專利名稱：遺傳算法結(jié)構(gòu)優(yōu)化網(wǎng)格系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及飛機(jī)結(jié)構(gòu)件的優(yōu)化設(shè)計(jì)，尤其是飛機(jī)垂尾的復(fù)合材料鋪層優(yōu)化設(shè)計(jì)。
背景技術(shù)：
復(fù)合材料結(jié)構(gòu)在飛機(jī)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，為飛機(jī)設(shè)計(jì)提供了新的空間。即在滿足強(qiáng)度設(shè)計(jì)優(yōu)化的同時(shí)，可以進(jìn)行“氣動彈性剪裁設(shè)計(jì)”。氣動彈性剪裁法是利用復(fù)合材料的各向異性及其各種耦合效應(yīng)進(jìn)行鋪層設(shè)計(jì)，以獲得預(yù)期的結(jié)構(gòu)柔度特性或產(chǎn)生某種希望的特定變形規(guī)律來提高設(shè)計(jì)性能和靜、動氣動彈性特性(如提高機(jī)翼的顫振速度，防止前掠翼的扭轉(zhuǎn)擴(kuò)大并提高其發(fā)散臨界速度)，美國早期研制的X-29A前掠翼驗(yàn)證機(jī)的機(jī)翼外側(cè)部位蒙皮的鋪層就是通過氣動彈性剪裁設(shè)計(jì)，利用了對稱非均衡層合板的拉—剪耦合和彎—扭耦合效應(yīng)。
由于殲X飛機(jī)的垂尾具有大后掠角，垂尾的扭轉(zhuǎn)變形過大，在高空高速情況下，造成方向安定性不夠，后加腹鰭，但給使用維護(hù)帶來困難，還增加了重量，本發(fā)明則在復(fù)合材料翼面中首次采用非對稱非均衡鋪層氣動彈性剪裁設(shè)計(jì)技術(shù)，通過復(fù)合材料的彎曲變形形成的扭轉(zhuǎn)耦合效應(yīng)，在不提高垂尾的彎曲剛度前提下，通過在原垂尾鋪層上增加鋪層，使原來的對稱均衡層合板變成非對稱非均衡層合板，利用非對稱非均衡層合板的彎扭耦合效應(yīng)來改變垂尾的氣動彈性特性，減少了扭轉(zhuǎn)變形，并保持原有垂尾鋪層的強(qiáng)度，而添加的鋪層角度，鋪層位置，合鋪層塊數(shù)則通過優(yōu)化計(jì)算得到。
正因?yàn)閺?fù)合材料的可設(shè)計(jì)性，帶來了復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的復(fù)雜性。金屬各向同性板的優(yōu)化變?yōu)閺?fù)合材料多鋪層構(gòu)成結(jié)構(gòu)，而每層的厚度、角度和鋪層次序都是設(shè)計(jì)變量，在引入“非對稱非均衡鋪層設(shè)計(jì)”后，優(yōu)化問題變得異常復(fù)雜。陶梅貞《現(xiàn)代飛機(jī)結(jié)構(gòu)綜合設(shè)計(jì)》(西北工業(yè)大學(xué)出版社)一書中指出對于這樣復(fù)雜的優(yōu)化問題采用常規(guī)的優(yōu)化方法，很難取得滿意結(jié)果，而且由于復(fù)合材料鋪層厚度和次序是非連續(xù)變量，常規(guī)優(yōu)化方案幾乎是不可能的。通常以前的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法分為兩大類數(shù)學(xué)規(guī)劃法，優(yōu)化準(zhǔn)則法，但是，這兩種方法一般只能得到局部最優(yōu)解，而不是真正的最優(yōu)方案，而現(xiàn)在發(fā)展的遺傳算法則可以收斂到全局最優(yōu)，但目前在飛機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用尚不成熟，尚待進(jìn)一步的發(fā)展研究。
