魚雷發(fā)動機多學科設計優(yōu)化應用展望

李斌茂1, 宇世俊2, 錢志博1, 程洪杰1

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魚雷發(fā)動機多學科設計優(yōu)化應用展望

李斌茂, 宇世俊, 錢志博, 程洪杰

（1. 西北工業(yè)大學航海學院, 陜西西安, 710072; 2. 北京航天控制儀器研究所, 北京, 100039）

介紹了魚雷發(fā)動機設計優(yōu)化技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展, 提出了基于多學科設計優(yōu)化(MDO)的魚雷發(fā)動機優(yōu)化設計方法, 按零件、部件和總體方案設計3個階段, 分別從系統(tǒng)分解、模型建立、MDO策略、優(yōu)化算法以及MDO平臺建立5個方面, 分析與展望了多學科設計優(yōu)化在魚雷發(fā)動機設計中的應用前景。

魚雷; 發(fā)動機; 多學科設計優(yōu)化; 優(yōu)化算法

0 引言

作為魚雷動力系統(tǒng)最重要的組成部分, 現(xiàn)代海戰(zhàn)的需要使得魚雷發(fā)動機的研究開發(fā)不再只側(cè)重于動力性, 而是更趨于綜合考慮動力性、經(jīng)濟性、可靠性、安靜性和成本等多個方面, 也使得優(yōu)化技術(shù)在設計中得到越來越廣泛的應用。

近年來, 多學科設計優(yōu)化(multidisciplinary design optimization, MDO)在航空/航空發(fā)動機獲得了較好的綜合設計效果, 有效地提高了產(chǎn)品的綜合性能。若將該方法論移植于魚雷發(fā)動機設計中, 有望獲得綜合性能(以動力性、經(jīng)濟性及安靜性為中心)更好的產(chǎn)品。

1 魚雷發(fā)動機設計的優(yōu)化技術(shù)應用及MDO思路

1.1 先進魚雷發(fā)動機設計難點

魚雷發(fā)動機設計涵蓋熱力學、結(jié)構(gòu)、強度、振動、傳動、潤滑、傳熱、工藝、材料、可靠性、維修性等眾多學科, 同時, 學科間相互作用, 相互影響, 從而造成設計困難, 即各學科指標要求有沖突甚至相悖、學科協(xié)調(diào)與平衡難度大、設計周期長、研究費用及風險高。

1.2 魚雷發(fā)動機設計中優(yōu)化技術(shù)的應用

目前, 魚雷發(fā)動機優(yōu)化技術(shù)的應用主要集中于結(jié)構(gòu)、熱力過程、材料和振動等幾個方面。優(yōu)化目標主要包括降低比功率、比重量以及減少磨損等。優(yōu)化手段主要包括有限元法、遺傳算法、多目標優(yōu)化、虛擬樣機技術(shù)以及新材料的開發(fā)與應用等。

有限元法主要用于魚雷發(fā)動機結(jié)構(gòu)的振動特性分析, 渦輪機葉輪模態(tài)分析, 發(fā)動機活塞及配氣閥座的溫度場、應力場及變形等分析, 發(fā)動機活塞振動模態(tài)與溫度的關系分析, 魚雷燃氣渦輪機功率計算等。遺傳算法及多目標優(yōu)化主要用于發(fā)動機缸內(nèi)熱力過程、配氣參數(shù)優(yōu)化, 擺盤發(fā)動機主要結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化, 燃氣渦輪機主要結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化。虛擬樣機技術(shù)主要用于分析發(fā)動機的運動學、動力學及結(jié)構(gòu)優(yōu)化, 也用于發(fā)動機整機振動特性分析。近年來, 新材料不斷應用于發(fā)動機中, 達到了結(jié)構(gòu)改進及機體輕量化的目的, 如TZM(titanium-zirconium- molybdenum)合金以及浸銀石墨在配氣機構(gòu)中的應用等。此外, 文獻[20]采用龍格-庫塔法對擺盤發(fā)動機缸內(nèi)過程(如內(nèi)能、質(zhì)量、溫度、壓強等)進行數(shù)值仿真。文獻[21]應用二次規(guī)劃法, 在限定振動力和限定振動力矩2種不同條件下對擺盤發(fā)動機動平衡進行優(yōu)化。

盡管優(yōu)化技術(shù)不斷地在魚雷發(fā)動機設計中得到應用, 但是囿于傳統(tǒng)的串行設計方式, 優(yōu)化仍然是在學科內(nèi)孤立進行, 然后對其他學科的要求進行校核, 各學科間缺乏溝通和聯(lián)系, 沒有充分考慮學科間的耦合因素, 設計優(yōu)化結(jié)果容易陷入局部最優(yōu), 且對發(fā)動機綜合性能改進不是很理想。

