時(shí)間：2023-06-12 14:44:42
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇基于模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
【關(guān)鍵詞】分布式水文模型；雨洪排放系統(tǒng)；優(yōu)化設(shè)計(jì)
1、現(xiàn)有雨洪排放排水系統(tǒng)的缺點(diǎn)
（1）現(xiàn)有雨洪排放系統(tǒng)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏低。我國城市現(xiàn)有雨水排水管網(wǎng)的設(shè)計(jì)暴雨標(biāo)準(zhǔn)大多是幾年一遇，最高的也只是20年一遇，明顯偏低。我國城市化進(jìn)程速度很快，很多城市目前的局部降雨?duì)顩r已經(jīng)大大超過了當(dāng)初的設(shè)計(jì)值，排水系統(tǒng)已經(jīng)不堪重荷，局部區(qū)域的雨水不能及時(shí)得以排放。形成內(nèi)澇，內(nèi)澇又破壞排水系統(tǒng)，使得排水能力下降，形成惡性循環(huán)。
（2）現(xiàn)有設(shè)計(jì)方法本身存在很多不合理性。目前我國大多數(shù)城市排水管網(wǎng)設(shè)計(jì)依據(jù)的徑流量仍然是直接或者間接通過下面的推理公式得來的[1]。
QS=F.qs.Ψ
式中：QS-管道節(jié)點(diǎn)以上的設(shè)計(jì)流量；F-節(jié)點(diǎn)以上的匯流面積；qs-管道節(jié)點(diǎn)以上的設(shè)計(jì)的平均暴雨強(qiáng)度，由歷史同歷時(shí)的最大降雨強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)得來；Ψ-徑流系數(shù)。
應(yīng)用推理公式的優(yōu)點(diǎn)是簡單迅速，但其本身很粗糙。一方面，設(shè)計(jì)的平均暴雨強(qiáng)度是通過歷年的短歷時(shí)最大降雨強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)分析總結(jié)得出的，用它來計(jì)算形成的徑流量有偏大之嫌，造成管網(wǎng)建設(shè)的浪費(fèi)，實(shí)踐中也證實(shí)了這一點(diǎn)。另一方面.該公式只是簡單地使用一個(gè)“刊布”而未經(jīng)實(shí)地檢驗(yàn)的徑流系數(shù)或平均徑流系數(shù)來計(jì)算產(chǎn)流量，不能考慮城市化變化的趨勢。 （3）排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)施工中的問題。目前已有的排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)存在很多的不規(guī)范性。如在排水管徑變化時(shí)，當(dāng)下段的管徑計(jì)算值比上一段小，簡單的取上一段的管徑作為本段管徑，這反應(yīng)了設(shè)計(jì)方法的不合理性。施工中，為了減少工程量。管道埋深不能滿足設(shè)計(jì)要求，在地質(zhì)條件很差的時(shí)候，管道的坡度更是不能達(dá)到設(shè)計(jì)要求，形成淤積或沖刷[2]。
（4）排水系統(tǒng)管理中的問題。重建設(shè)輕管理，城市雨水管網(wǎng)在管理方面很是欠缺。一個(gè)好的設(shè)計(jì)排水工程.要想發(fā)揮其最大地效率。管理、優(yōu)化調(diào)度與運(yùn)行很重要。
2、分布式水文模型用于排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢分析
分布式水文模型應(yīng)用于城市化排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)的想法，基于以下幾點(diǎn)優(yōu)勢：
（1）設(shè)計(jì)暴雨更接近實(shí)際。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法將統(tǒng)計(jì)得來的單次的設(shè)計(jì)暴雨按照時(shí)程逐漸較少、在空間上平均來分配，這明顯不以實(shí)際情況為基礎(chǔ)。典型的降雨是一個(gè)先增加達(dá)到最大強(qiáng)度后逐漸衰減的過程。推理公式無法將這一復(fù)雜的過程用于設(shè)計(jì)，用分布式水文模型則可以。在確定本地區(qū)的“設(shè)計(jì)雨量”后，用典型降雨的時(shí)空分配特征來分配設(shè)計(jì)降雨，從而為設(shè)計(jì)提供更為客觀的基礎(chǔ)[3]。
（2）產(chǎn)匯流機(jī)理的科學(xué)化。使用水文模型可以從機(jī)理上解釋徑流的形成，從根本上消除傳統(tǒng)推理公式帶來的一些不合理性。計(jì)算正確時(shí)一般不會(huì)遇到排水系統(tǒng)越來越小的情況。從設(shè)計(jì)的前提到依據(jù)，都從實(shí)際情況和科學(xué)的角度出發(fā)，隨著對產(chǎn)匯流物理機(jī)理認(rèn)識的不斷加深，模擬精度將不斷得以提高，設(shè)計(jì)的依據(jù)越來越可靠。
（3）設(shè)計(jì)尺度更加合理。分布式水文模型則可以在細(xì)化的雨水搜集的區(qū)域內(nèi)做特別的研究，不同的區(qū)域?qū)?huì)有不同的產(chǎn)匯流參數(shù)來精確反應(yīng)該區(qū)域的特性。
（4）能夠反應(yīng)城市化進(jìn)程中的設(shè)計(jì)要求的變化趨勢。城市排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究需要更為精細(xì)，需要反應(yīng)隨著城市化進(jìn)程加快出現(xiàn)的一些趨勢。使用分布式水文模型，則可以將其一些參數(shù)（如下滲率、截留量、蒸發(fā)率等）與變化因素關(guān)聯(lián)起來，可以結(jié)合對城市發(fā)展規(guī)劃或城市化的趨勢。在設(shè)計(jì)同時(shí)預(yù)測變化情況下的數(shù)值，使得設(shè)計(jì)兼顧未來[4]。
3、基于分布式水文模型的城市雨洪排放系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
在城市排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)用分布式水文模型將大大消除現(xiàn)有雨洪排放排水系統(tǒng)的各種弊端。其設(shè)計(jì)思路是[5]：
（1）按照分水線和地勢劃分雨水收集面積，初步確定雨水管線，并確定各短管網(wǎng)的收集區(qū)域。雨水收集排放盡量的依照地形坡度.充分利用坡度進(jìn)行地面匯流，在不影響輸水能力的情況下減少管道工程量。
（2）確定設(shè)計(jì)暴雨及其時(shí)程分配。對設(shè)計(jì)時(shí)段的歷年雨量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析或利用氣象的資料將設(shè)計(jì)暴雨作為總雨深和歷時(shí)的函數(shù)，確定設(shè)計(jì)降雨量，依據(jù)典型暴雨時(shí)空分布規(guī)律，并按照空間特性分配設(shè)計(jì)降雨。
（3）將降雨的時(shí)空分配值帶入分布式水文模型進(jìn)行計(jì)算，對降雨通過植物截留、地面儲(chǔ)蓄、下滲扣除，求得相應(yīng)區(qū)域的產(chǎn)流，并進(jìn)行匯流演進(jìn)計(jì)算，得到流量過程。依據(jù)流量過程進(jìn)行管道設(shè)計(jì)。并逐一進(jìn)行演算。完成初步設(shè)計(jì)。
（4）進(jìn)行排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)化。城市化進(jìn)程帶來雨洪排放系統(tǒng)很多不確定性，在這種情況下，對設(shè)計(jì)的雨洪排放系統(tǒng)某些環(huán)節(jié)做一定技術(shù)上的改進(jìn)，可以增強(qiáng)排放系統(tǒng)的耐沖擊性和適應(yīng)性。
4、雨洪排放系統(tǒng)設(shè)計(jì)措施
實(shí)踐證明，新型的雨洪排放技術(shù)應(yīng)用于排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)確實(shí)大大地提高排水系統(tǒng)的效率。目前。新型的雨洪排放技術(shù)化分為兩類：以實(shí)現(xiàn)及時(shí)排放為目的快速雨洪排放技術(shù)和以實(shí)現(xiàn)雨水利用為目的的雨洪利用技術(shù)。前者設(shè)法減少雨水在積水區(qū)的停留時(shí)間.而后者則側(cè)重于用工程措施儲(chǔ)蓄雨水而實(shí)現(xiàn)對其利用。在很多地方，二者區(qū)別并不明顯。有結(jié)合的趨勢。
城市雨洪利用技術(shù)一般用于缺水地區(qū)[6]。它用工程措施將雨水儲(chǔ)蓄起來。然后常以中水的方式加以利用。如屋頂雨水收集技術(shù)利用屋頂水箱儲(chǔ)蓄雨水，稍加處理后用作室內(nèi)沖洗廁所；用停車場收集的房屋排水管和建筑物周邊的雨水用作的沖洗車輛、噴泉：公園閑置池塘和水溝在下雨期間最大程度的截留雨水，用作澆灌植物和景觀用水。在嚴(yán)重缺水的地區(qū)，收集的雨水通過滲渠長時(shí)間下滲，補(bǔ)給地下水.緩解過度開采地下水造成的“地下漏斗”、地面沉降和海水入侵等問題。
結(jié) 論
在設(shè)計(jì)中不論是運(yùn)用人工技術(shù)還是利用天然設(shè)施，都是為了使得設(shè)計(jì)的系統(tǒng)發(fā)揮最大的效用。進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的系統(tǒng)如果實(shí)現(xiàn)了高效調(diào)度。即對雨洪的排放、分流、儲(chǔ)存、下滲、利用等各個(gè)環(huán)節(jié)達(dá)到有機(jī)結(jié)合。將大大提高對雨洪的耐沖擊的能力，緩解高強(qiáng)度降雨對排放系統(tǒng)的壓力。有效地防止雨水的淤積。避免大面積內(nèi)澇。
參考文獻(xiàn)
[1] 段志華.城市排水系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[ 科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì)]，2009，1 9（22）：225 226.
[2] 張靈峰，張志軍.北方平原城市雨水系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].城市道橋與防洪，2008，（03）：41―43.
[3] 陳銳，張志軍.舊排水泵站的技術(shù)改造[J].中國給水排水，2007，23（08）：26.29.
[4] 任立良，江善虎，袁飛，等.水文學(xué)方法的演進(jìn)與詮釋[J].水科學(xué)進(jìn)展，201 1，22（4）：586―592.
關(guān)鍵詞：逆向工程 數(shù)字化設(shè)計(jì) 優(yōu)化分析
中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）01（a）-0001-02
由于汽車零部件的設(shè)計(jì)要求不斷提高，人們應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)設(shè)計(jì)該類產(chǎn)品，提高其設(shè)計(jì)質(zhì)量，同時(shí)，降低其制造費(fèi)用，因此，汽車零部件的數(shù)字化技術(shù)方面的文獻(xiàn)較多[1-5]。目前，逆向工程被廣泛地應(yīng)用到汽車零部件的數(shù)字化開發(fā)及其改型設(shè)計(jì)、產(chǎn)品仿制、質(zhì)量分析檢測等相關(guān)領(lǐng)域，該技術(shù)可以加快產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度，降低企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品的成本與風(fēng)險(xiǎn)，加快產(chǎn)品的造型和系列化的設(shè)計(jì)，但是這方面的文獻(xiàn)卻較少[6]。該文基于PRO/E軟件的參數(shù)化功能，通過逆向設(shè)計(jì)和MOLDFLOW軟件的優(yōu)化分析，實(shí)現(xiàn)燈罩的逆向數(shù)字化快速設(shè)計(jì)。
1 點(diǎn)云獲取
基于德國的ATOS三維結(jié)構(gòu)光學(xué)掃描儀，采集到的燈罩點(diǎn)云，如圖1所示。
2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
基于圖1的點(diǎn)云，對點(diǎn)云稀疏的區(qū)域，進(jìn)行破洞修補(bǔ)，使之成為連續(xù)均勻分布的點(diǎn)云；對點(diǎn)云中的雜點(diǎn)或域外值，進(jìn)行限定刪除的操作，使該點(diǎn)云成為真實(shí)再現(xiàn)燈罩原始模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理，如圖2所示。由圖2可見，點(diǎn)云經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，數(shù)據(jù)點(diǎn)分布均勻連續(xù)，真實(shí)再現(xiàn)產(chǎn)品外觀。
3 小平面特征法建模
在點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，依次通過點(diǎn)云包絡(luò)、小平面特征構(gòu)建、光順處理和精整處理。基于PRO/E軟件的小平面特征造型，如圖3所示。
4 數(shù)字化設(shè)計(jì)
基于PRO/E軟件的數(shù)字化設(shè)計(jì)，即基于PRO/E軟件的重新造型優(yōu)化設(shè)計(jì)。在小平面特征造型基礎(chǔ)上，進(jìn)行模型數(shù)據(jù)的CAD模型重構(gòu)。以小平面特征模型邊緣及其曲率變化較大部分，作為主要的優(yōu)化區(qū)域，將該小平面特征模型的曲面進(jìn)行光滑處理、使小平面特征模型結(jié)構(gòu)更加合理。數(shù)字化設(shè)計(jì)造型，如圖4所示。由圖3和圖4對比可見，燈罩的數(shù)字化設(shè)計(jì)造型效果優(yōu)于小平面特征造型，曲率平穩(wěn)，曲面較為光滑，過渡自然。
5 優(yōu)化分析
基于ANSYS軟件，小平面特征造型的結(jié)構(gòu)分析，如圖5所示。由圖5可見，小平面特征模型的受力多集中在邊緣部分，應(yīng)力集中在此部分比較明顯。基于ANSYS軟件，數(shù)字化設(shè)計(jì)造型的結(jié)構(gòu)分析，如圖6所示。由圖6可見，數(shù)字化設(shè)計(jì)模型的受力分散在整個(gè)模型結(jié)構(gòu)中，受力比較均勻；對比圖5，數(shù)字化設(shè)計(jì)模型的邊緣應(yīng)力集中部位減少，結(jié)構(gòu)得到了有效改善。
6 結(jié)語
該文是綜合應(yīng)用PRO/E軟件和ANSYS軟件，實(shí)現(xiàn)了燈罩的逆向造型、優(yōu)化設(shè)計(jì)、模擬分析及產(chǎn)品的快速優(yōu)化設(shè)計(jì)。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，人們可以綜合運(yùn)用逆向工程技術(shù)，對汽車零部件點(diǎn)云模型進(jìn)行逆向重建，并對重建后的汽車零部件模型進(jìn)行初步的數(shù)字化再設(shè)計(jì)研究。人們可以解決許多工程設(shè)計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用問題，從而進(jìn)行有效的輔助快速優(yōu)化設(shè)計(jì)。
參考文獻(xiàn)
[1] 段敏，焦洪宇，石晶，等.基于Pro/E的用戶自定義特征及其在汽車零部件設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].機(jī)床與液壓，2008，36（4）：152-153.
[2] 謝繼鵬，李守成，徐世龍，等.油門踏板結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)，2012，38（4）：61-63.