周明，孫樹棟.《遺傳算法原理及應(yīng)用》(國防工業(yè)出版社)一書中提到遺傳算法是一類可用于復(fù)雜優(yōu)化計(jì)算的魯棒搜索算法，具有與傳統(tǒng)的算法不同的特點(diǎn)，但遺傳算法的缺點(diǎn)是計(jì)算量大，計(jì)算所需的費(fèi)用高。遺傳算法需要進(jìn)行大量的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)的計(jì)算，致使它在過去的一段時(shí)間內(nèi)僅被用于求解那些能夠進(jìn)行快速重分析的工程優(yōu)化問題。極大的限制了它的應(yīng)用范圍。所以如何提高遺傳算法的運(yùn)行速度顯得尤為突出，由于遺傳算法的內(nèi)在并行機(jī)制，其并行處理是很自然的解決途徑。并行算法的基本思想是將整個(gè)任務(wù)分解為若干子任務(wù)，并同時(shí)采用一組處理器分別求解各個(gè)子任務(wù)。設(shè)計(jì)各種并行執(zhí)行策略、建立相應(yīng)的并行化算法數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對提高進(jìn)化算法的效率有著重要意義。
李敏強(qiáng)，寇紀(jì)淞，林丹等.《遺傳算法的基本理論與應(yīng)用》.(科學(xué)出版社)，一書中指出，目前，專家一致認(rèn)為，必須對遺傳算法進(jìn)行改造，盡量減少巨量通信開銷從而獲得高效率，但是這樣做會使遺傳算法的求解質(zhì)量有所下降。這就是遺傳算法在并行化中遇到的效率和效果之間的矛盾。
本發(fā)明提出基于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)上的網(wǎng)格平臺實(shí)現(xiàn)遺傳算法的并行化，解決了傳統(tǒng)并行化計(jì)算中遇到的效率和效果之間的矛盾，網(wǎng)格計(jì)算是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)而迅速發(fā)展起來的，專門針對復(fù)雜科學(xué)計(jì)算的新型計(jì)算模式。這種計(jì)算模式是利用互聯(lián)網(wǎng)把分散在不同地理位置的電腦組織成一個(gè)“虛擬的超級計(jì)算機(jī)”，其中每一臺參與計(jì)算的計(jì)算機(jī)就是一個(gè)“節(jié)點(diǎn)”，而整個(gè)計(jì)算是由成千上萬個(gè)“節(jié)點(diǎn)”組成的“一張網(wǎng)格”，所以這種計(jì)算方式叫網(wǎng)格計(jì)算。這樣組織起來的“虛擬的超級計(jì)算機(jī)”有兩個(gè)優(yōu)勢，一個(gè)是數(shù)據(jù)處理能力超強(qiáng)；另一個(gè)是能充分利用網(wǎng)上的閑置處理能力。簡單地講，網(wǎng)格是把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)整合成一臺巨大的超級計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源、存儲資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。
和傳統(tǒng)的主從式并行遺傳算法不同的是，基于網(wǎng)格計(jì)算平臺的并行遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)是利用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)資源并行計(jì)算適應(yīng)度，100％使用所有可用的不同種類的計(jì)算機(jī)的CPU，它將流程化的事物處理成自動化過程，對要執(zhí)行的若干任務(wù)對資源進(jìn)行調(diào)度，能根據(jù)機(jī)器的負(fù)載條件實(shí)現(xiàn)優(yōu)化計(jì)算資源，當(dāng)某臺機(jī)器閑置或沒有完全使用它的資源，系統(tǒng)就會給它分配任務(wù)，然后返回最終的結(jié)果，并開始一個(gè)新的工作任務(wù)。在本發(fā)明中，通過網(wǎng)格技術(shù)實(shí)現(xiàn)多機(jī)、異地資源共享，其中包括硬件大規(guī)模計(jì)算資源和NASTRAN軟件資源的共享，從而將垂尾優(yōu)化的計(jì)算效率提高近5倍。