1.3 魚雷發(fā)動機MDO設計思路

為設計高性能的魚雷發(fā)動機, 必須充分考慮學科間的耦合, 并采用并行設計模式以提高設計效率?；贛DO的發(fā)動機設計方法是當前最有前途的方法。MDO是一種方法論, 它基于并行工程理論, 通過充分探索并利用系統(tǒng)中各學科之間相互作用的協(xié)調(diào)機制平衡各學科間的沖突, 利用多學科優(yōu)化方法和優(yōu)化算法來尋求系統(tǒng)整體最優(yōu)解。該方法不僅能保證各學科相互間設計的一致性, 也保持了各學科設計的自主性, 從而提高設計效率、縮短產(chǎn)品研制周期。MDO已經(jīng)在航空航天領域得到了越來越多的應用, 且效果良好。目前在魚雷總體設計中也引入了MDO, 也取得了一定的進展。

依據(jù)由簡到繁、由易到難、先單目標優(yōu)化再多目標優(yōu)化、子學科先少后多的原則, 先對關鍵零件(如活塞、工作葉片等)進行MDO, 然后對部件級(如活塞部件、配氣機構(gòu)、渦輪級等)進行MDO, 最后對發(fā)動機整體進行MDO, 分3個階段對魚雷發(fā)動機MDO關鍵技術(shù)——系統(tǒng)分解、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)求解進行研究, 并逐步將不確定性優(yōu)化、模糊可靠性優(yōu)化、穩(wěn)健性設計等引入發(fā)動機MDO中, 從而建立工程可用、并行設計的魚雷發(fā)動機MDO方法, 對魚雷發(fā)動機設計方案進行預測和計算, 有效控制設計過程和設計效率, 提高設計質(zhì)量。

2 基于MDO的魚雷發(fā)動機設計方法

魚雷發(fā)動機MDO研究與應用主要從對研究對象的系統(tǒng)分解、系統(tǒng)及各學科模型的建立、MDO策略與優(yōu)化算法的選擇及建立、優(yōu)化平臺建立等幾個方面展開。

2.1 系統(tǒng)分解

為了減少系統(tǒng)復雜性計算的難度, 通常將系統(tǒng)分解為多個相互間耦合關系弱或者無耦合的、獨立的、容易求解的、規(guī)模較小的子學科(子系統(tǒng))。系統(tǒng)分解可以從不同的角度進行, 如基于計算的分解、基于系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的分解、基于管理的分解, 以及基于學科知識的分解。此外, 工程人員結(jié)合已選擇的MDO策略可提高系統(tǒng)分解的效率。

2.2 系統(tǒng)建模

發(fā)動機MDO模型主要包括發(fā)動機系統(tǒng)與子學科設計目標、設計變量、約束條件, 學科間的耦合因素模型等。模型建立后需進行初步分析和評價(模型的準確性、實用性、適應性、計算成本), 以確定最終的MDO模型。

魚雷發(fā)動機MDO建模主要有幾何參數(shù)化建模、不確定性建模、可變復雜度建模及響應面建模。幾何參數(shù)化建?？苫赨G, Pro/E, SolidWorks等軟件完成。不確定性建模主要采取概率統(tǒng)計方法、模糊數(shù)學、不確定性區(qū)間方法、物理規(guī)劃、折中規(guī)劃等方法完成?？勺儚碗s度建模采取各學科的精確模型與較簡化的耦合因素模型相結(jié)合的方法完成。響應面建模采用擬合多項式函數(shù)來描述魚雷多學科分析中復雜的相應關系?？勺儚碗s度模型與響應面建模相結(jié)合能更好地控制模型的復雜度及計算成本。

2.3 系統(tǒng)求解

系統(tǒng)求解即通過MDO策略和優(yōu)化算法, 對建立的相關魚雷發(fā)動機MDO模型進行求解。

2.3.1 MDO策略

比較適合魚雷發(fā)動機的MDO策略主要有多學科可行(multidisciplinary feasible, MDF) 法、協(xié)作優(yōu)化(collaborative optimization, CO)、子空間近似優(yōu)化(subspace approximation optimization, SAO) 法、分級目標傳遞法、多目標遺傳算法和博弈算法等。

