北航飛行器多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化復(fù)習(xí)題

飛行器多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化復(fù)習(xí)題1?優(yōu)化設(shè)計問題的三要素是什么給出一個優(yōu)化設(shè)計問題的例子，分別說明三個要素的具體內(nèi)容.三要素分別是設(shè)計變：約束條件和目標(biāo)函數(shù)C以結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)訃為例?設(shè)汁變雖可能是蒙皮厚度?前后巍梁緣條厚度?前后翼梁腹板厚度等結(jié)構(gòu)參數(shù):約束條件是機翼強度要求.剛度要求等目標(biāo)函數(shù)是最小化結(jié)構(gòu)重雖。飛行器設(shè)計一般分哪幾個階段飛行器多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計有什么意義飛行器設(shè)計分三個階段：概念設(shè)計、初步設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計。飛行器MDO的意義為：<D MDO符合系統(tǒng)丄程的思想。能有效提高飛行器的設(shè)計質(zhì)址<2) MDO為飛行器設(shè)訃提供了一種并行設(shè)il?模式。MDO的設(shè)計模式與飛行器設(shè)計組織體制一致，能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的自動化。!⑸MDO的模塊化結(jié)構(gòu)使飛行器設(shè)計過程具有很強的靈活性。在飛行器設(shè)計過程中，多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化方法與傳統(tǒng)設(shè)計方法之間有哪些相同和不同點。傳統(tǒng)的飛行器設(shè)汁優(yōu)化中，采取的是一種串行的設(shè)汁模式，往往首先進行性能設(shè)汁優(yōu)化，然后進行結(jié)構(gòu)、操縱和控制系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化八艮后進行工藝裝備設(shè)訃。在傳統(tǒng)的方法中，各個學(xué)科任務(wù)成了實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計的最基木單元.影響飛機性能的氣動、推進、結(jié)構(gòu)和控制等學(xué)科被人為地割裂開來?各學(xué)科之間相互耦合所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)并未被充分考慮進去，這可能導(dǎo)致失去系統(tǒng)的整體昴優(yōu)解，串行的模式也使得設(shè)計時間周期和成木大大増加。而多學(xué)科優(yōu)化設(shè)訃技術(shù)是一種并行設(shè)汁模式.它以族子系統(tǒng)、學(xué)科的優(yōu)化設(shè)汁為基礎(chǔ)，在飛行器族個階段力求各學(xué)科的平衡.充分考慮哥們學(xué)科之間的相互影響和耦合作用.應(yīng)用有效的設(shè)計/優(yōu)化策略和分布式計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).來組織和管理整個系統(tǒng)的設(shè)汁過程.通過充分利用各個學(xué)科之間的相互作用所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng).以獲得系統(tǒng)的整體最優(yōu)解。相同點在于都有對于子學(xué)科的分解.但是MDO更注重子學(xué)科間的協(xié)同。4?給出MDO的三種定義，根據(jù)你的理絡(luò)MDO該如何定義Defimtionl:MDO是一種通過充分探索和利用系統(tǒng)中相互作用的協(xié)同機制來設(shè)汁復(fù)雜系統(tǒng)和子系統(tǒng)的方法論。