[3] 萬鵬，王.汽車零部件生產(chǎn)線數(shù)字化建模及分析[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2012（12）：86-88.
[4] 秦健平，霍俊全.電子油門踏板理論計(jì)算及人機(jī)工程淺析[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2014（13）：69-72.
關(guān)鍵詞： 汽車； 油耗； 速比； 模型標(biāo)定； 試驗(yàn)設(shè)計(jì)； 近似模型； 靈敏度
中圖分類號： U461.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B
Abstract： A transmission speed ratio optimization scheme is obtained by design of experiment， approximation model， and optimization design method on platform PIAnO. According to the test data， the simulation model for power fuel economy is calibrated to improve its accuracy. The transmission speed ratio is optimized on the calibrated model and a speed ratio matching scheme with high dynamic economic performance is achieved. The results show that the optimization strategy is very effective for the analysis model calibration and transmission ratio optimization. The acceleration time on 3rd， 4th and 5th gear and maximum climbing capacity of the new model are consistent with the test data， the deviation of acceleration time of 100 km/h improves from 2.5% to 0.14%. Comparing with the test data， the comprehensive fuel consumption per hundred kilometers improves 16.4% from 0.6%. Under all the dynamics design requirements， the comprehensive fuel consumption per hundred kilometers declines from 8.450 L to 8.172 L， which means that the fuel is saved by 3.29%. At the same time， the optimization time is reduced from 1～2 weeks to 2 d， and so the efficiency of the product development is greatly improved.
Key words： automobile； fuel consumption； speed ratio； model calibration； design of experiment； approximation model； sensitivity
0引言
整動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化一直是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn).隨著國家節(jié)能減排的推進(jìn)，對降低油耗方面也不斷的提出新要求，汽車企業(yè)的發(fā)展也迎來了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn).發(fā)動(dòng)機(jī)性能是決定汽車整車性能的關(guān)鍵因素，同時(shí)與傳動(dòng)系統(tǒng)的匹配也密切相關(guān)，如果能夠快速獲得合適的傳動(dòng)匹配方案，將大大推動(dòng)研發(fā)工作.傳統(tǒng)的動(dòng)力傳動(dòng)匹配方法是試驗(yàn)，但是這將大大增加開發(fā)費(fèi)用，同時(shí)也將延長研發(fā)周期.[12]現(xiàn)在常采用AVLCRUISE軟件來對整車動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行仿真分析，這樣不僅可以降低開發(fā)費(fèi)用，也可以縮短設(shè)計(jì)周期.[34]但是，仿真分析中很多參數(shù)很難得到準(zhǔn)確的數(shù)值，影響仿真分析的準(zhǔn)確性，基于不準(zhǔn)確的模型獲得的傳動(dòng)匹配方案在實(shí)際中也意義不大.因此，建立能夠如實(shí)反映真實(shí)系統(tǒng)的仿真模型，并在可信的仿真模型上進(jìn)行傳動(dòng)匹配的設(shè)計(jì)是提高整車性能、縮短設(shè)計(jì)周期、降低開發(fā)成本的關(guān)鍵.[5]
本文利用PIAnO優(yōu)化工具通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)參數(shù)研究、構(gòu)建近似模型和優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，基于已有試驗(yàn)數(shù)據(jù)修正CRUISE仿真模型，并在修正后的仿真模型上進(jìn)行變速箱速比和主減速器速比的優(yōu)化設(shè)計(jì)，在滿足整車動(dòng)力性的前提下提高整車燃油經(jīng)濟(jì)性.相對于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，本文提出的優(yōu)化策略能夠切實(shí)提高優(yōu)化效率，并在整車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化上得到很好的驗(yàn)證.
1建立整車模型
根據(jù)實(shí)車的動(dòng)力總成結(jié)構(gòu)，在CRUISE平臺下搭建整車分析模型，見圖1.仿真值與試驗(yàn)實(shí)測值比較見表1.由表1發(fā)現(xiàn)：最大爬坡能力和百公里加速時(shí)間存在極大的差異，4擋加速時(shí)間與實(shí)測值比較接近，說明在仿真模型中對最大爬坡能力和百公里加速時(shí)間的相關(guān)參數(shù)設(shè)置與實(shí)車模型有較大的偏差，需要修正相關(guān)參數(shù)來提高仿真模型的可信度.
2優(yōu)化流程
本次整車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化設(shè)計(jì)主要分為2個(gè)設(shè)計(jì)階段：先通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)對仿真模型進(jìn)行標(biāo)定，以提高仿真模型可信度；然后在修正后的模型上進(jìn)行傳動(dòng)速比的匹配優(yōu)化[5].具體的優(yōu)化策略見圖2.在整個(gè)流程中采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行參數(shù)研究并獲得變量與性能之間的關(guān)系[69]，同時(shí)利用試驗(yàn)設(shè)計(jì)的樣本構(gòu)建近似模型，在精度可以接受的近似模型上進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，初步獲得仿真模型的修正方案或速比匹配優(yōu)化方案，在此基礎(chǔ)上結(jié)合前面獲得的敏度結(jié)果進(jìn)行方案調(diào)整，最終獲得最佳的設(shè)計(jì)方案[10].
PIAnO是新一代高效試驗(yàn)設(shè)計(jì)和優(yōu)化軟件，其通過將仿真優(yōu)化的流程自動(dòng)化提高設(shè)計(jì)效率，通過“智能優(yōu)化算法”代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工的經(jīng)驗(yàn)試湊法，幫助設(shè)計(jì)人員高效地探索設(shè)計(jì)空間，快速地從成千上萬的潛在方案中獲得性能最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案.PIAnO基于開放架構(gòu)，所有算法均為全新研發(fā)，其復(fù)雜正交試驗(yàn)算法和相關(guān)優(yōu)化策略融合當(dāng)今最先進(jìn)的優(yōu)化理論和方法，具有入門容易、算法先進(jìn)、計(jì)算高效等優(yōu)點(diǎn).因此，采用PIAnO軟件完成優(yōu)化設(shè)計(jì).
3模型標(biāo)定
3.1標(biāo)定優(yōu)化問題定義
在只關(guān)注整車動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的仿真模型中，汽車質(zhì)量、滾動(dòng)阻力系數(shù)、風(fēng)阻系數(shù)、迎風(fēng)面積、傳動(dòng)系的機(jī)械效率等對汽車的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性的影響最大，是需要進(jìn)行修正的關(guān)鍵參數(shù).本文通過對主減速器傳動(dòng)效率、齒輪箱各級齒輪傳動(dòng)效率和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等參數(shù)進(jìn)行篩選，將能夠影響百公里綜合油耗、最大爬坡能力、百公里加速時(shí)間和3～5擋加速時(shí)間的參數(shù)參與到模型修正中.通過一元參數(shù)研究方法，了解每一個(gè)參數(shù)的變化對性能的影響，見表2，其中，“+”和“-”分別表示參數(shù)對性能影響為正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)，其數(shù)量越多表示對性能影響越重要，“0”表示該參數(shù)對相應(yīng)的性能完全沒有影響.從表2可知：主減速器對所有性能影響都特別大，而第1級傳動(dòng)效率和第7級傳動(dòng)效率這2個(gè)參數(shù)對所有性能均無影響，故在本次模型修正中第1級傳動(dòng)效率和第7級傳動(dòng)效率不參與標(biāo)定，待標(biāo)定參數(shù)取值范圍見表3.在標(biāo)定問題中，以仿真值無限接近實(shí)測值作為優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)，故該問題為無約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題，各目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)值為表1中的實(shí)測值.
3.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)和近似模型
試驗(yàn)設(shè)計(jì)屬于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的范疇，可以根據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行計(jì)劃性試驗(yàn)，并根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對參數(shù)的靈敏度進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)參數(shù)對性能指標(biāo)的影響關(guān)系.本文采用正交數(shù)組試驗(yàn)方法50個(gè)樣本方案對1個(gè)主減速器傳動(dòng)效率、5個(gè)齒輪傳動(dòng)效率和1個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量進(jìn)行研究，同時(shí)采用該50個(gè)樣本建立較高精度的近似模型用于模型修正.
智能篩選和均值分析分別見圖3和4.由此可知主減速器傳動(dòng)效率對百公里綜合油耗的影響很大，同時(shí)主減速器傳動(dòng)效率和1擋傳動(dòng)效率對最大爬坡能力影響很大，且影響趨勢一致，其余各擋傳動(dòng)效率對相應(yīng)擋位的加速時(shí)間影響較大，而發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量對各性能指標(biāo)幾乎沒有影響.
通過近似模型可以減少計(jì)算機(jī)高強(qiáng)度仿真計(jì)算的次數(shù)，縮短優(yōu)化時(shí)間，提高優(yōu)化效率.通過平滑響應(yīng)函數(shù)可以減少數(shù)值噪聲，有利于快速收斂.本次模型修正選擇PIAnO中自動(dòng)近似建模模式，其推薦百公里綜合油耗采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其余性能指標(biāo)選擇克里格模型，獲得各性能指標(biāo)的近似模型精度見表4.
性能近似模型類型精度百公里綜合油耗徑向基函數(shù)99.938最大爬坡能力克里格99.999百公里加速時(shí)間克里格99.9893擋加速時(shí)間克里格99.9924擋加速時(shí)間克里格99.9945擋加速時(shí)間克里格97.8723.3基于近似模型和試驗(yàn)設(shè)計(jì)敏度優(yōu)化設(shè)計(jì)
由于近似模型存在一定的誤差，因此通過近似模型的全局優(yōu)化可以在全局范圍內(nèi)盡可能找到最優(yōu)解附近的解，且近似模型獲得的方案與實(shí)際仿真仍存在誤差，需要通過實(shí)際的仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證.本文采用傳統(tǒng)的遺傳算法，以主減速器傳動(dòng)效率、齒輪傳動(dòng)效率和發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為設(shè)計(jì)變量，以所有性能指標(biāo)的實(shí)測值為目標(biāo)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)，在近似模型上迭代250步獲得基于近似模型的修正方案，百公里綜合油耗和4擋加速時(shí)間的修正歷程見圖5，基于近似模型修正方案驗(yàn)證后的仿真值與實(shí)測值精度比較見表5.
基于近似模型的修正方案比初始模型的精度有很大的改善，除最大爬坡能力和百公里加速時(shí)間仿真值與實(shí)測值差1.53%和1.22%外，其他性能指標(biāo)的誤差都在0.5%內(nèi).由于近似模型的精度已經(jīng)較高，要想通過進(jìn)一步提高近似模型的精度再次優(yōu)化將需要花費(fèi)極大的計(jì)算代價(jià)，因此提出另一種優(yōu)化策略，即在近似模型獲得的修正方案上根據(jù)前期的試驗(yàn)設(shè)計(jì)敏度分析結(jié)果進(jìn)行方案調(diào)整，最終獲得精度更高的修正方案，見表5.除百公里綜合油耗精度略有下降外，百公里加速時(shí)間誤差由基于近似模型修正方案的1.22%下降到0.14%，并且其余性能指擻朧擋饌耆吻合，仿真模型的精度從整體上得到很大提高，可用于速比匹配優(yōu)化.
4速比匹配優(yōu)化
4.1優(yōu)化問題定義
優(yōu)化目標(biāo)是在滿足汽車動(dòng)力性能的基礎(chǔ)上，盡可能減少油耗和降低排放，所以將百公里綜合油耗作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，以主減速器速比、1擋速比和5/6擋間比作為設(shè)計(jì)變量進(jìn)行優(yōu)化，其取值范圍見表6，以動(dòng)力性能的設(shè)計(jì)要求為約束要求，見表7.
4.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)和近似建模
采用正交數(shù)組試驗(yàn)方法對162個(gè)樣本方案進(jìn)行參數(shù)研究和構(gòu)建近似模型.7個(gè)設(shè)計(jì)變量與7個(gè)性能指標(biāo)的2D相關(guān)性散點(diǎn)圖見圖6，從中可以了解設(shè)計(jì)變量的影響關(guān)系和重要性程度.圖6左下三角反映在設(shè)計(jì)空間內(nèi)所抽取樣本的分布形式，右上三角反映參數(shù)之間的相關(guān)性程度，其值在[-1，1]之間，正值表示參數(shù)間呈正相關(guān)，負(fù)值表示參數(shù)間呈負(fù)相關(guān)，越接近于1表示兩參數(shù)的相關(guān)性越大.通過分析可知，主減速器對所有性能的影響都比較大，對百公里綜合油耗和最大爬坡能力的影響為正效應(yīng)，對啟用性能的影響為負(fù)效應(yīng)；同時(shí)可以看出，各性能指標(biāo)之間存在很強(qiáng)的耦合關(guān)系，且線性程度較強(qiáng).
4.3基于近似模型和試驗(yàn)設(shè)計(jì)敏度優(yōu)化
在近似模型上通過高效的全局優(yōu)化算法（協(xié)方差矩陣適應(yīng)演化策略，算法參數(shù)配置見圖7）迭代400次獲得全局范圍內(nèi)的優(yōu)化方案，優(yōu)化算法參數(shù)配置和百公里綜合油耗優(yōu)化歷程見圖8.將基于近似模型獲得的優(yōu)化方案代入實(shí)際仿真模型驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)百公里綜合油耗為8.184 L，相對初始方案降低3.148%，但是4擋加速時(shí)間違反約束要求0.83%.圖 7優(yōu)化算法配置
通過前文試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析獲得的敏度信息，對基于近似模型的優(yōu)化方案進(jìn)行調(diào)整，最終獲得的優(yōu)化方案百公里綜合油耗為8.172 L，相對初始方案降低3.29%，其余性能都滿足設(shè)計(jì)要求，速比匹配方案和動(dòng)力性能見表9和10.
5結(jié)論
通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)敏度分析、基于近似模型優(yōu)化設(shè)計(jì)和基于敏度信息進(jìn)行優(yōu)化方案調(diào)整的設(shè)計(jì)，在模型標(biāo)定中使得仿真模型的性能值除百公里綜合油耗和百公里加速時(shí)間與實(shí)測值分別相差0.60%和0.14%外，其余指標(biāo)與實(shí)測值完全一致，初始模型中最大誤差達(dá)34.32%，這可以極大地提高仿真模型的可信度，同時(shí)為后面速比匹配的優(yōu)化方案的可信度提供保證.采用相同的優(yōu)化策略，在速比匹配優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)百公里綜合油耗降低3.29%，在滿足動(dòng)力性能的前提下提高燃油經(jīng)濟(jì)性，最終達(dá)到節(jié)能減排的效果.
