最优气动性能的同时需要满足结构的强度、刚度要求，并且考虑太阳能电池铺设面积对重量平衡，推阻平衡和能量平衡的影响。

发明内容

本方法采用基于并行子空间的多学科优化策略对临近空间飞艇进行优化设计，以期获得满足任务需求的最优设计方案。本发明通过以下技术方案实现的。

一种并行子空间优化的临近空间飞艇多学科优化设计方法，其特征在于，包括：

步骤一、规划临近空间飞艇总体设计流程，明确优化变量、约束和目标以及气动、结构和能源子系统耦合关系；

步骤二、分别对所述气动、结构和能源子系统进行参数化建模并分析；

步骤三：训练样本点建立样本空间，搭建代理模型；

步骤四：在ISIGHT平台上构建基于气动、结构和能量的并行子空间的优化框架，执行优化进程。

优选地，所述步骤一包括：

通过临近空间飞艇的总体任务需求，选定艇体外形，通过实际要求和试飞经验选择艇体长度、体积和表面积的实用范围，进而对气动、结构和能源子系统进行变量的分配和设置；

气动、结构和能源子系统的耦合关系通过推阻平衡、浮重平衡和能量平衡进行体现，并把所述推阻平衡、浮重平衡和能量平衡作为优化框架里的一部分约束条件。

优选地，所述步骤二包括：

1)艇体参数化建模：首先是基于CATIA VB脚本二次开发的几何模型建模，所述艇体参数化建模过程目的是把优化进程中的变量变化写入脚本，在模型中体现出来，结果模型用于后续流场分析；

2)用步骤1)中生成的model几何文件来进行基于ICEM CFD Tcl脚本二次开发的网格划分，生成的mesh文件用于Fluent CFD流场解算，得到艇体气动载荷的分布和阻力值。

优选地，对于结构拓扑分析，其几何建模和分析均是基于ABAQUS Python脚本二次开发来进行的，分析得到艇体的应力分布、位移分布和艇体重量。

优选地，对于能源子系统的参数化建模及其分析包括：

首先，基于MATLAB进行参数化建模，把能源参数太阳能电池阵单元数量在优化进程中的变化实时写入程序；

其次，建立太阳辐射和昼间太阳能收集模型，通过最终耗能模型，来进行能源系统能量平衡的评估；

最后整合临近空间飞艇个部件质量，得到总的质量模型。

优选地，所述质量模型包括飞艇固定质量、结构质量和太阳能电池阵列质量，所述固定质量包括推进系统、航电、储能电池和其承载结构部分，所述结构质量包括艇体、吊舱、艇首尾和浮升气体部分。

优选地，所述步骤三包括：

(1)系统样本点信息收集：通过所述气动、结构和能源三个子系统在基于优化拉丁超立方实验设计运行得到一系列的样本空间；

(2)初始化代理模型：运用Kriging方法建立代理模型；

(3)代理模型可行性的验证：通过代理模型生成的样本空间和真实仿真结果作对比，具有足够精度即可用于系统优化进程；

(4)若在优化迭代过程中代理模型的精度不够，就逐步更新样本空间，逐步在优化循环过程中增加样本数量和变换模型的系统参数。

优选地，采用的优化系统包括：

循环控制模块System，其通过约束条件来判断整个迭代的收敛情况，从而控制整个优化进程；

计算器模块Calc last，其将上一次计算的总重与当前计算总重区分，分别赋予两个不同的变量，便于循环控制模块进行比较；

全局优化模块Global Optimization和局部优化模块Local Optimization，其都是基于代理模型的优化模块，其中，Global Optimization采用多岛遗传算法，Local Optimization采用序列二次规划算法；