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    艦船總體設(shè)計中的多學(xué)科優(yōu)化技術(shù)

    2013-09-27 08:31:48黃衛(wèi)剛
    船舶與海洋工程 2013年3期
    關(guān)鍵詞:船型艦船子系統(tǒng)

    周 奇,陳 立,許 輝,黃衛(wèi)剛

    (701研究所,武漢 320064)

    0 引 言

    20世紀(jì)80年代,多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化(MDO)興起于航空航天領(lǐng)域。MDO是一種通過充分探索和利用工程系統(tǒng)中相互作用的協(xié)同機制來設(shè)計復(fù)雜產(chǎn)品及其子系統(tǒng)的方法論[1]。以Sobieski和Kroo為代表的科學(xué)家將其應(yīng)用于飛行器結(jié)構(gòu)設(shè)計中取得了良好的結(jié)果。目前,MDO廣泛應(yīng)用于飛機、運載火箭、汽車、渦輪引擎及潛器的設(shè)計[2]。

    對于艦船總體設(shè)計領(lǐng)域而言,它涉及操縱、阻力、耐波、結(jié)構(gòu)、聲隱身、振動與噪聲、工藝、材料等多個方面,是一個多目標(biāo)、多變量、多約束的復(fù)雜工程設(shè)計問題。這些變量可能是離散、連續(xù)或非數(shù)值的;約束可能是線性或非線性的。就傳統(tǒng)方法而言,船舶設(shè)計過程中對每個專業(yè)的分析是單獨進行的,設(shè)計問題是以串行設(shè)計的方法來解決,其中每個學(xué)科有不同的優(yōu)化問題,這種設(shè)計過程實質(zhì)上是一種順序求解,前面學(xué)科的結(jié)果往往決定后面學(xué)科的答案,而使設(shè)計陷入局部最優(yōu)。

    艦船是個復(fù)雜的巨系統(tǒng),由很多子系統(tǒng)構(gòu)成,各主要子系統(tǒng)之間均有強弱不同的耦合關(guān)系[3]。例如,改變艦船的結(jié)構(gòu)設(shè)計將會改變艦船總重量,進而影響艦船的排水量、阻力及主機功率需求,同時也改變了艦船的質(zhì)量分布,最終影響耐波性能、隱身性能;而改變艦船的阻力和推進特征又會影響所載燃料的重量,進而影響結(jié)構(gòu)性能、空間利用情況及艦船的耐波性能。因此,為了獲得整個系統(tǒng)的總體最優(yōu)解,合理的做法是在設(shè)計期間同時考慮船型、結(jié)構(gòu)、阻力等學(xué)科的設(shè)計,給出各學(xué)科的設(shè)計變量、約束條件以及各子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系,在滿足系統(tǒng)總目標(biāo)較優(yōu)的情況下,設(shè)計各子系統(tǒng),以獲得各方面的綜合平衡。多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化為艦船系統(tǒng)設(shè)計提供了一個有效的手段。國內(nèi)將多學(xué)科優(yōu)化應(yīng)用于艦船總體設(shè)計的研究才剛剛起步,迄今為止還沒有形成比較成熟的理論。

    1 多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化

    1.1 協(xié)同優(yōu)化的思想

    協(xié)同優(yōu)化方法屬于兩級優(yōu)化算法,將優(yōu)化問題分為兩級:一個系統(tǒng)級和并行的多個學(xué)科級(見圖1),系統(tǒng)級向?qū)W科級分配系統(tǒng)級變量的目標(biāo)值,各學(xué)科級在滿足自身約束的條件下,其目標(biāo)函數(shù)應(yīng)使學(xué)科間耦合變量與分配的目標(biāo)值的差距最小,經(jīng)學(xué)科級優(yōu)化后,各目標(biāo)函數(shù)再傳回給系統(tǒng)級,構(gòu)成系統(tǒng)級的一致性約束,以解決各學(xué)科間耦合變量的不一致。通過系統(tǒng)級優(yōu)化和子學(xué)科級優(yōu)化之間的多次迭代,最終得到一個學(xué)科間耦合關(guān)系,達到一致的系統(tǒng)最優(yōu)設(shè)計方案。協(xié)同優(yōu)化算法的本質(zhì)就是系統(tǒng)級協(xié)調(diào)優(yōu)化算法。