MDF法采用定點迭代得到整個系統(tǒng)的最優(yōu)解, 每次迭代要從頭遍歷所有的設計變量, 計算規(guī)模大, 同時不能保證最優(yōu)解為全局最優(yōu)。CO法包括一個系統(tǒng)級優(yōu)化問題和多個學科級優(yōu)化問題, 系統(tǒng)級在一致性約束下達到系統(tǒng)最優(yōu), 子學科在本學科約束條件下使該學科設計優(yōu)化方案與系統(tǒng)級優(yōu)化提供的目標方案的差異最小, 該策略并行性強, 但不能處理連續(xù)/離散混合變量。SAO法將系統(tǒng)優(yōu)化問題分解成一個系統(tǒng)級優(yōu)化和多個學科級優(yōu)化, 學科間耦合作為約束分配到各學科級優(yōu)化中, 系統(tǒng)級優(yōu)化的任務是尋找整個系統(tǒng)的最優(yōu)解, 學科級優(yōu)化是使以系統(tǒng)級優(yōu)化分配下來的設計點為圓心的超球半徑的平方最小。分級目標傳遞法為基于零部件的多級優(yōu)化策略, 子系統(tǒng)最小化本級響應與父級傳遞下來的響應目標值之間的殘差, 以及本級連接變量與父級系統(tǒng)傳遞來的子系統(tǒng)級連接變量目標值之間的殘差, 該方法具有全局收斂性。多目標遺傳算法將遺傳算法與Pareto法結(jié)合, 可有效地處理多目標問題的多學科優(yōu)化。博弈算法是基于納什均衡的MDO策略, 該策略將決策者視為參與人, 各學科設計目標作為博弈方, 各目標在某一策略下的值視為收益, 各博弈方通過競爭或協(xié)作的選擇過程, 最終實現(xiàn)各學科的優(yōu)化, 并得到博弈均衡解, 即系統(tǒng)的優(yōu)化解, 該方法的學科間信息交換相對簡單, 并行性強。

2.3.2 MDO優(yōu)化算法

MDO優(yōu)化算法中, 單純形法、牛頓法、序列二次規(guī)劃法等算法長于局部尋優(yōu)而短于全局尋優(yōu); 遺傳算法、模擬退火法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等算法長于全局尋優(yōu)卻短于局部尋優(yōu)。遺傳算法對函數(shù)的連續(xù)性無要求, 搜索方向能自適應調(diào)整, 具有并行結(jié)構(gòu)。模擬退火法具有串行結(jié)構(gòu), 通過賦予搜索過程一種時變且最終趨于零的概率突跳性, 有效避免了陷入局部最優(yōu)并最終趨于全局最優(yōu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有分布存儲、并行處理、自學習、非線性映射、高速尋優(yōu)等特點, 但是其體系結(jié)構(gòu)的通用性差、學習時間長甚至有可能達不到學習的目的?？蓪⑷謨?yōu)化算法與局部優(yōu)化算法相結(jié)合以提高尋優(yōu)能力和效率。

2.4 魚雷發(fā)動機MDO優(yōu)化平臺

MDO優(yōu)化平臺是指集成了建模、分解規(guī)劃、尋優(yōu)策略、尋優(yōu)算法以及數(shù)據(jù)庫優(yōu)化環(huán)境, 可集成魚雷發(fā)動機各系統(tǒng)、各學科已有的設計和分析軟件包, 供各系統(tǒng)使用, 并可實現(xiàn)設計任務的多地點分散部署、協(xié)調(diào)設計、并行計算。目前, 比較通用的MDO平臺有Isight、Dakota、VisualDOC、ModelCenter等軟件, 其中Isight軟件目前在國內(nèi)應用較廣, 可將其作為魚雷發(fā)動機MDO平臺, 將各子學科分析模型和軟件集成其中。此外, 也可利用Maple軟件, 根據(jù)其提供的編程工具及數(shù)學知識, 通過編程開發(fā)專門針對魚雷發(fā)動機MDO設計的支持平臺。

2.5 魚雷發(fā)動機MDO的應用

發(fā)動機零件MDO一般選擇關鍵零件作為研究對象, 如活塞、配氣閥座、連桿、周轉(zhuǎn)斜盤、凸輪、渦輪轉(zhuǎn)子葉片、機匣等。零件的MDO主要集中在建模技術(shù)研究、標準優(yōu)化策略(如MDF, CO等)應用、標準優(yōu)化算法的應用, 優(yōu)化通常是單目標或者將多目標轉(zhuǎn)化為單目標。

如擺盤機活塞考慮結(jié)構(gòu)、強度及熱分析3個子學科, 其優(yōu)化目標可以是質(zhì)量最輕, 強度分析可采用3D有限元法或者響應面法, 其MDF法流程如圖1所示。配氣閥座考慮結(jié)構(gòu)、強度、密封、材料、熱分析等學科, 優(yōu)化目標為質(zhì)量最小, 設計變量為各造型參數(shù), 強度分析可采用3D有限元法或者響應面法, 熱分析可采用有限元法或邊界元法。擺盤機連桿考慮結(jié)構(gòu)、強度、振動等學科, 優(yōu)化目標可以是質(zhì)量最輕或者體積最小, 強度、振動分析均可采用有限元法分別進行彈塑性分析和模態(tài)分析。渦輪轉(zhuǎn)子葉片MDO考慮結(jié)構(gòu)、氣動、強度、振動、傳熱及壽命等學科, 優(yōu)化目標可以是最小的葉片質(zhì)量及最高的氣動效率, 設計變量為葉片各造型參數(shù), 葉片結(jié)構(gòu)造型可采用基于圓錐展開面的模擬方法, 氣動、強度、振動、傳熱、壽命計算可基于有限元法分別進行流面分析、彈塑性分析、結(jié)構(gòu)模態(tài)分析、熱響應分析、結(jié)構(gòu)蠕變特性分析, 傳熱的計算也可采用邊界元法。