傳統(tǒng)的模型標(biāo)定和速比匹配優(yōu)化設(shè)計(jì)至少需要1～2周時(shí)間，在采用本文所設(shè)計(jì)的優(yōu)化策略下，整個(gè)優(yōu)化過程僅花費(fèi)2 d的時(shí)間，極大助力快速模型修正和速比匹配優(yōu)化，既可以充分了解設(shè)計(jì)參數(shù)與性能之間的關(guān)系，挖掘其設(shè)計(jì)潛力，又可以有效地減少仿真計(jì)算量和獲得較好的優(yōu)化方案，對產(chǎn)品研發(fā)效率的提高和成本的縮減具有積極意義，在整車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性的速比匹配優(yōu)化設(shè)計(jì)中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值.參考文獻(xiàn)：
[1]趙海峰. 基于CRUISE軟件的AMT車輛性能仿真分析與實(shí)驗(yàn)研究[D]. 重慶： 重慶大學(xué)， 2005： 58.
[2]申愛玲， 伏軍， 張衍發(fā). CA7204 汽車動(dòng)力傳動(dòng)系匹配仿真與優(yōu)化[J]. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2011， 42（3）： 677678.
SHEN A L， FU J， ZHANG Y F. Matching simulation for engine power train system of CA7204 automobile and its optimization[J]. Journal of Central South University （Science and Technology）， 2011， 42（3）： 677678.
[3]楊忠平. 利用CRUISE軟件進(jìn)行整車動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性仿真分析[J]. 汽車實(shí)用技術(shù)， 2015（1）： 107109.
YANG Z P. CRUISE software using vehicle power and fuel economy simulation analysis[J]. Automobile Applied Technology， 2015（1）： 107109.
[4]于娟. AVLCRUISE在傳動(dòng)系統(tǒng)匹配及變速器開發(fā)中的應(yīng)用[C]// 2009AVL先進(jìn)模擬技術(shù)中國用戶大會(huì)論文集， 2009： 12.
[5]李云清， 王海鷹， 成傳松， 等. 聯(lián)合Boost和MATLAB基于模型的仿真和標(biāo)定方法研究[J]. 內(nèi)燃機(jī)工程， 2010， 31（4）： 7882.
LI Y Q， WANG H Y， CHENG C S， et al. Simulation and investigation of modelbased calibration of gasoline engine in Boost and MATLAB environment[J]. Chinese Internal Combustion Engine Engineering， 2010， 31（4）： 7882.
[6]饒陽， 劉平， 母洋文， 等. 基于NSGAII和CRUISE的混合動(dòng)力汽車參數(shù)優(yōu)化[J]. 汽車科技， 2013， 5（3）： 1923.
RAO Y， LIU P， MU Y W， et al. Optimization of HEV parameter based on NSGAII and CRUISE[J]. Automobile SciTech， 2013， 5（3）： 1923.
[7]張季琴， 王立星， 張東峰. 基于CRUISE的汽車動(dòng)力經(jīng)濟(jì)性影響因素研究[J]. 汽實(shí)用技術(shù)， 2014， 12： 1417.
ZHANG J Q， WANG L X， ZHANG D F. Reach of vehicle dynamic performance and fuel economy influences based on CRUISE[J]. Automobile Applied Technology， 2014， 12： 1417.
[8]顏伏伍， 胡峰， 田韶鵬， 等. 汽車燃油經(jīng)濟(jì)性仿真與其參數(shù)的靈敏度分析[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（信息與管理工程版）， 2010， 32（2）： 261264.
YAN F W， HU F， TIAN S P， et al. Simulation of economy and sensitivity analysis of its parameters[J]. Journal of WUT （Information & Management Engineering）， 2010， 32（2）： 2 61264.
[9]劉忠途， 伍慶龍， 宗志堅(jiān). 純電動(dòng)汽車動(dòng)力性與能耗靈敏度分析[J]. 上海汽車， 2010（12）： 811.
【關(guān)鍵詞】建筑;結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì);優(yōu)化方法
引言
隨著我國房屋建筑工程行業(yè)的高速發(fā)展，居民對房屋建筑的功能質(zhì)量的要求越來越高，房屋建筑從單層、多層朝著高層建筑發(fā)展，其結(jié)構(gòu)形式也越趨多樣化和復(fù)雜化。在這種形勢下，通過優(yōu)化建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以提高建筑質(zhì)量、降低建筑成本并滿足居民對房屋建筑的品質(zhì)要求，對于房地產(chǎn)企業(yè)保持并擴(kuò)大市場份額具有重大現(xiàn)實(shí)意義。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，建筑設(shè)計(jì)階段決定了建筑造價(jià)的80%以上，而這其中結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)由決定了建筑總造價(jià)的50%左右。我國大部分建筑施工過程中的水泥、鋼材用量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于歐美發(fā)達(dá)國家，有巨大的可優(yōu)化空間。本文首先分析了結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的現(xiàn)狀，并對基于ANSYS的框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究。
1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)現(xiàn)狀分析
結(jié)構(gòu)優(yōu)化是指在滿足國家和地方相關(guān)法律法規(guī)規(guī)定的結(jié)構(gòu)安全度要求的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際建筑物的設(shè)計(jì)特點(diǎn)及設(shè)計(jì)需求，通過選擇合理的體系及結(jié)構(gòu)，結(jié)合精確的計(jì)算機(jī)模型計(jì)算、校核與應(yīng)力分析，制定出詳細(xì)的配筋方法等設(shè)計(jì)內(nèi)容，最終達(dá)到有效降低結(jié)構(gòu)構(gòu)件經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及整體工程造價(jià)的目的。
按照結(jié)構(gòu)優(yōu)化發(fā)展的難易程度，可將其分為截面或者尺寸優(yōu)化、形狀優(yōu)化、拓?fù)鋬?yōu)化、布局優(yōu)化以及類型優(yōu)化等5個(gè)層次，但結(jié)構(gòu)優(yōu)化在建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還比較有限，主要因?yàn)椋海?）在現(xiàn)行國家和地方相關(guān)法律法規(guī)中，對建筑優(yōu)化設(shè)計(jì)的要求不夠明確，設(shè)計(jì)人員往往僅對尺寸、鋼筋數(shù)目等細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，沒有考慮總體設(shè)計(jì)理念，無法獲得最優(yōu)結(jié)果。（2）設(shè)計(jì)人員僅了解最基本的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)理論和設(shè)計(jì)軟件，在行業(yè)內(nèi)部對結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論和方法的推廣不足。（3）相關(guān)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)理論和方法缺乏實(shí)踐檢驗(yàn)，由于實(shí)際結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的影響因素、變量和約束條件較多，給目標(biāo)函數(shù)的建立帶來較大困難，因此現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法中界定的優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)際工程需求還有較大差距。
2 基于ANSYS的框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本原理：基于數(shù)學(xué)模型構(gòu)建優(yōu)化模型，在此基礎(chǔ)上使用優(yōu)化方法和優(yōu)化工具進(jìn)行迭代計(jì)算，對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得到相應(yīng)的機(jī)制，并最終獲得最有結(jié)果。國內(nèi)外結(jié)構(gòu)分析模型及其優(yōu)缺點(diǎn)比較如表1所示。
表1 國內(nèi)外結(jié)構(gòu)分析模型及其優(yōu)缺點(diǎn)
模型 平面框架 協(xié)同工作 薄壁柱 墻組元 板-梁墻元 平面應(yīng)力元 殼元墻元
簡圖
優(yōu)點(diǎn) 計(jì)算快
手動(dòng)校核 計(jì)算較快
考慮了空間整體性 適用于所有平面、效率高 剪力墻可以多點(diǎn)傳力，變型較協(xié)調(diào) 變形較協(xié)調(diào)，自由度較少 簡單實(shí)用，充分考慮墻平面內(nèi)剛度 分析精確較高，能直接與一般梁柱單元連接
缺點(diǎn) 模型粗糙
適應(yīng)面窄 適應(yīng)面窄
近似結(jié)果 剪力墻要求比較規(guī)則，單點(diǎn)傳力 尚在實(shí)用 結(jié)果偏柔，有時(shí)失真 近似考慮墻平面外剛度 自由度太多，計(jì)算效率低，數(shù)據(jù)和程序復(fù)雜
代
表
軟
件 建研院
PKPM 建研院
XTJS 建研院TBSA
TAT 建研院
TBWE 美國加州
ETABS
清華
TUS/ADBW 大連理工
DASTAB
美國加州
ETABS（95） 建研院
SATWE
北大SAP84
ANSYS軟件是以有限元分析為基礎(chǔ)的大型通用CAE軟件，該軟件分為前處理、分析計(jì)算和后處理三個(gè)模塊。優(yōu)化設(shè)計(jì)包含在分析計(jì)算模塊，ANSYS提供了零階方法和一階方法兩種優(yōu)化方法來解決各類優(yōu)化模擬問題。運(yùn)用某工程實(shí)例說明ANSYS在框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的方法。
（1）工程實(shí)例概況。某房屋建筑的二層梁梁長5700mm，梁截面為250mm×450mm。其梁配筋，梁端負(fù)筋為4根三級鋼，直徑為16mm，梁底正筋為3根三級鋼，其中2根直徑為20mm，一根直徑為16mm。箍筋為一級鋼，直徑8mm，間距200mm，加密區(qū)100mm。現(xiàn)優(yōu)化器梁截面與鋼筋截面。梁的相關(guān)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中梁上的均布載荷為P=43.3kN?m。
（2）構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)是梁單位長度上的總造價(jià)最小，目標(biāo)函數(shù)如式（1）所示。
（1）
式中，為單位體積混凝土的價(jià)格，初始為0.000057元/cm3;為單位質(zhì)量鋼筋價(jià)格，初始為0.4831元/kg;為單元面積模板的價(jià)格，初始為0.00016元/cm3;為負(fù)筋的總長度與梁全長的比值，初始值為2。
（3）優(yōu)化設(shè)計(jì)。建立分離式有限元模型，混凝土采用SOLID65單元，鋼筋采用LINE8單元，進(jìn)行模擬優(yōu)化，梁的變形模擬圖如圖2所示，最終框架梁的優(yōu)化結(jié)果如表2所示。
（a）鋼筋混凝土梁應(yīng)力圖 （b）鋼筋應(yīng)力變形
（c）鋼筋混凝土梁應(yīng)力變形
圖2 梁的變形模擬圖
表2 框架梁優(yōu)化結(jié)果
3 結(jié)語
房屋建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)首先需要保證建筑物的功能性、耐久性和安全性，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)最大限度的控制建筑成本，才能有效提高企業(yè)的市場競爭力。為實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，就需要針對建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不同階段的內(nèi)容和特征，將結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法應(yīng)用其中，以保證設(shè)計(jì)的合理性和可行性，并達(dá)到最終的優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)。
參考文獻(xiàn)
[1]李能能，董斌.房屋建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用探討[J]. 建筑設(shè)計(jì)管理， 2013 （12）： 73-75.