    1.2 協(xié)同優(yōu)化的應(yīng)用環(huán)境

    協(xié)同優(yōu)化方法在求解復(fù)雜的多學(xué)科問題時能體現(xiàn)出優(yōu)越的特性,這些求解問題有如下共性[4]:

    1) 需要進行大量子學(xué)科求解的復(fù)雜系統(tǒng)(集成優(yōu)化和單級優(yōu)化更適合簡單問題);

    2) 學(xué)科間耦合度低且系統(tǒng)級設(shè)計變量較少;

    3) 學(xué)科級優(yōu)化時需要利用特殊的優(yōu)化算法,如軌跡設(shè)計時的離散優(yōu)化,氣動分析時的共軛優(yōu)化;

    4) 系統(tǒng)組織無嚴(yán)密的集成性。

    應(yīng)該注意,協(xié)同優(yōu)化方法在求解時存在如下缺點:

    1) 由于將狀態(tài)變量看作設(shè)計變量擴大了設(shè)計變量的維數(shù),耗費計算求解時間;

    2) 系統(tǒng)級優(yōu)化問題的表述形式導(dǎo)致系統(tǒng)級優(yōu)化十分困難,當(dāng)系統(tǒng)級耦合變量值處于可行域之外,要使系統(tǒng)級和子系統(tǒng)級耦合變量的不一致降低為0是非常困難的,這樣要求更加完善的系統(tǒng)級優(yōu)化算法;

    3) 協(xié)同優(yōu)化的收斂性目前仍未得到嚴(yán)格的證明,在實際應(yīng)用中會遇到無法收斂或陷入局部最優(yōu)的計算困難。

    針對上述問題,許多學(xué)者從不同角度提出了一系列改進措施,包括一致性約束松弛、罰函數(shù)方法、引入響應(yīng)面近似模型,系統(tǒng)層優(yōu)化器中應(yīng)用遺傳算法、混合混沌算法等現(xiàn)代優(yōu)化算法。

    1.3 多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化

    多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的系統(tǒng)級優(yōu)化問題表述為[5]:

    圖1 協(xié)同優(yōu)化框架

    式中: Fi*——第i個學(xué)科的目標(biāo)函數(shù);x——交叉變量量 yij的輔助變量; gi≤ 0 ——局部約束條件。

    由圖 2可以看出各學(xué)科專家在處理其負(fù)責(zé)的學(xué)科任務(wù)時,只需要適時將計算結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫。并從數(shù)據(jù)庫中提取所需信息后,就可完全按該學(xué)科獲得最佳解的方向進行求解。系統(tǒng)層只要在消除各學(xué)科系統(tǒng)變量不一致性的基礎(chǔ)上也就可能獲得系統(tǒng)整體的最優(yōu)解或滿意解。求解基本步驟如下[6]:

    1) 求出各學(xué)科的理想解,并構(gòu)造系統(tǒng)層優(yōu)化數(shù)學(xué)模型;

    2) 系統(tǒng)層求解,獲得輔助變量Z(系統(tǒng)變量)的初始協(xié)調(diào)值;

    3) 在Z的初始協(xié)調(diào)值情況下,各學(xué)科引入相關(guān)變量的輔助變其一致性約束,并對其獨立變量xi、系統(tǒng)變量x和輔助變行求解;

    4) 得到各學(xué)科計算的有關(guān)信息之后,系統(tǒng)層再求解Z;

    5) 系統(tǒng)層判斷是否收斂,如收斂則結(jié)束,否則轉(zhuǎn)到步驟6);

    6) 得到Z的新的協(xié)調(diào)值之后,各學(xué)科將先前計算的各變量值作為初始值,再進行求解,然后轉(zhuǎn)到步驟4);

    7) 重復(fù)步驟3)~6)直至收斂。

    圖2 多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化流程

    2 艦船總體性能多學(xué)科優(yōu)化

    2.1 學(xué)科分析

    艦船作為一個執(zhí)行一定作戰(zhàn)任務(wù)的復(fù)雜工程系統(tǒng),進行艦船多學(xué)科優(yōu)化的目的是要實現(xiàn)整個系統(tǒng)的綜合性能整體最優(yōu),將艦船總體性能優(yōu)化設(shè)計分為5個學(xué)科進行學(xué)科分析。

    1) 浮態(tài)與穩(wěn)性子系統(tǒng):對于艦船設(shè)計而言,首先要保證艦船的浮態(tài)和初穩(wěn)性,它取決于船型參數(shù)(船長、船寬、吃水,方形系數(shù)等);