圖1 活塞的MDF設計優(yōu)化流程

在零件設計優(yōu)化的基礎上進行擴展, 部件的MDO除考慮其組成零件本身的學科要求外, 還需要考慮相互間的匹配關系, 使優(yōu)化方法的工程性更好, 此外, 部件的組成相對零件要復雜, 除了使用標準的MDO策略外, 還可根據(jù)具體情況對優(yōu)化策略進行改進。

對于發(fā)動機整體方案的MDO, 優(yōu)化目標是有效工質(zhì)消耗率最低、質(zhì)量最小、功率最大、研制費用最低及可靠性最高等。系統(tǒng)分解可基于結(jié)構(gòu)物理組成的分解, 將發(fā)動機分為發(fā)動機整機級、部件級以及零件級3級進行MDO, 優(yōu)化策略可選擇分級目標傳遞法。也可基于學科知識的分解將魚雷發(fā)動機設計劃分為形式及結(jié)構(gòu)設計、流道尺寸分析、熱力計算、振動分析、強度估算、重量估算、熱分析等學科, 各學科設計任務如表1所示, 傳統(tǒng)設計方式與MDO設計流程分別如圖2與圖3所示。發(fā)動機整體MDO同樣可以遵循由簡到繁的原則, 先進行單目標優(yōu)化, 或者將多目標轉(zhuǎn)化為單目標, 并且只考慮熱力學、運動學和動力學等學科, 以對設計目標影響較大的一些結(jié)構(gòu)參數(shù)和配氣參數(shù)為設計變量, 如以擺盤發(fā)動機經(jīng)濟性指標為目標函數(shù), 分熱力學、運動學和動力學3個學科, 以4個獨立配氣參數(shù)為設計變量進行MDO。然后在進行多目標、更多學科劃分的發(fā)動機MDO。

此外, 可逐步將不確定性優(yōu)化、隨機不確定優(yōu)化、模糊不確定優(yōu)化、模糊滿意度、穩(wěn)健性設計等引入魚雷MDO中, 以提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性, 從而得到更好的設計方案和結(jié)果。

表1 基于MDO的分解及設計任務

圖2 傳統(tǒng)設計流程

圖3 MDO設計流程

3 結(jié)束語

魚雷發(fā)動機設計學科眾多, 傳統(tǒng)的串行模式常將問題作為一個無耦合工程進行處理, 很少也很難對學科間的耦合關系進行比較有效的處理, 設計效率低。MDO基于并行設計思想, 綜合考慮了學科間的耦合關系, 設計效率高。本文基于MDO思想提出了基于MDO的魚雷發(fā)動機設計思路及方法, 分階段、循序漸進地建立魚雷發(fā)動機MDO框架及專門針對魚雷發(fā)動機的多學科多目標設計優(yōu)化系統(tǒng)平臺。工程實踐表明, 若充分利用魚雷發(fā)動機MDO方法, 必將有效提高產(chǎn)品設計質(zhì)量, 降低研制耗時與成本, 從而提高產(chǎn)品競爭力。也只有不斷地將新技術(shù)、新方法應用到魚雷發(fā)動機設計中, 魚雷動力才能更好地發(fā)展。

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(責任編輯: 陳 曦)

Application Prospect of Multidisciplinary Design Optimizationto Torpedo Engine

LI Bin-mao, YU Shi-jun, QIAN Zhi-bo, CHENG Hong-jie

(1. College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China; 2. Beijing Aerospace Control Device Institute, Beijing 100076, China)

Torpedo engine design technologies are introduced with their development. A new method for torpedo engine design based on multidisciplinary design optimization (MDO) is presented, including three phases——parts design, components design, and overall design. The application prospect of MDO to torpedo engine design is discussed with respect to system decomposition, system optimization model establishment, MDO strategy, optimization algorithm, and MDO platform construction.

torpedo; engine; multidisciplinary design optimization (MDO); optimization algorithm

TJ630.34; TP206.3

A

1673-1948(2012)06-0476-07

2012-03-18;

20012-06-12.

李斌茂(1979-), 男, 在讀博士, 主要研究方向為水下武器系統(tǒng)設計、武器系統(tǒng)綜合設計理論與方法等.