[2]庹夢云.結(jié)合Ansys的框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D]. 遼寧工業(yè)大學(xué)，2014
關(guān)鍵詞：響應(yīng)面法 Adams 雙叉臂懸架 優(yōu)化設(shè)計(jì)
中圖分類號：TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）05（a）-0078-03
中國大學(xué)生方程式汽車大賽是由中國汽車工程學(xué)會(huì)主辦，旨在由大學(xué)生構(gòu)想、設(shè)計(jì)、制造一輛小型方程式賽車并參加比賽。懸架系統(tǒng)則是賽車的重要部件，而大學(xué)生方程式賽車懸架由于其空間造型的特點(diǎn)，基本上所有車隊(duì)都是采用雙叉臂獨(dú)立懸架。賽車懸架的優(yōu)化工作是賽車懸架設(shè)計(jì)過程中最重要的部分。丁亞康、翟潤國等人應(yīng)用了Adams/Insight對汽車懸架的定位參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，優(yōu)化過后車輪定位參數(shù)變化范圍都有所縮小[1]。吳健瑜、羅玉濤等人通過Adams/Car建立了賽車懸架模型，并進(jìn)行了仿真分析，利用Adams/Insight中平方和加權(quán)法對懸架定位參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)果表明優(yōu)化效果明顯[2]。大學(xué)生方程賽車比賽由于賽道彎道較多，對賽車的操縱穩(wěn)定性的要求比較高，然而賽車車輪的定位參數(shù)對賽車操
縱穩(wěn)定性的影響較大，而且初次設(shè)計(jì)完成之后一般不能滿足設(shè)計(jì)的要求，所以對賽車懸架的仿真優(yōu)化是很有必要的。本文針對南京農(nóng)業(yè)大學(xué)2013賽車懸架進(jìn)行了Adams/Car的建模仿真，利用了Adams/Insight中響應(yīng)面法對賽車懸架定位參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。
1 雙叉臂獨(dú)立懸架模型的建立
根據(jù)賽車懸架的結(jié)構(gòu)形式，在Adams/Car中建立兩個(gè)子系統(tǒng)，分別是雙叉臂獨(dú)立懸架系統(tǒng)和齒輪齒條轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。
1.1 前懸架模型
根據(jù)賽車設(shè)計(jì)構(gòu)思，在CATIA軟件中建立懸架的線性模型。把雙叉臂模型簡化為上叉臂、下叉臂、立柱、減振器、彈簧、轉(zhuǎn)向拉桿、車輪輪轂、導(dǎo)向塊、車架。根據(jù)簡化的模型在CATIA中測得各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)值，接著在Adams/Car中建立出賽車前懸架模型。如圖1。
1.2 轉(zhuǎn)向模型
賽車轉(zhuǎn)向模型的建立同理是基于三維建模軟件CATIA。在線架模型中測得轉(zhuǎn)向拉桿、轉(zhuǎn)向齒輪齒條、轉(zhuǎn)向軸以及轉(zhuǎn)向盤等的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的三維坐標(biāo)，接著在Adams/Car中建立賽車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型，如圖2。
賽車懸架的仿真是基于試驗(yàn)臺的，而試驗(yàn)臺則是需要建立個(gè)賽車懸架的子系統(tǒng)而組成。因此分別建立賽車雙叉臂懸架子系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向轉(zhuǎn)向子系統(tǒng)，并且將其組裝成懸架試驗(yàn)臺，如圖3。
2 懸架運(yùn)動(dòng)特性仿真分析
2.1 仿真條件設(shè)置
首先設(shè)置懸架參數(shù)，包括輪距為1560 mm、簧載質(zhì)量為118 Kg、輪胎半徑為232.41 mm、輪胎剛度100.2 N/mm、質(zhì)心高度280 mm、前后軸的制動(dòng)力分配為45∶55。根據(jù)比賽的規(guī)則：賽車懸架必須能滿足上下跳動(dòng)25.4 mm。所以在進(jìn)行平行輪跳設(shè)置仿真時(shí)，設(shè)置上下跳動(dòng)30 mm。仿真結(jié)束后，查看車輪四個(gè)定位參數(shù)隨車輪跳動(dòng)的曲線，并且分析各個(gè)參數(shù)的變化是否合理。
2.2 懸架運(yùn)動(dòng)特性分析
車輪上跳及下跳時(shí)束角的變化對賽的操縱穩(wěn)定性影響較大，變化過大時(shí)輪胎磨損嚴(yán)重，而且賽車會(huì)跑偏。圖4為車輪前束角隨車輪跳動(dòng)的變化曲線，其變化范圍是1.61°～0.25°，變化范圍偏大，需進(jìn)一步優(yōu)化。
車輪跳動(dòng)時(shí)外傾角的變化對車輛的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)特性等有很大的影響，所以應(yīng)盡量減少車輪相對車身跳動(dòng)時(shí)的外傾角變化[3]。一般上跳時(shí)車身外傾角變化為-2.0°～0.5°時(shí)較為理想。圖5是外傾角隨車輪跳動(dòng)的曲線，其變化范圍-3.5°～-0.58°，變化范圍偏大，需要進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。
3 懸架定位參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)
3.1 響應(yīng)面法
以統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)學(xué)方法為基礎(chǔ)的響應(yīng)面方法（Response surface methodology，RSM）是用一個(gè)超曲面來近似地替代實(shí)際的復(fù)雜結(jié)構(gòu)輸入與輸出的關(guān)系，即通過近似構(gòu)造一個(gè)具有明確表達(dá)形式的多項(xiàng)式（不限于多項(xiàng)式）來表達(dá)隱式功能函數(shù)，本質(zhì)上來說響應(yīng)面法是一套統(tǒng)計(jì)方法，用來尋找考慮了輸入變量值的變異或不確定性之后的最佳響應(yīng)值[4]。它能在多因子起作用的設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，快速找出主要因子及各因子間的交互作用關(guān)系，擬合出因子與響應(yīng)之間的數(shù)學(xué)模型方程，并且找到最優(yōu)化條件，對結(jié)果進(jìn)行評估。
3.2 參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)
由圖4和圖5分析可以看出，該車車輪前束角和外傾角變化范圍偏大。通過調(diào)整上下叉臂的外端點(diǎn)的位置得到合理的外傾角變化范圍，通過調(diào)整上下叉臂的外端點(diǎn)和拉桿外端點(diǎn)位置得到合理的束角變化范圍，同時(shí)還要保證其他車輪定位參數(shù)在合理的變化范圍內(nèi)[5]。
選擇叉臂外端點(diǎn)和拉桿外端點(diǎn)坐標(biāo)為參數(shù)，仿真過程中前束值和外傾角的絕對值為最大值為優(yōu)化目標(biāo)，使其變化范圍盡可能的縮小。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值將參數(shù)的變化范圍設(shè)置為正負(fù)10 mm。試驗(yàn)策略采用的響應(yīng)面法，外傾角選取懸架上下叉臂的外端點(diǎn)坐標(biāo)（共6個(gè)）作為設(shè)計(jì)變量，束角選取懸架上下叉臂的外端點(diǎn)和拉桿外端點(diǎn)坐標(biāo)（共9個(gè)）作為設(shè)計(jì)變量，采用全因子設(shè)計(jì)方法進(jìn)行迭代。運(yùn)行試驗(yàn)，對仿真結(jié)果進(jìn)行擬合。
本文中采用的是Adams/Insight的回歸分析能力，以響應(yīng)面法為基礎(chǔ)，選擇了交互模型（interaction）來擬合因素和響應(yīng)之間的關(guān)系。對擬合的滿意程度通常由R2、R2adj、P以及R/V來評價(jià)。R2介于0～1之間，越大越好。R2adj通常比R2小，若果R2adj為1，則表明擬合的非常好。P如果是一個(gè)比較大的值，表明擬合項(xiàng)完全與響應(yīng)無關(guān)。R/V的值越高越好，大于10表明預(yù)測結(jié)果很不錯(cuò)[6]。從表1可以看出，擬合得非常理想，這表明用二次模型來擬合設(shè)計(jì)變量和優(yōu)化目標(biāo)之間的關(guān)系正確。
從導(dǎo)出的web頁面可以分析出各個(gè)設(shè)計(jì)變量對優(yōu)化目標(biāo)的影響程度（靈敏度）。從圖8中可以看出上下叉臂的外端點(diǎn)Y坐標(biāo)對前束值影響最大，其次是在Z坐標(biāo)，X坐標(biāo)最小，而拉桿外端點(diǎn)坐標(biāo)的影響非常小，可以忽略，在進(jìn)行坐標(biāo)調(diào)整時(shí)拉桿外端點(diǎn)就不用做改動(dòng)即可；從圖9可以看出上下叉臂外端點(diǎn)Z坐標(biāo)對外傾角影響最大。這樣可以根據(jù)設(shè)計(jì)變量對設(shè)計(jì)目標(biāo)的影響程度來著重調(diào)整靈敏度高的設(shè)計(jì)變量。表2可知優(yōu)化前、后各個(gè)設(shè)計(jì)變量坐標(biāo)的改變情況。
對比優(yōu)化前、后車輪的懸架定位參數(shù)可知，前束角的變化范圍由1.61°～0.25°變?yōu)?.76°～1.23°；外傾角的變化范圍由-3.5°～-0.58°縮小到-2.5°～-1.12°；主銷內(nèi)傾角的變化范圍由3.25°～6.1°縮小到2.24°～4.12°；主銷后傾角的變化范圍由3.12°～4.58°降低到3.12°～4.61°。3.12°～4.58°變?yōu)?.28°～5.01°，如圖6～圖9所示。從優(yōu)化的結(jié)果來看，不僅優(yōu)化前變化較大的外傾角和前束角得到了改善，而且主銷后傾角和主銷外傾角的變化也得到改善。
4 結(jié)語
利用Adams/Car建立賽車前懸架雙叉臂獨(dú)立懸架模型，對懸架的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置后仿真分析了賽車前輪定位參數(shù)的變化情況。從仿真的結(jié)果可以看出賽車的前輪外傾角和前束角變化較大，運(yùn)用ADAMS/Insight中的響應(yīng)面法，以前束角和外傾角為優(yōu)化目標(biāo)，通過多目標(biāo)優(yōu)化方法對雙叉臂懸架中部分硬點(diǎn)坐標(biāo)和優(yōu)化目標(biāo)多次修改和迭代計(jì)算，分析出影響較大的坐標(biāo)點(diǎn)，最后對影響較大的坐標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，從而達(dá)到優(yōu)化的目的。通過此方法較大程度上的改善了賽車操縱穩(wěn)定性，為賽車制造提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。
參考文獻(xiàn)
[1] 丁亞康，翟潤國，井緒文.基于ADAMS/INSIGHT的汽車懸架定位參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].汽車技術(shù)，2011（5）：33-36.
[2] FSAE賽車雙橫臂懸架優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造，2011（10）：120-122.
[3] 郭孔輝.汽車操縱動(dòng)力學(xué)[M].長春：吉林科學(xué)技術(shù)出版社，1991.
[4] 馮櫻，郭一鳴，周紅妮.基于響應(yīng)面法的麥弗遜懸架優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].研究與開發(fā)，2010（2）：61-67.
1優(yōu)化策略
采用結(jié)合RSM和遺傳算法的兩級優(yōu)化策略，對復(fù)合材料加筋板進(jìn)行非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)約束條件下的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
1.1一級優(yōu)化分級優(yōu)化策略的第一級，以結(jié)構(gòu)的幾何尺寸為設(shè)計(jì)變量，以線性屈曲及后屈曲承載能力為優(yōu)化響應(yīng)，對結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。由于復(fù)合材料加筋板后屈曲特性的復(fù)雜性，這里直接給出一級優(yōu)化的普遍優(yōu)化模型是不恰當(dāng)?shù)模瑑?yōu)化模型中具體的設(shè)計(jì)變量，優(yōu)化約束與目標(biāo)函數(shù)的選擇應(yīng)該根據(jù)具體的算例而定，但考慮復(fù)合材料加筋板后屈曲特性的優(yōu)化設(shè)計(jì)一般希望達(dá)到以下優(yōu)化效果：首先，加筋板在發(fā)生屈曲之后具有比較好后屈曲承載能力即最大化結(jié)構(gòu)的極限載荷；其次，加筋板不應(yīng)發(fā)生過早的局部屈曲，即結(jié)構(gòu)的一階屈曲特征值不能過低，當(dāng)使用控制位移的方式加載時(shí)，要求結(jié)構(gòu)屈曲位移bS與結(jié)構(gòu)極限載荷位移cS的關(guān)系如式（1）[15]所示。(1)最后，在保證結(jié)構(gòu)屈曲承載能力的基礎(chǔ)上盡可能地降低結(jié)構(gòu)質(zhì)量。一級優(yōu)化包括三個(gè)關(guān)鍵步驟。1)分析模型建立及靈敏度分析建立初始設(shè)計(jì)屈曲及后屈曲分析模型，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析模型的準(zhǔn)確性，這是決定優(yōu)化效果的最基礎(chǔ)和關(guān)鍵的步驟。確定分析模型準(zhǔn)確性之后需要對結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化建模，并對模型進(jìn)行靈敏度分析，通過靈敏度分析觀察不同設(shè)計(jì)變量對于結(jié)構(gòu)響應(yīng)的影響，可以為優(yōu)化過程中樣本點(diǎn)的選取提供依據(jù)，同時(shí)可以用于指導(dǎo)優(yōu)化設(shè)計(jì)以及驗(yàn)證優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的合理性。2)全局近似函數(shù)的建立采用RSM在保證精度的條件下以最少的樣本點(diǎn)建立幾何尺寸關(guān)于結(jié)構(gòu)響應(yīng)的全局近似函數(shù)，這是整個(gè)優(yōu)化過程中計(jì)算成本最大的步驟，但是和在優(yōu)化過程中直接調(diào)用有限元軟件計(jì)算結(jié)構(gòu)響應(yīng)相比可以大大降低計(jì)算成本。優(yōu)化設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性依賴于響應(yīng)面的精度，而響應(yīng)面的精度依賴于響應(yīng)面方法的選擇及樣本點(diǎn)的選取。本文使用多項(xiàng)式響應(yīng)面模型，基于最小二乘法進(jìn)行擬合。樣本點(diǎn)的選取方法應(yīng)保證樣本點(diǎn)的高度隨機(jī)性。拉丁超立方體抽樣（LatinHypercubeSample）由MCKAY在1979年提出，它被設(shè)計(jì)成通過較少迭代次數(shù)的抽樣，準(zhǔn)確地重建輸入分布。這里通過MATLABStatistics工具箱生成拉丁超立方體樣本點(diǎn)，調(diào)用參數(shù)化建模程序計(jì)算結(jié)構(gòu)響應(yīng)。一般樣本點(diǎn)的數(shù)量越多擬合精度越好，但出于計(jì)算成本的考慮，用適當(dāng)數(shù)量的樣本點(diǎn)擬合出滿足一定精度要求的響應(yīng)面是目前大多數(shù)學(xué)者使用的方法[11,16,17]。這里采用由CARRERE[16]提出的逐漸迭代方法確定樣本點(diǎn)數(shù)量。首先使用3(n1)個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行擬合，其中n為問題的維度，這里是設(shè)計(jì)變量的個(gè)數(shù)。基于這些樣本點(diǎn)進(jìn)行響應(yīng)面擬合，根據(jù)響應(yīng)面的擬合殘差判斷是否增加樣本點(diǎn)，直到響應(yīng)面的精度滿足要求。全局響應(yīng)面擬合結(jié)果y'和有限元計(jì)算結(jié)果y之間的殘差r可以用下式（2）表示。(2)對上式求平均值，可以得到每次迭代擬合的殘差值，增加樣本點(diǎn)前后殘差值收斂時(shí)即可認(rèn)為響應(yīng)面滿足精度要求。3)優(yōu)化計(jì)算使用MATLAB優(yōu)化工具箱對全局近似模型進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。同時(shí)使用了基于梯度的優(yōu)化算法及遺傳算法計(jì)算優(yōu)化模型。由于優(yōu)化響應(yīng)基于RSM建立而RSM是針對計(jì)算成本高的結(jié)構(gòu)模型提出的一種近似計(jì)算方法存在不可避免的誤差[18]，需要通過靈敏度分析對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。