    2) 水動力性能子系統(tǒng):水動力性能主要指快速性、耐波性、操縱性。其中快速性取決于艦船的阻力和推進性能,而阻力性能與船型參數(shù)、航速等有關(guān)。推進性能則與主機功率、轉(zhuǎn)速、螺旋槳參數(shù)(螺距、槳徑)、船型參數(shù)有關(guān)。耐波性與船型參數(shù)、航速、航向有關(guān)。操縱性與船型參數(shù)、螺旋槳參數(shù)、舵參數(shù)(舵角、舵高、舵寬)有關(guān);

    3) 造價子學(xué)科:艦船造價按照重量估算,并疊加相應(yīng)的武備裝置,與船型參數(shù)、主機功率、船用材料、武備單價數(shù)量等有關(guān);

    4) 隱身子學(xué)科:艦船隱身技術(shù)作為提升艦船系統(tǒng)生存、突防尤其是縱深打擊能力的有效手段,與船型參數(shù)、船體布置,船用材料、螺旋槳參數(shù)等有關(guān);

    5) 振動與噪聲子學(xué)科:艦船振動與噪聲控制已成為艦船必不可少的戰(zhàn)技指標(biāo),與螺旋槳參數(shù)、船體布置、船用材料等有關(guān)。

    2.2 設(shè)計框架

    艦船學(xué)科分析時,一般采用專業(yè)的軟件進行學(xué)科分析,同時通過系統(tǒng)級協(xié)調(diào)共享參數(shù)。艦船總體設(shè)計優(yōu)化框架如圖3所示。

    圖3 艦船總體性能優(yōu)化模型框架

    2.3 計算環(huán)境

    目前,在艦船研制領(lǐng)域的各學(xué)科相繼引進了各類先進的設(shè)計分析工具,如結(jié)構(gòu)學(xué)科的Ansys、Nastran、Patran等;快速性學(xué)科的Fluent、Shipflow等;耐波性學(xué)科的Hydrostar等;操縱性學(xué)科的Shipma、Napa等。這些設(shè)計分析工具的使用極大提高了設(shè)計效率和分析精度,可視化的多學(xué)科優(yōu)化集成平臺的建立使得這些彼此獨立的設(shè)計分析工具不再局限于學(xué)科內(nèi)部。

    近年來,國外很多政府研究機構(gòu)、大學(xué)和開發(fā)商積極地研發(fā)多學(xué)科優(yōu)化軟件框架,并取得較大的進展。現(xiàn)已在市場上占很大份額的集成框架有美國Engineous軟件公司開發(fā)的Isight;Phoenix Integration公司的ModelCenter、Analysis Sever;TechnoSoft公司的AML等。其中Isight占市場份額的一半。

    3 結(jié) 語

    本文采用 MDO設(shè)計優(yōu)化思路,利用多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化算法建立了艦船總體性能優(yōu)化設(shè)計框架。MDO在航空領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,這種將許多不同專業(yè)、約束、決策判據(jù)結(jié)合在一起的方法在艦船總體設(shè)計中的應(yīng)用也會日趨廣泛。

    [1] Sobieszczanski-Sobieski J, Haftka R T. Multidisciplinary Aerospace Design Optimization: Survey of Recent Developments[J].Structural Optimization, 1997, 14(1): 1-23.

    [2] Charles D.McAllister. Application of multidisciplinary design optimization to racecar design and analysis[A]. 9th AIAA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization[C]. Atlanta, Georgia: 2002.

    [3] 劉祖源,馮佰威,詹成勝. 船體型線多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化[M]. 北京:國防工業(yè)出版社,2010.

    [4] Kroo,I.M.Collaborative Optimization: Status and Directions[A]. 8th AIAA/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization[C]. Long BeachCA: 2000. AIAA-2000-4721.

    [5] Shu-yan Fu,Hai-yan Huang, Zhi-xiang Lin. Collaborative Optimization of container ship on static and dynamic responses[J].Procedia Engineering, 2010, 31: 613-621.

    [6] 鐘毅芳,陳柏鴻,王周宏. 多學(xué)科綜合設(shè)計原理與方法[M]. 武漢:華中科技大學(xué)出版社,2006.

    [7] A. DeMiguel, W.Murray. An analysis of collaborative optimization methods[A], 8th AIAA/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization[C], Long Beach CA, 2000. AIAA-2000-4720.

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