發(fā)明內(nèi)容
通過在原垂尾鋪層上增加鋪層，使原來的對稱均衡層合板變成非對稱非均衡層合板，利用非對稱非均衡層合板的彎扭耦合效應(yīng)來改變殲X飛機(jī)垂尾的氣動彈性特性，減少扭轉(zhuǎn)變形，并保持了原有垂尾鋪層的強(qiáng)度，而添加的鋪層的塊數(shù)，添加鋪層的角度，添加鋪層的位置則由遺傳算法優(yōu)化得到。由此，本發(fā)明建立了一套飛機(jī)垂尾優(yōu)化體系，此體系將遺傳算法的優(yōu)化算法與有限元分析軟件在網(wǎng)格環(huán)境下集成，按照氣動彈性要求對垂尾復(fù)合材料鋪層的角度，厚度，鋪層位置進(jìn)行優(yōu)化。從而建立了多計(jì)算機(jī)的網(wǎng)格環(huán)境系統(tǒng)，開發(fā)了適用于遺傳算法的網(wǎng)格計(jì)算系統(tǒng)流程。
從而。具體的技術(shù)方案則包括兩個(gè)步驟，即(1)對稱非均衡蒙皮的產(chǎn)生，(2)遺傳算法的優(yōu)化。其中，遺傳算法的優(yōu)化則包括如下步驟第一步建立優(yōu)化模型，即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型及其數(shù)學(xué)描述形式或量化方法。
第二步確定決策變量及其各種約束條件，即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型X和問題的解空間。
第三步確定表示可行解的染色體編碼方法，也即確定出個(gè)體的基因型X及遺傳算法的搜索空間。
第四步確定解碼方法，即確定出由個(gè)體基因型X到個(gè)體表現(xiàn)型X的對應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)換方法。
第五步確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評價(jià)方法，即確定出由目標(biāo)函數(shù)值f(x)到個(gè)體適應(yīng)度F(x)的轉(zhuǎn)換規(guī)則。
第六步設(shè)計(jì)遺傳算子，即確定出選擇運(yùn)算，交叉運(yùn)算，變異運(yùn)算等遺傳算子的具體操作方法第七步確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)，即確定出遺傳算法的種群數(shù)，遺傳代數(shù)，交叉率，變異率等參數(shù)。
遺傳算法的計(jì)算流程如圖1所示。


圖1基本遺傳算法計(jì)算流程2...對稱非均衡蒙皮設(shè)計(jì)過程圖(A)確定鋪層主方向(B)添加蒙皮鋪層圖3鋪層角度對ΔCz的影響圖4鋪層塊數(shù)對ΔCz的影響圖5增加鋪層的蒙皮塊位置對ΔCz的影響圖6染色體編碼設(shè)計(jì)圖7并行遺傳算法流程8網(wǎng)格計(jì)算流程圖9優(yōu)化前的鋪層厚度和位置變化10優(yōu)化后的鋪層厚度和位置變化11添加的鋪層角度和優(yōu)化的每一步的關(guān)系圖12添加的鋪層塊數(shù)和優(yōu)化的每一步的關(guān)系圖13添加鋪層的位置14優(yōu)化的結(jié)果和整個(gè)蒙皮增重結(jié)果比較圖15并行計(jì)算與單機(jī)計(jì)算時(shí)間表圖16局域網(wǎng)組成結(jié)構(gòu)
具體實(shí)施例方式
步驟一對稱非均衡蒙皮的產(chǎn)生用復(fù)合材料代替金屬一般可減輕結(jié)構(gòu)重量20％，利用復(fù)合材料的材料可設(shè)計(jì)性這一特點(diǎn)，可以按照結(jié)構(gòu)的受力特點(diǎn)設(shè)計(jì)出滿足不同需要的結(jié)構(gòu)，更有利于結(jié)構(gòu)重量的減輕。用對稱非均衡鋪層設(shè)計(jì)垂尾蒙皮可以更充分發(fā)揮復(fù)合材料的優(yōu)勢，使結(jié)構(gòu)全面滿足強(qiáng)度、剛度、顫振、氣動彈性等要求。