1.2二級優(yōu)化分級優(yōu)化策略的第二級，保持結(jié)構(gòu)幾何尺寸為第一級優(yōu)化結(jié)果中的尺寸，使用遺傳算法對復(fù)合材料加筋板進(jìn)行以鋪層順序?yàn)閮?yōu)化設(shè)計(jì)變量的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)。由于設(shè)計(jì)變量的離散性，無法再使用RSM方法構(gòu)造結(jié)構(gòu)響應(yīng)關(guān)于設(shè)計(jì)變量的全局近似函數(shù)，只能通過調(diào)用分析模型計(jì)算結(jié)構(gòu)響應(yīng)，出于計(jì)算成本的考慮，二級優(yōu)化中只考慮結(jié)構(gòu)的線性屈曲性能。在一般的復(fù)合材料鋪層順序優(yōu)化中[19-21]鋪層順序的優(yōu)化過程實(shí)際就是不同角度鋪層的數(shù)量優(yōu)化過程。而這里的鋪層順序優(yōu)化為分級優(yōu)化的第二級，按照常用的鋪層順序優(yōu)化方法會(huì)導(dǎo)致板的截面尺寸發(fā)生變化，影響兩級優(yōu)化之間的迭代性，這里基于解決旅行商問題的遺傳算法對復(fù)合材料鋪層順序進(jìn)行優(yōu)化。旅行商問題（TSP，TravelingSalesmanPro-blem）是典型的優(yōu)化組合問題[22]。本文將每個(gè)鋪層視為一個(gè)城市，而鋪層順序的優(yōu)化就相當(dāng)于城市訪問順序的優(yōu)化。通過對解決旅行商問題的遺傳算法程序進(jìn)行修改，優(yōu)化鋪層順序。與傳統(tǒng)用于優(yōu)化鋪層順序的遺傳算法相比，改進(jìn)算法最大的特點(diǎn)在于編碼方法的不同。在旅行商問題中，訪問的最后一個(gè)城市一定要與第一個(gè)城市相同，而在鋪層順序優(yōu)化的編碼中并沒有這個(gè)要求。例如，若某復(fù)合材料鋪層共由10層鋪層組成[45/-45/0/0/90/90/0/0/45/-45]，給該10層分別編序號為1-10，得到待排序的鋪層列表W，對該鋪層順序按照旅行商問題啟發(fā)的方法進(jìn)行編碼，其個(gè)體的編碼Coding，解碼序列Sequence及對應(yīng)新鋪層如下所示。在旅行商問題中，遺傳算法的適值為兩個(gè)城市之間的距離，而在鋪層順序優(yōu)化中，適值為結(jié)構(gòu)響應(yīng)這里即為結(jié)構(gòu)的線性屈曲載荷，每獲得一個(gè)個(gè)體的編碼，解碼為復(fù)合材料鋪層，使用新鋪層修改參數(shù)化建模腳本并調(diào)用有限元程序進(jìn)行計(jì)算，得到不同個(gè)體也即鋪層順序所對應(yīng)的適值。交叉與變異過程按照典型遺傳算法方法處理。
1.3兩級迭代優(yōu)化由于兩級優(yōu)化模型的不同并且二級優(yōu)化中并未考慮結(jié)構(gòu)的后屈曲性能，由此需要對二級優(yōu)化后的構(gòu)型進(jìn)行后屈曲分析，與一級優(yōu)化后的結(jié)果進(jìn)行比較，根據(jù)兩級優(yōu)化后結(jié)構(gòu)響應(yīng)的差值判斷是否需要迭代優(yōu)化。當(dāng)兩級優(yōu)化后結(jié)構(gòu)各響應(yīng)平均差值在10%左右，認(rèn)為結(jié)構(gòu)已為最優(yōu)構(gòu)型，無需進(jìn)一步迭代優(yōu)化。整個(gè)優(yōu)化策略可以整理為圖1所示的優(yōu)化流程圖。
2剪切后屈曲分析模型
采用ABAQUS有限元分析軟件建立復(fù)合材料加筋板后屈曲分析模型，使用Riks弧長法對加筋板的后屈曲行為進(jìn)行數(shù)值模擬。采用一個(gè)四邊固定框用于對板施加面內(nèi)的剪切載荷，材料為鋼，所有固定框的面外位移均約束為0，四邊相連的角點(diǎn)采用Pin約束，即重合角點(diǎn)的三個(gè)平動(dòng)自由度分別相等。在板的對角分別施加簡支約束和沿對角線方向的位移，如圖2[6]所示。后屈曲分析中考慮復(fù)合材料鋪層中可能發(fā)生的五種失效形式：纖維拉伸破壞，纖維壓縮破壞，基體拉伸破壞，基體壓縮破壞，纖維-基體剪切失效。采用二維Hashin損傷判據(jù)判斷失效的發(fā)生。該判據(jù)已成功應(yīng)用到復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度預(yù)測上[4,6,22]。判斷失效發(fā)生之后，通過對相應(yīng)方向剛度的折減實(shí)現(xiàn)損傷演化過程。材料的剛度線性依賴于v1F-v3F三個(gè)變量，分別代表纖維失效、基體失效和纖維-基體剪切失效行為的發(fā)生，采用的是ChangandLesard’s剛度折損模型，具體折減過程如表1所示。為了有效模擬筋條和壁板之間的連接界面，引入膠層單元。膠層單元假設(shè)為各向同性材料，只考慮其z方向的正應(yīng)力33和xz、yz平面內(nèi)的剪應(yīng)力13、23與相對應(yīng)方向的應(yīng)變33、13、23之間的本構(gòu)關(guān)系如式(3)。界面單元的材料屬性如表1所示。采用二次應(yīng)力準(zhǔn)則Quads來判定失效的發(fā)生如式（4）所示。其中：0(,,)itinst分別為3個(gè)方向上的強(qiáng)度，(,,)itinst分別為3個(gè)方向上的作用力。失效發(fā)生后，即判定失效準(zhǔn)則表達(dá)式1ocF后使用剛度折損方式模擬損傷演化，令界面單元三個(gè)方向剛度均折損為原剛度的0.01[23]，見表1。
3優(yōu)化算例
3.1初始設(shè)計(jì)AMBUR等[6]對一塊復(fù)合材料雙向加筋板進(jìn)行了剪切條件下的后屈曲實(shí)驗(yàn)，本文取該復(fù)合材料雙向加筋板作為優(yōu)化設(shè)計(jì)的初始設(shè)計(jì)，基本尺寸如圖3（a）所示。蒙皮和加筋條使用的是AS4/3501-6石墨環(huán)氧樹脂材料，鋪層順序如圖3（b）所示，0o，±45o，90o鋪層的厚度分別為0.314mm，0.150mm，0.085mm。單層復(fù)合材料剛度及強(qiáng)度屬性如表2所示。作為初始設(shè)計(jì)構(gòu)型的復(fù)合材料加筋板在面內(nèi)剪切載荷作用下的一階屈曲模態(tài)如圖4所示。屈曲失穩(wěn)發(fā)生很早，主要表現(xiàn)為壁板中間的局部失穩(wěn)。剪切后屈曲的載荷位移曲線如圖5所示，與文獻(xiàn)[6]中給出的實(shí)驗(yàn)及分析結(jié)果對比如表3所示，對比結(jié)果表明吻合良好,由于考慮了膠層的脫膠失效，極限載荷所對應(yīng)的加載位移比文獻(xiàn)[6]給出的結(jié)果更接近實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在局部失穩(wěn)發(fā)生之后，結(jié)構(gòu)在后屈曲階段仍能繼續(xù)承受載荷，最終結(jié)構(gòu)的主要失效方式是界面單元失效脫膠。通過該初始構(gòu)型的屈曲后屈曲分析可知，該構(gòu)型的主要問題在于局部屈曲過早發(fā)生，而后屈曲承載能力相比于屈曲承載能力有很大提升，因此對于該復(fù)合材料加筋板的優(yōu)化應(yīng)該在保證后屈曲承載能力不變的情況下，提高結(jié)構(gòu)的一階屈曲特征值，達(dá)到或者接近極限載荷所對應(yīng)的位移的1/4-1/2，避免局部屈曲的過早發(fā)生。針對該初始設(shè)計(jì)選取加筋腹板高度H，加筋緣條寬度L，最外側(cè)緣條距離板邊的距離M以及單向加筋數(shù)目N為一級優(yōu)化中的待優(yōu)化設(shè)計(jì)變量。
3.2靈敏度分析對設(shè)計(jì)變量進(jìn)行靈敏度分析，可以為設(shè)計(jì)變量的取值范圍提供一定的參考依據(jù)，同時(shí)還可用于調(diào)整優(yōu)化結(jié)果。對復(fù)合材料加筋板的有限元模型進(jìn)行參數(shù)化建模。各設(shè)計(jì)變量的初始參數(shù)按初始設(shè)計(jì)中模型選取：H=50mm，L=25mm，M=40mm，N=2。選取腹板高度H的變化范圍由35mm到70mm，緣條寬度L的變化范圍由10mm到45mm，M的變化范圍由20mm到100mm，而N的變化范圍則由1到5之間。每次分析計(jì)算加筋板的線性屈曲特征值，破壞時(shí)加載端位移以及結(jié)構(gòu)極限載荷，結(jié)構(gòu)的質(zhì)量響應(yīng)W按照式（5）。
Lighthill利用保角變換的方法首先提出了二維翼型的反設(shè)計(jì)方法，Hicks，Murman和Henne等人將此方法發(fā)展為可應(yīng)用機(jī)設(shè)計(jì)的工程設(shè)計(jì)方法。后Campbell等提出過一種帶約束的直接迭代的表面曲率（CDISC）方法，Yu將其與N-S解算器耦合形成了一種翼型和機(jī)翼的設(shè)計(jì)方法。波音公司則將此方法發(fā)展成工程應(yīng)用的設(shè)計(jì)方法，并廣泛地應(yīng)用于波音的B757，B777和B737NG等型號的設(shè)計(jì)過程，取得了很好的效果。例如在B777研制中由于使用了反設(shè)計(jì)方法，僅經(jīng)過三輪機(jī)翼的設(shè)計(jì)便取得了滿意的結(jié)果，使風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)的機(jī)翼模型大大少于過去B757和B767設(shè)計(jì)時(shí)的數(shù)目，充分表明了該設(shè)計(jì)工具的作用。可以說，反設(shè)計(jì)方法曾對民機(jī)設(shè)計(jì)起過革新性的推動(dòng)作用；但反設(shè)計(jì)方法也有其固有的弱點(diǎn)（參見文獻(xiàn)[13]的附錄D）：首先，對于高度三維的流動(dòng)要找到“好”的壓強(qiáng)分布很困難；其次，不能保證所得結(jié)果為最優(yōu)，即既具有高速巡航低阻的特性又在非設(shè)計(jì)條件下具有可接受的性能；最后，其他學(xué)科的約束會(huì)導(dǎo)致反復(fù)迭代。
低可信度CFD模型的數(shù)值優(yōu)化方法
隨著計(jì)算能力和數(shù)值優(yōu)化方法的快速發(fā)展，應(yīng)用基于CFD的數(shù)值優(yōu)化方法于民機(jī)設(shè)計(jì)得到了很大的發(fā)展。這一方法的應(yīng)用也從低可信度CFD模型開始，逐漸發(fā)展到采用先進(jìn)的N-S方程解算器。波音公司發(fā)展了一種耦合TRANAIR[16]（一種全速勢方程的有限元方法，可參見文獻(xiàn)[13]附錄B）和梯度優(yōu)化方法的數(shù)值優(yōu)化氣動(dòng)力設(shè)計(jì)方法，并在1992年形成了TRANAIR優(yōu)化器的雛形[17]。經(jīng)過近十年的改進(jìn)，得到了一個(gè)適用于位勢流/邊界層耦合飛行條件的氣動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)工具[18-20]，具有多點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)能力，可處理高達(dá)600個(gè)幾何自由度和45000個(gè)非線性不等式的約束條件（圖1表示了TRANAIR優(yōu)化過程示意圖）。作為一個(gè)例子，圖2給出了采用該軟件對機(jī)翼/發(fā)動(dòng)機(jī)短艙設(shè)計(jì)計(jì)算前后壓強(qiáng)分布的對比，圖a和圖b分別表示了設(shè)計(jì)前后等馬赫數(shù)線的分布。可以看出圖a中掛架處出現(xiàn)激波；圖b中短艙附近的機(jī)翼表面上消除了由于短艙干擾形成的激波。算例結(jié)果表明該設(shè)計(jì)軟件可以處理很復(fù)雜的飛機(jī)/發(fā)動(dòng)機(jī)綜合設(shè)計(jì)問題。
高可信度CFD模型的數(shù)值優(yōu)化方法現(xiàn)代優(yōu)化算法可以分為依賴和不依賴梯度的方法兩大類。
1.依賴梯度的優(yōu)化算法
目前可用的大多數(shù)依賴梯度的數(shù)值優(yōu)化方法都是從控制理論出發(fā)的，Jameson是此類方法的先驅(qū)者之一。盡管最初是由Pironneau提出利用控制理論進(jìn)行橢圓方程系主控的外形優(yōu)化的[21-22]，但Jameson首先提出了通過控制理論自動(dòng)進(jìn)行外形優(yōu)化的伴隨方程方法[23]并應(yīng)用于跨聲速流動(dòng)。后來，Jameson和他的合作者，還有其他研究者，大力發(fā)展此方法，從全位勢方程到Euler/N-S方程，從無粘設(shè)計(jì)到有粘設(shè)計(jì)，甚至從氣動(dòng)設(shè)計(jì)到氣動(dòng)/結(jié)構(gòu)的耦合設(shè)計(jì)，形成了大量文獻(xiàn)[24-36]。此方法不同于一般梯度優(yōu)化方法之處在于它將外形作為一個(gè)自由表面，促使流動(dòng)解和最終優(yōu)化的外形同時(shí)趨于收斂，因而使優(yōu)化方法具有很高的效率（其基本思想可參見文獻(xiàn)[13]附錄D）。
2.不依賴梯度的優(yōu)化算法
最早無需梯度的優(yōu)化算法有Powell（共軛方向法）[37]和Nolder-Mead的單純形法[38]。最近Sturdza還應(yīng)用后者于空氣動(dòng)力的設(shè)計(jì)[39]。近二十多年來人們更多地使用諸如模擬退火法[40]和遺傳算法(GeneticAlgorithm-GA)等的搜索方法，特別后者更為人們所關(guān)注。Holland利用進(jìn)化理論創(chuàng)造了遺傳算法[41]（可參閱文獻(xiàn)[13]附錄D），即模仿生物的自然選擇進(jìn)行搜索以尋求最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的搜索和優(yōu)化方法相比，遺傳算法具有下述4個(gè)特點(diǎn)[42-45]：1）不是直接作用于參變量集本身，而是對參變量集的某種編碼運(yùn)算。2）不是對單個(gè)點(diǎn)而是對多個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的群體進(jìn)行搜索。3）直接計(jì)算適應(yīng)值（函數(shù)），無需導(dǎo)數(shù)和其他輔助信息。4）利用概率轉(zhuǎn)移原則，而非傳統(tǒng)優(yōu)化方法中的確定性原則。已有愈來愈多的研究和民機(jī)研制機(jī)構(gòu)表現(xiàn)出了對這種隨機(jī)尋優(yōu)方法的濃厚興趣，也已出現(xiàn)了不少利用遺傳算法進(jìn)行翼型或機(jī)翼優(yōu)化計(jì)算的文獻(xiàn)[46-56]。
3.對高可信度CFD模型數(shù)值優(yōu)化方法的要求
分析最近十余年中出現(xiàn)的大量基于Euler/N-S方程的數(shù)值優(yōu)化方法和文獻(xiàn)，可以看出多數(shù)仍表現(xiàn)為學(xué)院式的探討，提供可直接用于工程設(shè)計(jì)的方法和工具顯得尚很有限，盡管已開始向這方面努力。這可能是因?yàn)椋?）只是近幾年來隨DPW研討會(huì)等的進(jìn)行，數(shù)值模擬才可以比過去更正確地估算阻力值。2）工程界的空氣動(dòng)力外形優(yōu)化需要在高維搜索空間中進(jìn)行并存在大量的非線性約束，使優(yōu)化問題十分復(fù)雜且計(jì)算開銷巨大；3）巨大的計(jì)算量要求很豐富的計(jì)算資源和很長的計(jì)算時(shí)間，這與工程問題要求的迅速反饋相悖。
因此要使基于CFD的空氣動(dòng)力優(yōu)化方法和軟件成為日常的工程設(shè)計(jì)手段和工具需解決如下技術(shù)關(guān)鍵：1）具有建立準(zhǔn)確計(jì)算諸如升力、阻力、力矩等敏感氣動(dòng)特性的正確流動(dòng)模型的能力。比較現(xiàn)有的氣動(dòng)力優(yōu)化方法可知，大多數(shù)方法還在使用不完善的流動(dòng)模型，如基于Euler方程，甚至全位勢方程等。雖然它們在一定條件下，如巡航小迎角飛行狀態(tài)，可以提供合理的結(jié)果，但工程應(yīng)用常要求準(zhǔn)確地估算出阻力、俯仰力矩等敏感的氣動(dòng)特性，要求可計(jì)算整個(gè)飛行包線的飛行狀態(tài)以及不同的復(fù)雜的幾何外形等，這只能通過求解N-S方程來實(shí)現(xiàn)。順便指出，有些文獻(xiàn)（如文獻(xiàn)[28]）雖以N-S方程為主控方程，但優(yōu)化時(shí)的伴隨運(yùn)算子卻是在沒有考慮粘性流動(dòng)的假設(shè)下得出的（參見文獻(xiàn)[28]第6節(jié)）。為了提高計(jì)算準(zhǔn)確度,最好在離散N-S方程時(shí)使用高階的差分算子[53-54]。2）具有尋求全局最優(yōu)的能力。通常基于梯度的算法容易陷入局部最優(yōu)，而遺傳算法等隨機(jī)搜索的方法則具有取得總體最優(yōu)的優(yōu)點(diǎn)。3）能有效地處理大量幾何和氣動(dòng)力的非線性約束。優(yōu)化問題的最優(yōu)解常常是位于不同維超曲面（hyper-surface）的交匯處，遺傳算法不同于基于梯度的方法，不限于目標(biāo)函數(shù)的光滑擴(kuò)展，可應(yīng)用于多重約束的情況[53-54]。4）可應(yīng)用于不同的幾何外形和設(shè)計(jì)條件。5）掃描高維搜索空間的計(jì)算有效性高，以滿足設(shè)計(jì)周期和研制成本的要求。遺憾的是這正是遺傳算法的主要缺點(diǎn)，即估算適應(yīng)函數(shù)的高代價(jià)。可以采用多處理器上的有效并行計(jì)算來大大減少計(jì)算時(shí)間[57]，或在估算適應(yīng)函數(shù)值時(shí)采用近似模型，如降階模型[54,58]或響應(yīng)面模型[50]等。