Definition:MDO是抬在復(fù)朵匸程系統(tǒng)的設(shè)汁過程中，必須對學(xué)科(子系統(tǒng))之間的相互作用進行分析?并且充分利用這些相互作用進行系統(tǒng)優(yōu)化合成的方法。Definitions:女學(xué)科設(shè)汁優(yōu)化就是進行復(fù)朵系統(tǒng)的設(shè)計過程中，結(jié)合系統(tǒng)的多學(xué)科本質(zhì).充分利用各種多學(xué)科設(shè)計與多學(xué)科分析丄具，最終達到基于多學(xué)科優(yōu)化的方法論。MyDefinition:十設(shè)il?中每個因素都影響另外的所有因素時，確定該改變哪個因素以及改變到什么程度的一種設(shè)訟方法。5??多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化中，什么是學(xué)科分析什么是系統(tǒng)分析學(xué)科分析：也成為子系統(tǒng)分析或子空間分析?以某一學(xué)科設(shè)汁變雖.其他學(xué)科對該學(xué)科的耦合狀態(tài)變雖和系統(tǒng)的參數(shù)為輸入，根據(jù)某一學(xué)科滿足的物理規(guī)律確定其物理特性的過程系統(tǒng)分析：對整個系統(tǒng).給定一組設(shè)計變址X.通過求解系統(tǒng)的狀態(tài)方程得到系統(tǒng)狀態(tài)變雖的過程。什么是多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化的狀態(tài)變最學(xué)科狀態(tài)變就和耦合狀態(tài)變最之間有什么區(qū)別狀態(tài)變雖：用于描述工程系統(tǒng)的性能或特征的一組參數(shù)。學(xué)科狀態(tài)變址是屈于某一自學(xué)科的狀態(tài)變雖，耦合狀態(tài)是指對某一學(xué)科進行分析時，其他學(xué)科對該學(xué)科有影響的狀態(tài)變址。&給出MDO問題的數(shù)學(xué)表達式，并敘爭其含義°Find X=[XpX2,…,x(v]Min f(X,Y)s.t. C(X,Y)<0其中x為設(shè)計向量，丫為狀態(tài)向戢，c為約束向量，設(shè)計向量和狀態(tài)向量還滿足以下控制方程組：N(xH?(XV)A(x,r)= o=oo\f(X,Y)9?MDO問題冇哪些特點以處理學(xué)科耦合為主要于?段具有高度復(fù)雜性具有強拓展能力面向工業(yè)應(yīng)用10.什么是系統(tǒng)的整體性和層次性層次系統(tǒng)和非層次系統(tǒng)之間有什么區(qū)別系統(tǒng)的分類與飛行器多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化之間有什么矢系轅體性：從系統(tǒng)論的角度來看?系統(tǒng)是由相尖要素(子系統(tǒng)，分系統(tǒng)或組成部分)有機地組成，但是系統(tǒng)作為整體又具有各彳于系統(tǒng)所不具備的，性質(zhì)與功能。層次性：任何系統(tǒng)都是更商一層次系統(tǒng)的有機組成婆素，也是第一層次各組成要素的有機組成。系統(tǒng)論認(rèn)為?同層次系統(tǒng)與系統(tǒng)之間，系統(tǒng)各層次之間是通過物質(zhì)、能址和信息相互聯(lián)系的。層次系統(tǒng)與非層次系統(tǒng)區(qū)別：層次系統(tǒng)的子系統(tǒng)之間信息流程有順序性?每個子系統(tǒng)只與上一級或下一級的子系統(tǒng)有直接聯(lián)系?子系統(tǒng)間沒有耦合矢系，是“樹"的結(jié)構(gòu)。而非層次系統(tǒng)的子系統(tǒng)間沒有層次等級矢系.子系統(tǒng)間的信息流程是耦合在一起的。是“網(wǎng)”狀結(jié)構(gòu)。￥矢系：實際上的飛行器設(shè)訃的多彳、學(xué)科之間組成的系統(tǒng)往往是非層次系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間的信息流程不具有順序性，子系統(tǒng)間的信息流程耦合在一起?