對稱非均衡蒙皮的設(shè)計(jì)步驟如下(1)按靜強(qiáng)度要求確定對稱均衡蒙皮鋪層的主方向及鋪層數(shù)鋪層主方向是指鋪層坐標(biāo)系0°方向，也就是0°鋪層方向。對于對稱均衡鋪層而言，坐標(biāo)系0°一般就是結(jié)構(gòu)的主要受力方向，見圖2(A)(2)在保證原有的強(qiáng)度的基礎(chǔ)上，在原有的對稱鋪層上通過優(yōu)化計(jì)算，逐漸添加不同角度和厚度的鋪層，見圖2(B)。
步驟二遺傳算法的優(yōu)化第一步建立優(yōu)化模型垂尾優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型MaximizeF(X)＝F(X1，X2，....Xn)gtG(X1，X2，....Xn)≤Gioi＝1，2，...pxi1≤xi≤xiu]]>其中，F(xiàn)(X)為目標(biāo)函數(shù)，G(X)為約束函數(shù)方程，X為決策變量。對于垂尾的優(yōu)化問題，當(dāng)新的鋪層添加在原有的層合板上時(shí)，其中兩種目標(biāo)應(yīng)該被考慮f(x)＝[f1(x)，f2(x)]T向量目標(biāo)f(x)＝[f1(x)，f2(x)]T中，f1(x)表示方向安定性導(dǎo)數(shù)指標(biāo)ΔCz的增量百分比，f2(x)表示重量增量百分比，向量目標(biāo)f1(x)越大越好，而向量目標(biāo)f2(x)越小越好，因而將此多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題f(x)＝f1(x)/f2(x)G(X)是結(jié)構(gòu)在兩個(gè)方面的分析1)靜強(qiáng)度2)靜氣彈響應(yīng)。X＝[x1，x2]T其中決策變量x1為添加鋪層的角度，x2為添加鋪層數(shù)。
0°≤x1≤180° 0≤x2≤332第二步確定決策變量及其各種約束條件在原有的對稱鋪層上通過優(yōu)化計(jì)算，逐漸添加不同角度和厚度的鋪層，優(yōu)化計(jì)算將每次添加的鋪層的角度，鋪層的塊數(shù)，鋪層的位置作為設(shè)計(jì)變量。這三個(gè)優(yōu)化變量對目標(biāo)值的影響如圖3，4，5所示。說明添加的不同鋪層角度、不同鋪層塊數(shù)和不同蒙皮塊位置對目標(biāo)值的影響很大。
約束條件則是結(jié)構(gòu)在兩個(gè)方面的分析1)靜強(qiáng)度2)靜氣彈響應(yīng)。
a)當(dāng)鋪層的塊數(shù)和位置固定時(shí)，添加的鋪層角度對ΔCz的影響b)當(dāng)鋪層的角度和位置固定時(shí)，添加的塊數(shù)對ΔCz的影響c)當(dāng)鋪層的角度和塊數(shù)固定時(shí)，垂尾上增加鋪層的蒙皮塊位置對ΔCz的影響第三步確定表示可行解的染色體編碼方法采用二進(jìn)制編碼代表設(shè)計(jì)變量。每一種設(shè)計(jì)由20位的二進(jìn)制數(shù)字串表示，這個(gè)數(shù)字串叫做染色體，因而設(shè)計(jì)空間為220，這個(gè)代碼設(shè)計(jì)數(shù)字串包含的信息為每次添加的蒙皮塊數(shù)，每次添加的鋪層角度。代碼串的前10位表示每次添加的蒙皮塊數(shù)，后10位表示每次添加的鋪層角度，染色體的編碼方案如圖6所示。