數(shù)值優(yōu)化方法的發(fā)展現(xiàn)狀和驗(yàn)證研究#p#分頁標(biāo)題#e#
1.空氣動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)計(jì)算的系列研討會(huì)
近年來CFD學(xué)術(shù)界和航空業(yè)界都十分關(guān)注計(jì)算阻力的精度問題，這也是CFD應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)時(shí)所面臨的第一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的計(jì)算。AIAA的應(yīng)用空氣動(dòng)力學(xué)專業(yè)委員會(huì)在各方支持下，自2001年開始舉行了DPW（DragPredictionWorkshop）系列會(huì)議[59]，參與者都用N-S方程求解相同的幾何外形（翼/身組合體，翼/身/短艙/掛架的復(fù)雜組合體等），得到了一個(gè)巨大的計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)集，可與已有的已經(jīng)過修正的風(fēng)洞試驗(yàn)值比較。由于參與的計(jì)算者所采用的數(shù)值方法、湍流模型、計(jì)算網(wǎng)格形式及數(shù)目等各不相同，此數(shù)據(jù)集可用作分析和討論各種因素對CFD計(jì)算結(jié)果的影響。該系列會(huì)議至今已舉行了5屆，對推動(dòng)和提高CFD計(jì)算阻力的精度很有意義。文獻(xiàn)[13]的附錄C中給出了前3屆結(jié)果的分析和討論。鑒于DPW系列會(huì)議的成功，AIAA應(yīng)用空氣動(dòng)力學(xué)專業(yè)委員會(huì)針對CFD面臨的第二個(gè)挑戰(zhàn)---計(jì)算三維高升力外形的最大升力CLmax，于2009年發(fā)起并組織了類似的高升力計(jì)算研討會(huì)，其第一次會(huì)議(HiLiftPW-I)已于2010年6月在美國舉行,文獻(xiàn)[60]是該次會(huì)議的總結(jié)。在上述工作的基礎(chǔ)上，2013年1月AIAA又進(jìn)一步在其ASM會(huì)議過程中形成了以加拿大McHill大學(xué)Nadarajah教授為首的空氣動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)討論組，作為空氣動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)計(jì)算系列研討會(huì)實(shí)際的組委會(huì)。討論組討論了：1）建立可供在一個(gè)有約束的設(shè)計(jì)空間中測試氣動(dòng)優(yōu)化方法的一組標(biāo)準(zhǔn)算例。2）舉行研討會(huì)的時(shí)間。與會(huì)者一致認(rèn)為，由于工業(yè)界對基于CFD的氣動(dòng)外形數(shù)值優(yōu)化方法有強(qiáng)烈的需求，優(yōu)化方法和工具的研制也已有了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展，可以以類似于DPW的研討會(huì)形式，通過對一系列復(fù)雜氣動(dòng)外形的優(yōu)化，來評估現(xiàn)有的尋求最小阻力外形的各種優(yōu)化方法的能力，并將結(jié)果向工業(yè)界/研究機(jī)構(gòu)公布。與會(huì)者還認(rèn)為第一次會(huì)議從二維和三維機(jī)翼外形開始是合適的，并請加拿大的與會(huì)者準(zhǔn)備標(biāo)準(zhǔn)算例。第一次會(huì)議擬于2013或2014年的AIAA應(yīng)用空氣動(dòng)力會(huì)議期間舉行。
2.先導(dǎo)性的研究
事實(shí)上為準(zhǔn)備此研討會(huì)，波音的Vassberg，斯坦福的Jameson，以色列的Epstein及Peigin等三方從2007年起即開始了先導(dǎo)性的研究（pilotproject）,以積累經(jīng)驗(yàn)和發(fā)現(xiàn)問題。三方用各自己開發(fā)的優(yōu)化軟件（MDOPT，SYN107，OPTIMAS）對第三屆DPW會(huì)議的測試機(jī)翼DPW-W1獨(dú)立地作優(yōu)化計(jì)算[61,62]。波音研制的MDOPT[63]（也可參見文獻(xiàn)[13]的1.7.3節(jié)）可使用響應(yīng)面模型（InterpolatedRe-sponseSurface—IRS）的數(shù)值優(yōu)化格式[64]，也可直接從流場解計(jì)算設(shè)計(jì)變量的靈敏度代替IRS模型完成優(yōu)化。其流場解軟件為TLNS3D[65]，計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)為3582225。Jameson開發(fā)的SYN107采用基于梯度的“連續(xù)”伴隨方程方法[23,31]，其流場解軟件為FLO107，計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)為818,547。
以色列航空公司開發(fā)的OPTIMAS采用降階模型的GA算法，流場解軟件為NES[66-68]，計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)為250,000。對三方獨(dú)立優(yōu)化后所得的外形再用不參與優(yōu)化的流場解軟件OVERFLOW[69]作評估計(jì)算，計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)為4,000,000，以便能準(zhǔn)確地計(jì)算阻力。結(jié)果表明，4個(gè)分析軟件計(jì)算得到的阻力增量值的分散度在Ma=0.76時(shí)為5counts(1count=0.0001)，Ma=0.78時(shí)為10counts，因此很難確定哪個(gè)優(yōu)化后外形最優(yōu)。但從Ma=0.76，C=0.5單設(shè)計(jì)點(diǎn)的阻力改進(jìn)結(jié)果（表1）[61]看，OPTIMAS優(yōu)化后的04外形明顯優(yōu)于MDOPT優(yōu)化后的M5和SYN107優(yōu)化后的S4。文獻(xiàn)[61]還討論了從比較中可吸取的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。
一種基于高可信度CFD模型的數(shù)值
優(yōu)化方法的構(gòu)造本節(jié)將以O(shè)PTIMAS為例對如何滿足可應(yīng)用于工程實(shí)踐的高可信度CFD模型數(shù)值優(yōu)化方法的要求做一說明。
1.優(yōu)化方法的構(gòu)造及其特點(diǎn)
OPTIMAS是將遺傳優(yōu)化算法和求解全N-S方程的分析算法相結(jié)合的一種有效并魯棒的三維機(jī)翼優(yōu)化方法。1)其全N-S方程的流場并行解算器NES[66-67]基于高階低耗散的ENO概念（適用于在多區(qū)點(diǎn)對點(diǎn)對接網(wǎng)格中的多重網(wǎng)格計(jì)算）[66,71]和通量插值技術(shù)相結(jié)合的數(shù)值格式，采用SA湍流模型，可快速準(zhǔn)確地完成氣動(dòng)力計(jì)算，因此具有計(jì)算大量不同流動(dòng)和幾何條件的魯棒性。作為例子圖3和4給出了ARA翼身組合體Ma=0.80，Re=13.110時(shí)的升阻極線和CL=0.40時(shí)的阻力發(fā)散曲線[68]，使用的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)分別為，細(xì)網(wǎng)格（3lev）：900,000，中等網(wǎng)格（2lev）：115,000。可見升阻極線直到大升力狀態(tài)的計(jì)算與實(shí)驗(yàn)都很一致。對比圖中還給出的TLNS3D在細(xì)網(wǎng)格（2,000,000）中的計(jì)算值可見，無論升阻極線或阻力發(fā)散曲線NES的都更優(yōu)。作為數(shù)值優(yōu)化軟件的特點(diǎn)之一是其在流場解算器中首次使用了高精度格式。2)優(yōu)化計(jì)算的遺傳算法中采用了十進(jìn)制編碼、聯(lián)賽選擇算子[42]、算術(shù)交叉算子、非均勻?qū)崝?shù)編碼變異算子[72]和最佳保留機(jī)制。為解決搜索時(shí)總體尋優(yōu)耗時(shí)大和求解N-S方程估算適應(yīng)函數(shù)代價(jià)高的問題，在尋優(yōu)過程中估算適應(yīng)函數(shù)時(shí)采用當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)庫中的降階模型[54,58]獲取流場解（當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)庫是在搜索空間中離散的基本點(diǎn)處求解全N-S方程建立的），并以多區(qū)預(yù)測-修正方法來彌補(bǔ)這種近似帶來的誤差。多區(qū)預(yù)測-修正方法即在搜索空間的多個(gè)區(qū)域并行搜索得到各區(qū)的優(yōu)化點(diǎn)，再通過求解全N-S方程的驗(yàn)證取得最優(yōu)點(diǎn)。為保證優(yōu)化的收斂，尋優(yōu)過程采用了迭代方法。3)在整個(gè)空間構(gòu)筑尋優(yōu)路徑（圖5），擴(kuò)大了搜索空間和估算適應(yīng)函數(shù)的區(qū)間[54]。4）為提高計(jì)算效率，OPTIMAS包含了五重并行計(jì)算：Level1并行地求解N-S方程Level2并行地掃描多個(gè)幾何區(qū)域，提供多個(gè)外形的適應(yīng)函數(shù)的計(jì)算（level1隱于level2中）。Level3并行的GA優(yōu)化過程（level3隱于level4中）。Level4并行地GA搜索多個(gè)空間。Level5并行地生成網(wǎng)格。5）采用單參數(shù)或雙參數(shù)的BezierSpline函數(shù)對搜索空間參數(shù)化;并基于優(yōu)化外形與原始外形的拓?fù)湎嗨谱詣?dòng)地實(shí)現(xiàn)空間網(wǎng)格的快速變換。
2.優(yōu)化設(shè)計(jì)的典型結(jié)果
文獻(xiàn)[53]~文獻(xiàn)[58]給出的大量算例充分表明了OPTIMAS優(yōu)化軟件的優(yōu)異性能。本文5.2中給出了其優(yōu)化三維機(jī)翼的性能，這里再補(bǔ)充兩例。1）翼身組合體整流（fairing）外形的優(yōu)化文獻(xiàn)[73]討論了某公務(wù)機(jī)翼身組合體機(jī)翼外形優(yōu)化的單點(diǎn)和多點(diǎn)設(shè)計(jì)兩者性能的比較。結(jié)果表明，多點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)能同時(shí)保證設(shè)計(jì)的巡航狀態(tài)時(shí)，和高M(jìn)a數(shù)飛行，起飛等非設(shè)計(jì)狀態(tài)時(shí)的良好性能。文獻(xiàn)[74]進(jìn)一步討論了翼身組合體整流外形的優(yōu)化設(shè)計(jì)。流動(dòng)的復(fù)雜性（三維粘流/無粘流強(qiáng)相互作用的流動(dòng)區(qū)域）和幾何的復(fù)雜性（三維非線性表面）使整流外形的設(shè)計(jì)經(jīng)歷了傳統(tǒng)的試湊法，基于Euler解的試湊法等，最后才發(fā)展為現(xiàn)代完全N-S解的數(shù)值優(yōu)化方法。文獻(xiàn)[74]采用了這種方法，先作機(jī)翼外形優(yōu)化，再作整流外形優(yōu)化，然后再作機(jī)翼優(yōu)化，整流外形優(yōu)化，……依次迭代，直至收斂。優(yōu)化中用雙參數(shù)的BezierSpline函數(shù)將整流外形參數(shù)化，所得搜索空間的維數(shù)ND=（2N-2）*（M-1）決定的參數(shù)化整流外形與實(shí)際外形的差別在M=10，N=4，ND=54時(shí)可準(zhǔn)確到0.3mm（滿足工程需求）。計(jì)算網(wǎng)格數(shù)為90萬。表3給出了設(shè)計(jì)條件和約束，表4給出了設(shè)計(jì)點(diǎn)的阻力值比較。由表4可知，GBJ2的減阻為16.7，50%DC，GBJFR1的減阻為10.7，32.1%DC，GBJFR2的減阻為5.9，兩次優(yōu)化機(jī)翼的減阻總計(jì)為22.6，67.9%DC，優(yōu)化機(jī)翼和優(yōu)化整流外形減阻作用分別約占2/3和1/3，可見整流外形的優(yōu)化也是十分重要的。約束則使減阻損失4.6（如GBJFR3-GBJFR1）。圖6至圖9分別為原始外形，GBJ2，GBJFR2和GBJFR4的整流處等壓線分布，可見整流外形的優(yōu)化消除了原始外形和GBJ2中存在的激波。圖10和圖11分別給出了Ma=0.8時(shí)升阻極線和CL=0.4時(shí)阻力發(fā)散曲線的比較，可見優(yōu)化設(shè)計(jì)不僅對設(shè)計(jì)點(diǎn)，對非設(shè)計(jì)狀態(tài)也都有好處。2）翼身融合體飛機(jī)氣動(dòng)外形的優(yōu)化[75]優(yōu)化設(shè)計(jì)以英國克朗菲爾德大學(xué)設(shè)計(jì)的BWB外形[76]為出發(fā)外形，該外形的主要設(shè)計(jì)點(diǎn)為，。在數(shù)值優(yōu)化計(jì)算中還考慮了，的第二個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)和，（起飛狀態(tài)）的第三個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)。幾何約束有剖面相對厚度，前緣半徑，后緣角，每個(gè)剖面的樑處還附加兩個(gè)厚度約束，其中上標(biāo)b表示出發(fā)外形，*表示優(yōu)化外形，下標(biāo)i表示第i個(gè)剖面。附加的空氣動(dòng)力約束為對俯仰力矩的規(guī)定。采用Bezier樣條描述幾何外形，總設(shè)計(jì)變量為93個(gè)。表5給出了設(shè)計(jì)計(jì)算各狀態(tài)的條件和約束，其中是權(quán)系數(shù)。表6給出了優(yōu)化計(jì)算結(jié)果。#p#分頁標(biāo)題#e#
單點(diǎn)優(yōu)化的BWB-1結(jié)果與文獻(xiàn)[77]的結(jié)果相比較可見，文獻(xiàn)[77]采用Euler方程的無黏優(yōu)化使阻力降低了26counts；而這里的BWB-1全N-S方程優(yōu)化使阻力降低了52counts，顯示了此黏性優(yōu)化方法的優(yōu)點(diǎn)。比較有、無俯仰力矩約束時(shí)優(yōu)化得到的BWB-2和BWB-1表明，盡管BWB-1阻力降低的效果突出，但其值過大，出于穩(wěn)定性考慮而不能接受；BWB-2的阻力雖比BWB-1大了1.9counts，卻滿足了力矩的要求。表6中的雙點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)（BWB-4），使第三設(shè)計(jì)點(diǎn)（低速狀態(tài)）的達(dá)到1.671（消除了BWB-2達(dá)不到設(shè)計(jì)要求1.63的缺點(diǎn)），且基本保持了主設(shè)計(jì)點(diǎn)的阻力收益，為196.6。然而BWB-4在時(shí)的阻力達(dá)216.6，高于BWB-2的213.4，表明需要三個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)（BWB-3）。BWB-3在時(shí)，為202.5（比兩點(diǎn)設(shè)計(jì)值減小了14.1），同時(shí)滿足了其它兩個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)的性能要求。圖12至圖15給出了所有設(shè)計(jì)狀態(tài)和時(shí)的極曲線，時(shí)的阻力發(fā)散曲線和時(shí)的隨迎角α變化的曲線。由圖可見，時(shí)所有優(yōu)化設(shè)計(jì)的極曲線都非常接近，相比于原始外形的極曲線，性能有了很大改進(jìn)；時(shí)也一樣，特別是三點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的BWB-3，優(yōu)點(diǎn)更明顯。阻力發(fā)散曲線也都有了很大改進(jìn)，在前所有的總阻力基本保持常值，單點(diǎn)與兩點(diǎn)優(yōu)化的阻力發(fā)散點(diǎn)接近，而三點(diǎn)優(yōu)化的可達(dá)附近。由圖15可知，沒有考慮低速目標(biāo)的BWB-1和BWB-2具有較低的，將低速目標(biāo)計(jì)入設(shè)計(jì)狀態(tài)的BWB-3和BWB-4所得的皆優(yōu)于原始外形的。上述結(jié)果表明三點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)具有最佳的優(yōu)化效果和總體最好的氣動(dòng)性能。Fig.15LiftcoefficientCLvsangleofattackatMa=0.2最后，上述各優(yōu)化結(jié)果在（主設(shè)計(jì)點(diǎn)）時(shí)的阻力值基本相同，但幾何外形卻差別不小，由此可見，外形阻力優(yōu)化問題沒有唯一解[75]。上述計(jì)算是在具有456GBRAM，114MB二級高速緩存的機(jī)群環(huán)境下通過“過夜”方式完成單點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)，在1.5-2天的計(jì)算時(shí)間內(nèi)完成三點(diǎn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的，計(jì)算時(shí)間可滿足應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)的要求[75]。