伏I此我們在逬行飛行器設(shè)計時需要考慮到幹個學(xué)科之間的耦合引起的協(xié)同.利用系統(tǒng)整體性和層次性的思想，充分考慮到系統(tǒng)幹層次之間的相互作用.將飛行器系統(tǒng)整體性質(zhì)和功能的優(yōu)化作為設(shè)計的目標(biāo)。H.局部最優(yōu)組合為全局最優(yōu)解需要滿足哪些條件一般系統(tǒng)中局部報優(yōu)組合非全局垠優(yōu)的原因有哪些要想幹子系統(tǒng)笊獨優(yōu)化得到的結(jié)構(gòu)湊起來就是總系統(tǒng)全局最優(yōu)化的結(jié)果，那么幹子規(guī)劃SPi是完全獨立的.即各子規(guī)劃和總規(guī)劃之間必須有如下聯(lián)系：總規(guī)劃TP的設(shè)il?變址由各子規(guī)劃SPi的設(shè)計變雖的全體組成任一子規(guī)劃SPi目標(biāo)的改善必須對總吧TP目標(biāo)的改善做出積極的貢獻?這就要求總規(guī)劃TP的目標(biāo)是各子規(guī)劃SPi目標(biāo)的增函數(shù)。總規(guī)劃TP約來是諸子規(guī)劃SPi約束的全體原因：局部巌優(yōu)組合非全局最優(yōu)是因為子系統(tǒng)之間有某種形式上的耦合，這個耦合可能為變址的耦合.目標(biāo)的耦合和約束的耦合。12.給出求解復(fù)雜系統(tǒng)多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化問題的“分解-協(xié)調(diào)”法思路。對于復(fù)雜系統(tǒng)，直接求解總規(guī)劃TR往往規(guī)模大，耦合復(fù)雜?“獨立”與“聯(lián)系”兩方血都要同時考慮而難以直接求解。構(gòu)造一種新的規(guī)劃形式?把原總規(guī)劃TP中的“相對獨立”與“輜合聯(lián)系”兩種因素分開，以“分解”和“協(xié)調(diào)”兩種于?段來分別處理“獨立”和“聯(lián)系”兩方面的問題.從而使一個大規(guī)模.復(fù)朵的總規(guī)劃TP分解為若干相對簡單的規(guī)劃。IMDO問題建模有哪些特點MDO問題建模要遵循什么原則特點：一般直接對發(fā)朵的匸程系統(tǒng)進行分析和設(shè)計相、9困難.較為有效的方法是將系統(tǒng)按部件或者按照學(xué)科分解成若干個子系統(tǒng)。在復(fù)雜系統(tǒng)的女學(xué)科設(shè)訃優(yōu)化中.建立系統(tǒng)及子系統(tǒng)的設(shè)iX分析和優(yōu)化模型需要考慮的因素很炙?學(xué)科間的耦合使得MDO問題的建模十分困難?比如物理模型建立的困難.數(shù)學(xué)模型建立的困難和模型求解的困難。由于實際問題的復(fù)朵性和女樣性，要尋求一種合適于MDO的問題建模的通用建模方法不可行。原則：（1）模型的準(zhǔn)確性：（2）模型的實用性：（3）模型的適應(yīng)性；（4）系統(tǒng)分解的合理性：（5）學(xué)科間耦合矢系的準(zhǔn)確性：（6）系統(tǒng)設(shè)訃目標(biāo)與學(xué)科設(shè)計目標(biāo)的協(xié)調(diào)性給出可變復(fù)雜度建模方法的基本思路，并分析其在多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化中的意義.思路：在優(yōu)化中使用il?算成木商的精確分析方法同時也使用了汀?算成本低的近似分析方法：在迭代過程中主要采用近似分析方法，然后用精確分析方法獲得的修正因子來修正近似分析方法。意義：有效地降低MDO過程的計算成本。飛行器設(shè)計中有哪些不確定性分別舉例說明。信息不確定性：與飛行器載荷、材料屈性?物理尺寸?匸作環(huán)境、成木等相矢的可變性決策不確定性：多個設(shè)il?目標(biāo)的選擇（最小起飛重址.最大航程、報小成木、最大可靠性）建模與仿真不確定性，飛行器氣動特性預(yù)估存在不同精度的變復(fù)雜度模型。