第四步確定解碼方法解碼時(shí)需先將20位長的二進(jìn)制編碼串切斷為二個(gè)10位長的二進(jìn)制編碼串，然后分別將他們轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的十進(jìn)制整數(shù)代碼，分別記為y1和y2。依據(jù)前述個(gè)體編碼方法和對定義域的離散化方法可知，將代碼yi轉(zhuǎn)換為變量xi的解碼公式x1i=180×yi1023]]>x2i=90×yi1023]]>第五步確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評價(jià)方法將有限元軟件作為適應(yīng)度的求解器，編寫遺傳算法程序與分析軟件，并將其與有限元軟件集成，形成可以解決任意以有限元為基礎(chǔ)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)問題優(yōu)化系統(tǒng)，將添加鋪層的角度，蒙皮塊數(shù)作為設(shè)計(jì)變量。將氣動指標(biāo)ΔCz作為適應(yīng)度。將遺傳程序的每一種編碼作為一種計(jì)算情況，反復(fù)調(diào)用有限元軟件，從計(jì)算結(jié)果中得到適應(yīng)度的值。
由于垂尾的優(yōu)化是以有限元為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，需要進(jìn)行大量的目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算，每次有限元軟件計(jì)算適應(yīng)度的時(shí)間為15秒，如果選取初始種群為200，遺傳代數(shù)為30，那么完成一次優(yōu)化計(jì)算，適應(yīng)度的計(jì)算時(shí)間為200×30×15＝25小時(shí)，也即添加一種角度和鋪層進(jìn)行優(yōu)化需要的時(shí)間為25小時(shí)，共需要添加22次，計(jì)算時(shí)間為22×25＝550小時(shí)，為此，必須解決適應(yīng)大量快速計(jì)算的分析手段，為此，本文采用主從式并行遺傳算法。
主從式PGA是一種典型的全局并行GA，主處理器負(fù)責(zé)存儲群體和完成選擇、交叉，變異等遺傳操作，從處理器負(fù)責(zé)個(gè)體適應(yīng)值的計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)GA處理流程上的最大程度的并行化。并行計(jì)算的環(huán)境則采用網(wǎng)格計(jì)算系統(tǒng)并行計(jì)算適應(yīng)度，從遺傳算法的角度解釋并行計(jì)算，則如圖7所示。網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境進(jìn)行的是適應(yīng)度的評價(jià)，進(jìn)入網(wǎng)格計(jì)算系統(tǒng)，需要將遺傳算法程序拆分成各自獨(dú)立運(yùn)行的兩個(gè)模塊，遺傳算法模塊1完成的是遺傳群體的初始化，遺傳算法模塊2完成的是遺傳算子的運(yùn)算，網(wǎng)格計(jì)算流程圖如圖8所示。它的各模塊及其所執(zhí)行的功能為首先是設(shè)置環(huán)境變量模塊，它所執(zhí)行的功能是初始化各種參數(shù)，種群數(shù)，遺傳代數(shù)，執(zhí)行程序的路徑。然后是階段1模塊，執(zhí)行的功能是產(chǎn)生初始群體，，階段2模塊則是并行進(jìn)行有限元計(jì)算，監(jiān)控階段2模塊則是監(jiān)控執(zhí)行階段2模塊的各臺計(jì)算機(jī)是否將計(jì)算結(jié)果返回，如果超過一定的時(shí)間不返回，則系統(tǒng)發(fā)出鈴聲報(bào)警，即程序文件傳輸失敗模塊，階段3模塊則進(jìn)行遺傳算子的運(yùn)算。
第六步設(shè)計(jì)遺傳算子選擇算子采用適應(yīng)值比例選擇，其中每個(gè)個(gè)體被選擇的期望數(shù)量與其適應(yīng)值和群體平均適應(yīng)值的比例有關(guān)，通常采用輪盤賭方式實(shí)現(xiàn)。對于給定規(guī)模為n的群體P＝{a1，a2，...an}，個(gè)體aj∈P的適應(yīng)值為f(aj)，其選擇概率為ps(aj)=f(aj)Σi=1nf(aj)--j=1,2,....n]]>該式?jīng)Q定了后代群體中個(gè)體的概率分布，經(jīng)過選擇操作生成用于繁殖的交配池，適應(yīng)度越高的個(gè)體被選中的概率也越大，反之，適應(yīng)度越低的個(gè)體被選中的概率也越小。