結(jié)束語
關(guān)鍵詞：小型機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)；植被覆蓋區(qū)三維測繪；電力優(yōu)化選線
中圖分類號：TN958.98 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
0.引言
輸電線路勘測優(yōu)化設(shè)計(jì)在是輸電線路工程中最基礎(chǔ)最重要的工作，優(yōu)化設(shè)計(jì)輸電線路路徑需要綜合考慮行政規(guī)劃、運(yùn)行安全、經(jīng)濟(jì)合理、施工難度、檢修方面等因素。而在輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)工程中，特別是工程工期緊、測繪面積較大、精度要求高且測區(qū)地形較為復(fù)雜的情況下，輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)難度較大，尤其是在我國西南地區(qū)以高山大嶺為主，地形起伏大，植被覆蓋率高且平丘地區(qū)房屋密集，分布不規(guī)則。傳統(tǒng)的線路優(yōu)化設(shè)計(jì)主要采用的測量方法是工測量方法或者工程測量與航測相結(jié)合的方法。傳統(tǒng)的線路優(yōu)化設(shè)計(jì)方法具有外業(yè)勞動(dòng)力強(qiáng)大，數(shù)據(jù)精度低且無法獲取植被以下地形及交叉跨越的高度，工期比較長等缺點(diǎn)。將激光雷達(dá)技術(shù)應(yīng)用于電力線路優(yōu)化設(shè)計(jì)中能降低選線難度，提高設(shè)計(jì)效率。因?yàn)闄C(jī)載激光雷技術(shù)具有數(shù)據(jù)產(chǎn)品豐富、數(shù)據(jù)精度高，能夠獲取植被以下的地形及交叉跨越高度且自動(dòng)化程度高，能夠保證線路走向合理，大大降低外業(yè)工作量，縮短工期等優(yōu)點(diǎn)。
我單位采用綿陽天眼激光科技有限公司自主研發(fā)的小型激光雷達(dá)測繪系統(tǒng)搭載在動(dòng)力三角翼上對四川廣元某山區(qū)測區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，應(yīng)用高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)成果，在基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)輸電線路三維優(yōu)化選線軟件中進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，高效快速對該區(qū)線路進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，降低了選線難度，提高了工作效率，具有良好的社會(huì)效益及經(jīng)濟(jì)效益。
1.小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)原理及技術(shù)優(yōu)勢
1.1 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)原理
機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)是集激光測距、全球定位系統(tǒng)（GPS）、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（IMU）及高分辨率航拍相機(jī)于一體的系統(tǒng)。利用高精度的激光掃描測距技術(shù)獲取三維激光點(diǎn)云、慣性導(dǎo)航單元系統(tǒng)獲取飛行平臺姿態(tài)信息、機(jī)載GPS獲取飛行平臺的空間三維位置信息；利用高分辨率數(shù)碼相機(jī)獲取真彩色數(shù)據(jù)影像。機(jī)載激光雷達(dá)測量原理：機(jī)載激光雷達(dá)激光腳點(diǎn)定位采用飛行航跡來計(jì)算激光腳點(diǎn)的坐標(biāo)。因此基行航跡和系統(tǒng)瞬時(shí)姿態(tài)的激光點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算如公式（1）所示，公式（1）中的L是瞬時(shí)激光脈沖源到地物的距離，基行時(shí)間測量原理的測距由公式（2）求得。公式（1）中是激光發(fā)射角，XL、YL、ZL是激光器的位置坐標(biāo)，通同轉(zhuǎn)換矩陣就可以精確的計(jì)算出每一個(gè)地面光斑的XG、YG、ZG。
機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)包括以下4部分：機(jī)載激光掃描雷達(dá)單元；DGPS及IMU慣性導(dǎo)航單元；高分辨率航拍相機(jī)；系統(tǒng)控制及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)記錄存儲(chǔ)單元。各部分用以太網(wǎng)協(xié)議交換數(shù)據(jù)，供電選用航空電池供電。小型激光雷達(dá)系統(tǒng)原理如圖1所示，不需要或需要極少地面控制點(diǎn)即可快速獲取地表及植被以下地表的精確三維信息。
1.2 小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)在輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)的技術(shù)優(yōu)勢
小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)以其體積小、重量輕且精度高等優(yōu)點(diǎn)，選擇的飛行平臺較為靈活，快速響測繪作業(yè)任務(wù)且數(shù)據(jù)采集周期短。搭載平臺可以選擇有人直升機(jī)、無人機(jī)、無人氦氣飛艇及動(dòng)力三角翼等，根據(jù)任務(wù)需求可以選擇不同的飛行平臺。針對本次山區(qū)及植被較為密集的作業(yè)區(qū)域，選擇搭載動(dòng)力三角翼作為飛行平臺對測區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)具有穿透性，能夠獲取植被以下高精度地形數(shù)據(jù)及交叉跨越高度；數(shù)據(jù)精度高、點(diǎn)云密度高；且能快速高效進(jìn)行作業(yè)；數(shù)據(jù)產(chǎn)品豐富，能獲取高精度的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和高分辨率數(shù)碼影像經(jīng)過數(shù)據(jù)處理得到高精數(shù)字高程模型DEM、數(shù)字表面模型DSM、高分辨率數(shù)字正射影像DOM及精細(xì)分類的點(diǎn)云數(shù)據(jù)（包括電力線點(diǎn)、植被點(diǎn)、房屋點(diǎn)）等。
機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)成果，在電力選線以及后期設(shè)計(jì)工作中提供多種輔助參考信息。生成的高精度DEM數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)獲取線路各個(gè)方向斷面信息及塔基地形、塔基斷面；通過數(shù)據(jù)分類處理，獲取地面、電力線三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)人員在室內(nèi)即可完成線路交叉跨越測量工作；高分辨率真彩正射影像DOM利于選線避開房屋、庫區(qū)、墳?zāi)沟戎匾匚铮C合參考DEM和DSM可實(shí)時(shí)獲取房高樹高，精確評估樹木砍伐量與房屋拆遷量等；DEM結(jié)合DOM得到真實(shí)的三維場景，可從不同視角查看線路周圍的地物、地貌信息，直觀可視的三維地形瀏覽及選線，大幅度提高工作效率。
2.技術(shù)路線
基于小型機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)在植被覆蓋區(qū)輸電線路勘測優(yōu)化設(shè)計(jì)中的工程應(yīng)用主要技術(shù)內(nèi)容包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用。采用小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行電力選線數(shù)據(jù)的獲取具體技術(shù)路線如圖2所示。
機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取的原始數(shù)據(jù)包括原始激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)、原始數(shù)碼影像、慣性導(dǎo)航（IMU）數(shù)據(jù)、機(jī)載GPS數(shù)據(jù)、地面基站GPS數(shù)據(jù)。對機(jī)載激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線如圖3所示。
經(jīng)上述數(shù)據(jù)處理后得到的數(shù)據(jù)成果高分辨率德胗跋DOM、高精度數(shù)字高程模型DEM、高精度數(shù)字表面模型DSM及精細(xì)分類后的電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)LAS，加載于專門基于LIDAR數(shù)據(jù)成果的三維輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，對激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與瀏覽，進(jìn)行三維選線，主要技術(shù)路線如圖4所示。
3.工程應(yīng)用
我公司應(yīng)用小型機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)，對地勢起伏較大且植被覆蓋率高的廣元中子（中子-明月峽220kV線路工程、中子-雪峰220kV線路工程）約86km的輸電線路工程勘測優(yōu)化設(shè)計(jì)，應(yīng)用動(dòng)力三角翼搭載機(jī)載激光雷達(dá)測繪系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過數(shù)據(jù)處理制作高精度DEM、DSM、高分辨率DOM及精細(xì)分類電力線點(diǎn)云。運(yùn)用三維輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)對該工程進(jìn)行室內(nèi)快速可視化三維優(yōu)化選線設(shè)計(jì)。
3.1 工程測區(qū)概述
廣元中子鎮(zhèn)位于廣元市朝天區(qū)東北部，屬于低中山區(qū)，南北邊緣高峰聳立，海拔在500m～1600m，植被^為密集，高差較大。本次220kV輸電線路工程包括中子鎮(zhèn)―明月峽鄉(xiāng)、中子鎮(zhèn)―雪峰鄉(xiāng)兩條線路，測區(qū)全長約86km。
3.2 數(shù)據(jù)采集
在航測前，進(jìn)行控制點(diǎn)的踏勘、選址和埋設(shè)樁位，用于靜態(tài)觀測。GPS網(wǎng)形規(guī)劃與控制點(diǎn)之分布有關(guān)，為使整個(gè)網(wǎng)形的點(diǎn)位誤差分布均勻，在測區(qū)布設(shè)4個(gè)基站，覆蓋測區(qū)。結(jié)合小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)自身的特點(diǎn)，對航高、航速、相機(jī)鏡頭焦距及曝光速度、掃描頻率等航攝參數(shù)進(jìn)行設(shè)置；為獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，本次工程共設(shè)計(jì)了兩條航線，能充分滿足測區(qū)的帶寬和激光點(diǎn)云密度要求。
3.3 數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)后處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是對的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)大地定向和計(jì)算影像外方位元素；數(shù)據(jù)后處理是在預(yù)處理的基礎(chǔ)上經(jīng)過點(diǎn)云去噪、濾波及精細(xì)分類，快速自動(dòng)分離出精細(xì)的地面點(diǎn)（圖5）及分類后的電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)（圖6），可以快速提取交叉跨越高度。通過對精細(xì)的地面點(diǎn)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)格TIN即可快速生成DEM數(shù)據(jù)（圖7），去噪后的所有地物點(diǎn)即可快速生成DSM。使用精細(xì)分類的地面點(diǎn)對數(shù)碼影像單張正射糾正，通過鑲嵌勻色即可生成高分辨率正射影像DOM（圖8）。
（1）精細(xì)分類后的地面點(diǎn)
（2）精細(xì)分類后高密度電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)用于獲取交叉跨越高度
（3）高精度數(shù)字高程模型DEM和數(shù)字表面模型DSM
（4）高分辨率正射影像DOM
3.4 線路優(yōu)化設(shè)計(jì)
通過后期數(shù)據(jù)處理得到的成果有DOM、DEM、DSM、分類后的電力線點(diǎn)云，將數(shù)據(jù)成果導(dǎo)入到基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)輸電線路三維優(yōu)化選線軟件中，充分利用機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)的多種數(shù)據(jù)成果，進(jìn)行室內(nèi)可視化電力線路選線優(yōu)化設(shè)計(jì)，為線路設(shè)計(jì)提供多種輔助信息，如房高樹高、面積坡度量測、線路交叉跨越高度測量、快速平斷面/塔基斷面/塔基地形圖等。
在三維輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)中能夠快速對已有電力線路交叉跨越高度進(jìn)行量測（圖9）；在線路設(shè)計(jì)過程中基于精細(xì)DEM快速獲取不同方向、不同深度的斷面數(shù)據(jù)（包括植被以下區(qū)域）；高分辨率正射影像圖結(jié)合DSM數(shù)據(jù)可以從中精確量取待拆遷房屋面積及待砍伐植被面積，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)線路的優(yōu)化，減少線路與房屋、植被的跨越，同時(shí)對重要地物（高速路、鐵路等）跨越角度進(jìn)行評估（圖10）；根據(jù)優(yōu)化選線結(jié)果及DEM，可以快速自動(dòng)獲取線路平斷面圖、塔基斷面圖及塔基地形圖，最終優(yōu)化選線結(jié)果如圖11所示。
3.5 精度分析
通過外業(yè)實(shí)地檢查對本次植被覆蓋區(qū)輸電線路測區(qū)應(yīng)用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)勘測獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行精度評估，整個(gè)測區(qū)獲取了高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，平均個(gè)平方米有6～7個(gè)點(diǎn)；整個(gè)線路測區(qū)高程中誤差為31cm，平面中誤差為65cm，完全滿足電力選線需求。
結(jié)語
通過應(yīng)用小型機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)在植被覆蓋區(qū)域輸電線路勘測優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過將小型機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)搭載在動(dòng)力三角翼上能夠快速靈活響應(yīng)工程需求，快速獲取線路走廊區(qū)域精細(xì)的三維地形數(shù)據(jù)且數(shù)據(jù)精度高，滿足電力設(shè)計(jì)精度要求；通過應(yīng)用基于LIDAR數(shù)據(jù)成果的三維輸電線路優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，對激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與瀏覽，進(jìn)行三維優(yōu)化選線，為電力選線提供多種多樣的信息輔助選線，避免了大量的外業(yè)測量，減少了樹木砍伐量及房屋拆遷量，提高了作業(yè)效率，具有很大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
參考文獻(xiàn)
[1]徐祖艦，王滋政，陽峰.機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)及工程應(yīng)用實(shí)踐[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2009.