>技術(shù)不確定性：及采用新技術(shù)時產(chǎn)生的技術(shù)不確定性。不確定性設(shè)訃問題中?什么是穩(wěn)健設(shè)計問題.什么是可靠性設(shè)訃問題穩(wěn)健設(shè)計問題是尋找對不確定性變雖有小改變相對不敏感的設(shè)汁可靠性性設(shè)計是婆獲取更小失敗可能性的設(shè)計穩(wěn)健設(shè)訃側(cè)重于保證性能.可靠性設(shè)計側(cè)重于系統(tǒng)失效的可能性。什么是參數(shù)化建模參數(shù)化建模在MDO中有什么意義和作用參數(shù)化建模是一組參數(shù)用來約束設(shè)汁對象的結(jié)構(gòu)形狀。這種設(shè)計對象的結(jié)構(gòu)形狀相對確定，而尺寸參數(shù)的求解比較簡也參數(shù)與設(shè)汁對象的控制尺寸有明顯的對應(yīng)?設(shè)il?結(jié)果的修改較為方便。盤義和作用：對于飛行器這類復(fù)朵系統(tǒng)的MDO.參數(shù)化建模具有舉足輕重的地位.它有利于維護設(shè)計對象在幾何結(jié)構(gòu)上的完整性、相容性和一致性，并為其他學(xué)科如氣動分析、結(jié)構(gòu)分析提供支持。經(jīng)典優(yōu)化方法中的間接法和直接法各有什么特點分別給出垠速下降法和農(nóng)純形法的算法步驟。間接最優(yōu)化方法：十目標(biāo)函數(shù)可微并且梯度可以通過某種方法求得時?利用梯度信息可以建立U!為有效的最優(yōu)化方法。這種方法的尋優(yōu)速度快，優(yōu)化效率商。直接最優(yōu)化方法：、目標(biāo)函數(shù)不可微，或者目標(biāo)函數(shù)的梯度存在但難以計算時，可以采用直接優(yōu)化方法進行求解.這一類方法僅需婆通過比較目標(biāo)函數(shù)值的大小來移動迭代點，它只假定目標(biāo)函數(shù)連續(xù)?因而應(yīng)用范碉廣.可靠性好。最速下降法步驟：單純形法步驟:20?共規(guī)梯度法和最速下降法有什么不要，寫出共純梯度法的算法步驟共犯梯度法是對最優(yōu)梯度法進行『修正的一種J優(yōu)方法?其搜索方向并非負(fù)梯度方向，而是將負(fù)梯度方向偏轉(zhuǎn)一定角度.使其與上一步的搜索方向共犯。算法步驟:2Z.用最速下降法求f(躺昴丿=Xi2+4X2?的極小值，設(shè)占二［1皿迭代2次以上，并證明相鄰兩個搜索方向是正交的。證明：由于每次捜索瑕優(yōu)步長的確定均使搜索方向上的函數(shù)值達到極小值點，說明搜索方向與下一迭代點的等值線相切，而下一迭代點的搜索方向為負(fù)梯度方向，該方向為等值線在該點的法線方向，因此前后兩次搜索方向正交。22?用共軌梯度法求^/(XnX2)=X|2+4X22的極小值，設(shè)X⑹二［1,『。23?為什么說經(jīng)典優(yōu)化算法都是局部最優(yōu)化方法如何提高獲取全局最優(yōu)解的可能性經(jīng)典算法只考慮如何求得目標(biāo)函數(shù)的局部極小值.故而成為局部報優(yōu)化方法。如果目標(biāo)函數(shù)非凸且存在女個局部極小點，局部優(yōu)化算法求得的解可能不是全局最優(yōu)解。對于存在女個局部極小值點的非目標(biāo)函數(shù).最優(yōu)化結(jié)果依賴于初始點的選擇.如果初始點選在全局辰優(yōu)點的附近.則可能得到理想的全局最優(yōu)解C提商獲得全局最優(yōu)解的可能性可以通過全局優(yōu)化理論和算法實現(xiàn)，比較常用的有隧道函數(shù)法，Lh丘函數(shù)法和填充函數(shù)法?，F(xiàn)代優(yōu)化算法有什么特性現(xiàn)代優(yōu)化算法主要有哪些D與導(dǎo)數(shù)無矢：2）啟發(fā)式算法，思路直觀：3）靈活性:4）應(yīng)用廣泛：5）隨機性：6）難以解析■主要有：禁忌搜索、模擬退火、逬化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、拉格朗曰松弛等算法給出遺傳算法的基本思路和算法步驟.遺傳算法是一類隨機優(yōu)化算法.