[发明专利]基于模块集成与数据管理的飞行器机翼结构综合优化方法

权利要求书

1.基于模块集成与数据管理的飞行器机翼结构综合优化方法，应用于包括传热、控制、结构静力学、结构动力学、气动和气弹的多个物理场存在的服役环境下的飞行器设计，其特征在于，包括如下步骤：

第一步：通过飞行器机翼结构综合优化设计的参与学科构造学科，计算迭代关系流程图，该流程图由多学科，包括传热、控制、结构静力学、结构动力学、气动和气弹的各个计算任务的节点构成，计算任务的出现及顺序依据不同的飞行器机翼结构综合优化要求决定；再根据飞行器机翼结构确定设计变量、设计变量的取值区间，以飞行器机翼结构减重为设计目标，以结构模态约束、强度约束及颤振约束为优化模型约束，构成优化模型；

第二步：针对每一个计算任务节点记录该任务节点的输入参数，并标示该计算节点的所有计算任务的输入参数中优化模型直接来源的传入参数；

第三步：开始沿飞行器机翼结构综合优化设计的关系流程图进行顺序迭代计算；

第四步：当计算轮次为第一轮时，当通过某一计算任务节点时，将当前计算参数与计算任务一同发至任务调度中心，将计算结果发送至数据管理中心；

第五步：自计算轮次从第二轮起起，当通过某一计算任务节点时，通过n-1轮计算输入和结果，计算出优化模型直接来源的传入参数的敏度；依照以本轮参数输入作为中心值，通过与上一轮输入参数的差距的正负10％生成2个计算任务，结合中心值的1个计算任务共3个一同发至调度中心，将计算结果发送至数据管理中心，通过三个计算结果提高下一轮输入参数的计算精度预测；

第六步：通过计算第五步的3个任务的输入值和输出结果的线性度，若线性度线性差距≤5％，则在下轮优化时，通过线性度线性差值做距离中心值正负5％两个计算参数的预测值，该轮开始计算任务为5个，从而进一步提高下一轮输入参数的计算精度预测，将计算结果发送至数据管理中心，通过5个计算结果进一步提高下一轮输入参数的计算精度预测；

第七步：如果5个计算结果线性度线性差距仍然≤5％，则通过取正负10％区间中的极值作为下一轮输入参数的设定值；

第八步：重复第三步至第七步，重新进行循环迭代直至收敛，最后依据优化目标和优化设计变量的收敛准测判定达到最优，从而得到在飞行器机翼结构综合优化的最终设计点。

2.根据权利要求1所述的基于模块集成与数据管理的飞行器机翼结构综合优化方法，其特征在于：所述第一步中，优化模型如下：

式中X为设计变量，X_k为第k步设计变量，min M(X_k)为前k步设计变量所得的飞行器机翼结构的结构质量最小值，作为设计目标；σ_max(X)≤[σ]表示飞行器机翼的强度约束，即前k步设计变量所得结构内最大应力小于强度设计值[σ]，表示飞行器机翼前k步设计变量所得结构的颤振约束，即颤振发散速度大于设计值，f₁(X_k)≥f₀表示飞行器机翼前k步设计变量所得结构的模态约束，即一阶模态大于最小容许值f₀；X^L≤X≤X^U为设计变量在设计上下限内，其中X^L为下界、X^U为上界。

3.根据权利要求1所述的基于模块集成与数据管理的飞行器机翼结构综合优化方法，其特征在于：所述第四步、第五步和第六步，输入参数与输出结果依据不同的任务和线性度评估结果发送至任务管理中心并行计算，并且将结果记录入数据管理中心。

4.根据权利要求1所述的基于模块集成与数据管理的飞行器机翼结构综合优化方法，其特征在于：所述第七步中，检验线性度是否仍然满足：

当单个计算任务节点的线性度满足精度要求时，将第七步中的输出参数的极值对应的输入参数用于设定下一轮第五步的优化变量，再继续进行循环迭代直至收敛，减少函数较为平滑条件下的多次往返震荡计算过程，减少收益低的重复迭代次数来达到更快的优化求解，提高优化求解的效率；最后依据优化目标和变量的收敛准测判定达到最优，得到飞行器机翼结构综合优化的最终设计点。