交叉操作一般分為以下幾個(gè)步驟1)從交配池中隨機(jī)取出要交配的一對個(gè)體2)根據(jù)位串長度L，對要交配的一對個(gè)體，選取兩點(diǎn)作為交叉位置3)根據(jù)交叉概率pc(0＜pc＜1)實(shí)施交叉操作，配對個(gè)體在交叉位置處，相互交換各自的部分內(nèi)容，從而形成新的一對個(gè)體。
變異算子通過按變異概率pm隨機(jī)反轉(zhuǎn)某位等位基因的二進(jìn)制字符值來實(shí)現(xiàn)。對于給定的染色體位串s＝a1，a2....，aL，具體如下 生成新的個(gè)體s′＝a1′a2′....aL′.其中，xi是對應(yīng)于每一個(gè)基因位產(chǎn)生的均勻隨機(jī)變量，xi∈
.
第七步確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)選取初始種群為200，遺傳代數(shù)為30，交叉率0.8，變異率0.01。
采用以上的技術(shù)方案對飛機(jī)垂尾優(yōu)化，最終該發(fā)明所形成的優(yōu)化系統(tǒng)能將飛機(jī)的方向安定性提高20％，同時(shí)垂尾蒙皮增重最小，所使用的改進(jìn)并行優(yōu)化技術(shù)能將優(yōu)化的計(jì)算時(shí)間從550小時(shí)縮短到25小時(shí)。說明所采用的優(yōu)化算法和改進(jìn)措施對垂尾優(yōu)化具有很大的意義。最終產(chǎn)生的有益的結(jié)果如下優(yōu)化前后的鋪層厚度的變化如圖9和圖10所示。從圖10中可以得到對飛機(jī)方向安定性貢獻(xiàn)大的區(qū)域。在此區(qū)域添加鋪層，將得到最佳的效果，則添加的角度和塊數(shù)的變化如圖11，12所示，而優(yōu)化的鋪層位置如圖13所示。
(1)當(dāng)采用遺傳算法優(yōu)化和不采用任何優(yōu)化算法對比當(dāng)采用遺傳算法優(yōu)化和不采用任何優(yōu)化算法所產(chǎn)生的優(yōu)化結(jié)果對比圖如圖14所示。如果單純對垂尾鋪層增重，不采用優(yōu)化方法優(yōu)化鋪層角度，厚度等變量，垂尾增重100％時(shí)，飛機(jī)方向安定性導(dǎo)數(shù)指標(biāo)ΔCz提高15％，而采用遺傳算法優(yōu)化計(jì)算時(shí)，垂尾只需增重22％，飛機(jī)方向安定性導(dǎo)數(shù)指標(biāo)ΔCz則提高20％。
(2)采用網(wǎng)格計(jì)算的并行遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的對比采用遺傳算法優(yōu)化時(shí)，只采用單機(jī)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，飛機(jī)方向安定性導(dǎo)數(shù)指標(biāo)ΔCz則提高20％時(shí)，所需的優(yōu)化時(shí)間是550小時(shí)，采用五臺主機(jī)組成的服務(wù)器—客戶端網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境，采用網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境，計(jì)算時(shí)間則縮小到25小時(shí)左右，計(jì)算精度不變。并行計(jì)算和非并行計(jì)算時(shí)間對比圖如圖15所示。