但他不是簡單?的隨機比較捜索.而是通過對染色體的評價和對染色體中基因的作用，有效地利用已有信息來指導(dǎo)搜索并改善優(yōu)化質(zhì)量的狀態(tài)。步驟：D編碼，將問題用一種編碼表示.從而將問題的狀態(tài)空間與GA的碼空間相對應(yīng)：2） 形成初始種群3） 計算適應(yīng)度.適應(yīng)度作為遺傳算法的目標(biāo)函數(shù).是優(yōu)化過程中優(yōu)勝劣汰的主要判據(jù)4） 遺傳算子的確定，在復(fù)制、交叉、突變.免疫中得到體現(xiàn)5） 遺傳算法參數(shù)的選擇.包括種群數(shù)目、交叉和突變的概率.進化代數(shù)等。6） >”算法的終止條件現(xiàn)代優(yōu)化算法是通過什么手段來獲取全局最優(yōu)解的（1〉模擬退火算法：基于固體物質(zhì)退火過程與優(yōu)化問題相似性的一種隨機尋優(yōu)算法。隨著溫度參數(shù)的不斷下降.結(jié)合概率突跳持性在解空間隨機尋找目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)解.能概率性跳岀局部最優(yōu)解并最終趨于全局最優(yōu)。（2） 進化算法：進化算法仿效生物界的逬化與遺傳概念，將生物學(xué)的基木原則引入到優(yōu)化中.通過隨機選擇、變界.交叉過程，使得群體進化到搜索空間中越來越好的區(qū)域，獲取全局最優(yōu)解。（3） 禁忌搜索算法：采用禁忌技術(shù)，禁止重復(fù)前面的I:作.跳岀了丿局部領(lǐng)域搜索可能陷入的局部最優(yōu)點?并通過藐視準(zhǔn)則赦免一些被禁忌的優(yōu)良狀態(tài)■確保箏想華的有效搜索以最終實現(xiàn)全局最優(yōu)。在MDO問題中采用混合優(yōu)化策略有什么意義有哪些混合策略混合優(yōu)化策略可以結(jié)合不同優(yōu)化算法的優(yōu)點來構(gòu)造新算法?對于實時性和優(yōu)化性同樣重要的丄程領(lǐng)域，具有很強的吸引力。因此，實驗法混合的思想已經(jīng)成為提商算法優(yōu)化性能的一個重耍且有效的途徑，其出發(fā)點就是使各種爪一算法互相取長補短，產(chǎn)生更好的優(yōu)化效果?；旌喜呗杂校翰煌阉鳈C制結(jié)合的策略.全局性與局部性搜索算法的結(jié)合，通用算法與問題特殊信息的結(jié)合。2&什么是多方法協(xié)作優(yōu)化方法多方法協(xié)作優(yōu)化方法與混合優(yōu)化策略有什么不同女方法協(xié)作優(yōu)化方法是指在綜合分析優(yōu)化問題的各種優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上選擇2個或以上的具有可協(xié)作性的優(yōu)化方法，采用一定的多方法協(xié)作策略進行多次作協(xié)作優(yōu)化的優(yōu)化方法。區(qū)別：相對干傳統(tǒng)的混合算法在參與協(xié)作的優(yōu)化方法的選擇，優(yōu)化方法的迭代步數(shù)、協(xié)作信息處理和終止準(zhǔn)則4個方血都存在一定的區(qū)別。MOCA中優(yōu)化方法的選擇必須滿足可以進行協(xié)作的條件?同時各個優(yōu)化方法的迭代方式可以采用弟種方式。MOCA中存在明確的協(xié)作信息處理過程協(xié)作終止準(zhǔn)則可以采取多種方式進行設(shè)計?而這是傳統(tǒng)的混合算法所沒有的。而且針對于采用并聯(lián)協(xié)作和串并聯(lián)協(xié)作策略構(gòu)成的MOCA,在傳統(tǒng)混合算法中并沒有提及。怎樣處理優(yōu)化設(shè)計問題的約束條件，有哪些具體的方法一般講約束最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束辰優(yōu)化問題，具體方法有：消元法，拉格朗日乘子法.對于不等式約束可以引入松弛變址將其轉(zhuǎn)化為朗格朗日函數(shù)。多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化策略（框