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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
涡轮盘叶涉及气动、传热和结构等众多学科；由涡轮叶片、榫接结构和涡轮盘等部件组成，是典型的跨学科、多部件的复杂结构。同时，由于材料、载荷等不确定因素的广泛存在，航空发动机的可靠性指标日益受到关注。作为航空发动机的结构关键件，涡轮盘叶的设计质量直接关系到整机性能的高低及其结构的可靠性。为此，本文以气-热-结构的多学科耦合为基础，多学科优化和可靠性设计相结合，旨在研究并建立基于可靠性的涡轮盘叶多学科优化方法，为解决我国现役、在研和预研航空发动机关键件的精细设计瓶颈题目奠定基础。首先，以涡轮盘为对象研究复杂结构的可靠性优化方法。引入名义极限因子方法和基于均值的单循环单变量方法（Mean Value-based Single-Loop-Single-Vector，MV-SLSV）将可靠性优化中的概率约束转化为确定性约束，从根本上解决了可靠性优化双循环带来的计算灾难。采用基于最可能失效点（Most Probable Point，MPP）的降维方法（Dimension Reduction Methods，DRM）确定涡轮盘结构可靠性约束对应的名义极限因子，在一阶可靠性方法（First-Order Reliability Method，FORM）的基础上利用数值积分提高可靠性分析的精度，并利用Givens旋转代替Gram-Schmidt正交化过程，简化DRM方法的计算过程。涡轮盘结构可靠性优化结果表明，名义极限因子方法和MV-SLSV方法能够保证优化结果满足可靠性指标。接着，以涡轮叶片为对象研究气动-传热-结构耦合的多学科优化方法。通过分析数据在不同学科中的传递路径，建立并确定了涡轮叶片的多学科优化框架。采用近似模型处理学科间的载荷传递题目，对比研究了多项式模型、Kriging模型、径向基函数（Radial Basis Function，RBF）模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型的插值精度和插值效率，结果表明SVM模型只适合小样本题目，不适用于载荷传递题目；大样本时选用多项式模型可满足插值精度和效率要求；Kriging模型和RBF模型更适用样本规模适中的情况。根据灵敏度分析结果确定了对不同学科影响显著的参数以减少优化参数个数、降低优化规模；并证明BLISS2000（Bi-Level Integrated System Synthesis，二级集成系统合成）算法在提高多学科优化设计的计算效率和计算精度上比协同优化（Collaborative Optimization，CO）算法更具优势。最后，在涡轮盘可靠性优化和涡轮叶片多学科优化的基础上，研究了涡轮盘叶结构的基于可靠性的多学科优化方法，实现了涡轮盘叶的一体化设计。结合盘叶结构的整体可靠性分析特点，明确了名义极限因子方法的不适用性，但是依旧可以使用MV-SLSV方法进行概率约束的转化。按照涡轮盘叶结构学科耦合和结构耦合的解耦方案将优化模型分解为两层结构或三层结构，并研究了解析目标传递（Analytical Target Cascading，ATC）算法、BLISS2000算法以及CO与BLISS2000算法的组合策略。结果表明，虽然CO与BLISS2000的混合策略比ATC算法更适合三层结构，但是为了提高优化效率和优化精度，应该尽量将需要并行优化的子系统放置在同一级别，使用两层结构替代三层结构。本文研究得到的方法和结果能够最大限度地发挥学科自治和组件自治的特点，充分利用并行计算优势解决复杂结构的多学科优化题目。 |
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发表于 2024-2-2 11:06:11
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