網(wǎng)格并行計(jì)算所建立的局域網(wǎng)組成結(jié)構(gòu)如圖16所示。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境的構(gòu)成為硬件5臺主頻1.8G，內(nèi)存512兆，硬盤40G帶光驅(qū)網(wǎng)卡主機(jī)，1臺17時(shí)顯示器，1臺交換機(jī)，1臺分頻器，連成服務(wù)器—客戶端網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境。軟件每臺主機(jī)裝微軟NT操作系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境上建立域劃分。每臺機(jī)器安裝遺傳算法計(jì)算軟件和有限元分析軟件。
權(quán)利要求
1.飛機(jī)垂尾的優(yōu)化方法，其包括氣動彈性剪裁和遺傳算法優(yōu)化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中氣動彈性剪裁則采用在原有的垂尾鋪層上添加鋪層，使原來的對稱均衡鋪層變成非對稱非均衡的鋪層，從而利用非對稱非均衡鋪層的彎扭耦合效應(yīng)提高垂尾的安定性。
3.根據(jù)全力要求1或2的方法，其中遺傳算法的優(yōu)化采用了基于網(wǎng)格平臺的并行計(jì)算，建立了適用于遺傳算法的網(wǎng)格計(jì)算流程。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中網(wǎng)格平臺采用如下的計(jì)算流程首先是設(shè)置環(huán)境變量模塊，它所執(zhí)行的功能是初始化各種參數(shù)初始種群數(shù)，遺傳代數(shù)，執(zhí)行程序的路徑。然后是階段1模塊，執(zhí)行的功能是產(chǎn)生初始群體，，階段2模塊則是并行進(jìn)行有限元計(jì)算，得到目標(biāo)函數(shù)的值，監(jiān)控階段2模塊則是監(jiān)控執(zhí)行階段2模塊的各臺計(jì)算機(jī)是否將計(jì)算結(jié)果返回，如果超過一定的時(shí)間不返回，則系統(tǒng)發(fā)出鈴聲報(bào)警，即程序文件傳輸失敗模塊，階段3模塊則進(jìn)行遺傳算子的運(yùn)算。
5.一種飛機(jī)垂尾的鋪層，其通過使用權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)的方法優(yōu)化設(shè)計(jì)而成。
6.根據(jù)權(quán)利要求5的飛機(jī)垂尾鋪層，其優(yōu)化得到的所添加的最佳鋪層角度、鋪層數(shù)和鋪層位置為圖11，12，13所示。
7.根據(jù)權(quán)利要求6的飛機(jī)垂尾，最終得到垂尾鋪層滿足了方向安定性的指標(biāo)，其優(yōu)化得到的最終的鋪層厚度和位置如圖10所示。
全文摘要
本發(fā)明則在復(fù)合材料翼面中首次采用非對稱非均衡鋪層氣動彈性剪裁設(shè)計(jì)技術(shù)，通過在原垂尾鋪層上增加鋪層，使原來的對稱均衡層合板變成非對稱非均衡層合板，利用非對稱非均衡層合板的彎扭耦合效應(yīng)來改變垂尾的氣動彈性特性，減少了扭轉(zhuǎn)變形，并保持了原有垂尾鋪層的強(qiáng)度。對添加鋪層的角度、厚度和鋪層位置則采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。由此本發(fā)明建立了一套垂尾優(yōu)化系統(tǒng)，此系統(tǒng)將遺傳算法的優(yōu)化算法與有限元分析軟件在網(wǎng)格環(huán)境下集成，按照氣動彈性要求對垂尾復(fù)合材料鋪層的角度，厚度，鋪層位置進(jìn)行優(yōu)化。從而建立了多計(jì)算機(jī)的網(wǎng)格環(huán)境，開發(fā)了適用于遺傳算法的網(wǎng)格計(jì)算系統(tǒng)流程。
文檔編號B64F5/00GK1673036SQ200410006299
公開日2005年9月28日 申請日期2004年3月25日 優(yōu)先權(quán)日2004年3月25日
發(fā)明者崔德剛, 修英姝 申請人:北京航空航天大學(xué)