[2]張小紅.機(jī)載激光雷達(dá)測量技術(shù)理論與方法[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2007.
【關(guān)鍵詞】復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)；布局優(yōu)化；優(yōu)化算法；單級優(yōu)化；多級優(yōu)化
A Literature Review of Structural Layout Optimization of Composite Stiffened Panel
GE Meng-meng
（Shanghai Aircraft Design and Research Institute， Shanghai 201210， China）
【Abstract】This paper reviews the history of reinforced structural optimization， mainly from the introduction of reinforced structures， reinforced board layout optimization algorithm， stiffened plate layout optimization of key technologies and stiffened panel layout optimization strategy in four areas to be addressed， summed up the advantages of each method shortcomings. Finally， future research directions structures made of reinforced outlook.
【Key words】Stiffened composite structures； Layout optimization； Single-level optimization； Multi-level optimization
0 引言
（1）加筋曲板介紹、分類及其主要參數(shù)
與平板或曲板簡單板元不同，組合元件通常由兩個(gè)或更多的簡單板元組成。簡單板元間的排列使每個(gè)板元的屈曲應(yīng)力因相鄰元件的支持而提高，這種組合元件稱為加筋條（筋條、型材）。當(dāng)加筋條用來加強(qiáng)板時(shí)，組合元件稱為加筋平板或加筋曲板。
加筋曲板因其結(jié)構(gòu)效率高、經(jīng)濟(jì)性好而被廣泛應(yīng)用于各種工程結(jié)構(gòu)中。在不同的工作條件下，根據(jù)受力情況的不同，加筋曲板有多種結(jié)構(gòu)型式。通俗來說，加筋結(jié)構(gòu)是將主結(jié)構(gòu)和加強(qiáng)筋（如肋板、桁條、大梁、縱骨等）通過一定的連接形式組合而來。
（2）加筋曲板的用途和優(yōu)化工作的意義
加筋曲板結(jié)構(gòu)能夠極大的提高結(jié)構(gòu)效率，降低飛機(jī)的重量，從而保證飛機(jī)的經(jīng)濟(jì)性，因此加筋結(jié)構(gòu)被廣泛地應(yīng)用于各種工程領(lǐng)域中，如：海洋工程、能源交通、航空航天、橋梁工程和土木建筑等。尤其是在航空航天領(lǐng)域，如運(yùn)載火箭中80%的箭體結(jié)構(gòu)艙段是加筋殼結(jié)構(gòu)、現(xiàn)代飛行器中加筋曲板也作為主要的承力結(jié)構(gòu)型式。復(fù)合材料由于其比剛度和比強(qiáng)度高、抗疲勞抗、抗腐蝕性能優(yōu)越以及其鋪層的可設(shè)計(jì)性而受到了大家廣泛的關(guān)注。復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)在飛機(jī)結(jié)構(gòu)中應(yīng)用的比例越來越大[1]，從早先的尾翼等次承力結(jié)構(gòu)，擴(kuò)展到如今的機(jī)翼和機(jī)身等主承力結(jié)構(gòu)。因此研究復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)具有非常深遠(yuǎn)的用途和意義。
（3）本文的目的
本文從加筋曲板布局優(yōu)化策略上分為單級優(yōu)化與二級優(yōu)化，本文詳細(xì)論述了這兩種優(yōu)化策略的典型方法，最后綜合比較了他們的優(yōu)缺c，并對加筋曲板結(jié)構(gòu)未來的研究方向做出了展望。
1 單級優(yōu)化
近年來一些學(xué)者在復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面做了大量工作[2-11]，從而促進(jìn)了結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化的發(fā)展。對于加筋板結(jié)構(gòu)進(jìn)行布局優(yōu)化，其優(yōu)化設(shè)計(jì)變量包括：1）加筋型式設(shè)計(jì)變量：加強(qiáng)筋型式（Z型、T型、L型、帽型、工型等）；2）尺寸設(shè)計(jì)變量：加強(qiáng)筋的各個(gè)截面尺寸及主結(jié)構(gòu)蒙皮厚度；3）位置設(shè)計(jì)變量：加強(qiáng)筋的位置布局（是否均勻分布等）。
（1）使用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法（可行方向法、罰函數(shù)法等）自行編制計(jì)算程序?qū)咏畎暹M(jìn)行布局優(yōu)化，主要成果有：
Liu[12-15]自編了一套程序VICONOPT，基于該程序Liu對Z型復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)進(jìn)行了布局優(yōu)化，優(yōu)化的目標(biāo)是在給定的邊界條件與工況載荷下，在保證加筋板不失穩(wěn)的情況下找到重量最小的鋪層順序和橫截面幾何尺寸。
Venkataraman[16-17]等對航天器燃料箱體上的復(fù)合材料加筋板結(jié)構(gòu)基于可行方向法進(jìn)行了分析及優(yōu)化。
樸春雨等[18]以筋條個(gè)數(shù)進(jìn)行分類：對于肋均勻分布、加強(qiáng)筋個(gè)數(shù)不同的的加筋板先進(jìn)行尺寸優(yōu)化設(shè)計(jì)，再在尺寸優(yōu)化完的一系列最優(yōu)解中選出質(zhì)量最輕的作為最終布局優(yōu)化結(jié)果。該方法廣泛用于以往的航空薄壁加筋結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，并為后來的加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考和指導(dǎo)。
（2）采用現(xiàn)代智能算法（遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）、試驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)和模型技術(shù)構(gòu)造樣本點(diǎn)與響應(yīng)值的模型，再對其優(yōu)化，得出布局變量的最優(yōu)解，主要成果有：
Iuspa L與Fatemi[19]等針對離散變量難以優(yōu)化的問題，將遺傳算法引入到了加筋板結(jié)構(gòu)布局設(shè)計(jì)優(yōu)化中，從而快速的找到全局最優(yōu)解。Simpson T W[20-21]等將模型技術(shù)引用到了加筋板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化中，提高了優(yōu)化效率。
穆朋剛[22]基于遺傳算法，結(jié)合穩(wěn)定性分析的有限元軟件，以結(jié)構(gòu)重量最小為目標(biāo)，以穩(wěn)定性為約束條件，對復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)的筋條界面尺寸、筋條個(gè)數(shù)、筋條和蒙皮的鋪層順序等布局變量進(jìn)行優(yōu)化分析與設(shè)計(jì)，取得了良好的效果。
趙群等[23]研究了復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)的失穩(wěn)模式，失穩(wěn)的機(jī)理和規(guī)律[24-26]，探索了加筋結(jié)構(gòu)的各個(gè)參數(shù)與失穩(wěn)模式之間的規(guī)律。并基于結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性條件建立了一個(gè)以壓縮與彎曲剛度系數(shù)作為輸入變量，以結(jié)構(gòu)效率作為響應(yīng)輸出的模型，從而對該模型進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)解，算例表明這種以結(jié)構(gòu)的承載效率作為優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法應(yīng)用效果良好。
王偉等[27]針對復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)變量的復(fù)雜性（既有連續(xù)變量，又有離散變量）提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)近似分析響應(yīng)面來反映結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)輸入與結(jié)構(gòu)響應(yīng)輸出的全局映射關(guān)系的優(yōu)化方法。該方法將模型技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面相結(jié)合來解決復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)的優(yōu)化問題，可以揚(yáng)長避短，提供一種切實(shí)可行的布局優(yōu)化方法。
董永朋等[28]采用了等效剛度法的技術(shù)，將工型加筋結(jié)構(gòu)等效成3D各向異性材料，以穩(wěn)定性作為約束條件，將加筋壁板的質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù)；以iSIGHT作為優(yōu)化平臺，并集成Nastran等有限元分析軟件和Matlab工程軟件，利用全局算法（多島遺傳優(yōu)化算法）和局部算法（序列二次規(guī)劃法）相結(jié)合的形式進(jìn)行分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)，算例表明最終減重效果明顯。
張柱國等[29]借助于試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法和Kriging近似模型技術(shù)，提出了一種金屬加筋板結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化策略。以重量最小和屈曲因子最大為目標(biāo)函數(shù)，應(yīng)用折衷法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。然后運(yùn)用遺傳算法對其進(jìn)行優(yōu)化。最終優(yōu)化出來的結(jié)果減重較明顯。
2 二級優(yōu)化
二級優(yōu)化一般把布局變量和尺寸變量分開考慮，分別對其進(jìn)行優(yōu)化。第一級優(yōu)化主要是針對布局變量等離散型變量進(jìn)行優(yōu)化，以筋條型式（L型、T型、工型、帽型等）、截面形狀、筋條個(gè)數(shù)、和鋪層順序作為設(shè)計(jì)變量，采用近似模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化；第二級借助現(xiàn)代智能算法，以加筋結(jié)構(gòu)的鋪層方向作為設(shè)計(jì)變量，以穩(wěn)定性為約束條件進(jìn)行復(fù)合材料鋪層順序優(yōu)化，最終得到最佳的結(jié)構(gòu)型式。主要成果有：
常楠等[30]提出一種將布局優(yōu)化分層、分區(qū)的思想，將布局優(yōu)化設(shè)計(jì)分為加筋穩(wěn)定性優(yōu)化和鋪層參數(shù)優(yōu)化兩個(gè)部分。在滿足結(jié)構(gòu)強(qiáng)度與剛度的條件下，對蒙皮先進(jìn)行鋪層順序優(yōu)化，可以得到最佳鋪層順序和相應(yīng)的厚度；再在該鋪層比例下，以穩(wěn)定性為約束條件，利用有限元軟件對壁板的厚度、加筋條的高度和厚度等尺寸變量優(yōu)化出加筋結(jié)構(gòu)的截面尺寸。算例表明優(yōu)化結(jié)果減重效果明顯。
喬巍等[31]將復(fù)合材料加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化問題分為兩級，即尺寸級和鋪層級。尺寸級優(yōu)化是以結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性為約束條件，以結(jié)構(gòu)質(zhì)量最小為優(yōu)化目標(biāo)，將蒙皮輔助層合板筋條的布局變量與尺寸變量以及鋪層厚度作為設(shè)計(jì)變量。通過優(yōu)化得到最優(yōu)輔助層合板的鋪層厚度，從而獲取層合板最優(yōu)彎曲剛度下的各個(gè)參數(shù)。鋪層級優(yōu)化是在得到最優(yōu)彎曲剛度的情況下，通過多島遺傳算法快速得到最優(yōu)鋪層順序。
張鐵亮等[32]提出了一種二級優(yōu)化方法。第一級進(jìn)行連續(xù)變量的尺寸優(yōu)化，將筋條的高度、厚度、蒙皮的厚度、筋條的間距等作為設(shè)計(jì)變量；第二級以結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性為約束條件，利用遺傳算法對復(fù)合材料的鋪層順序進(jìn)行優(yōu)化。最終獲得最佳的結(jié)構(gòu)截面尺寸和鋪層順序。
程家林等[33]針對復(fù)合材料加筋板結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出了一種并行子空間的優(yōu)化方法。該方法將整個(gè)優(yōu)化問題分為3個(gè)并行的子問題進(jìn)行優(yōu)化：筋條截面尺寸優(yōu)化、筋條型式布局優(yōu)化和蒙皮鋪層角度、厚度優(yōu)化，分別以筋條型式、數(shù)量、尺寸和鋪層厚度為設(shè)計(jì)變量；每個(gè)子問題都獨(dú)立進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，優(yōu)化后將所有結(jié)果綜合協(xié)調(diào)，更新設(shè)計(jì)變量值并重復(fù)整個(gè)優(yōu)化過程，直到滿足收斂條件。
3 評述
目前加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化發(fā)展已較為成熟，主要優(yōu)化策略分為單級，二級優(yōu)化，但是優(yōu)化的效率還有待提高，還需要進(jìn)一步研究更加高效的布局優(yōu)化策略。近些年來的研究主要都是針對加筋平板結(jié)構(gòu)的，針對加筋曲板的研究相對較少，今后應(yīng)該會(huì)涌現(xiàn)很多針對加筋曲板的研究。
加筋曲板結(jié)構(gòu)待解決的問題：
（1）沿縱向棱邊加筋，筋條參與承載，但是對屈曲穩(wěn)定性的貢獻(xiàn)較小；沿周向加筋（圓環(huán)形的節(jié)），節(jié)不參與承載，但對屈曲穩(wěn)定性的貢獻(xiàn)較大，那么應(yīng)該如何分配縱向的筋條與環(huán)向的節(jié)。
（2）如何度量加筋薄壁圓臺受載的嚴(yán)重程度，是否可以定義一個(gè)參數(shù)。
（3）結(jié)構(gòu)的布局型式與錐度、橫向載荷比例、細(xì)長比等參數(shù)的關(guān)系如何。
由于加筋結(jié)構(gòu)特有的能提高結(jié)構(gòu)效率、提高經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)點(diǎn)，加筋結(jié)構(gòu)已經(jīng)廣泛運(yùn)用在各個(gè)重大領(lǐng)域，國內(nèi)外越來越多的學(xué)者投身于加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化的研究中。隨著加筋結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化的成熟，結(jié)構(gòu)必然會(huì)進(jìn)一步輕量化。
【參考文獻(xiàn)】
[1]楊乃賓，章怡寧.復(fù)合材料飛機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[M].北京：航空工I出版社.
[2]Khot N S， Venkayya V B， Berke L， et al. Optimum Design of Composite Wing Structures with Twist Constraint for Aeroelastic Tailoring[R].AIR FORCE FLIGHT DYNAMICS LAB WRIGHT-PATTERSON AFB OHIO，1976.
[3]Hirano Y. Optimum design of laminated plates under axial compression[J]. AIAA Journal， 1979， 17（9）：1017-1019.
[4]Schmit L A， Mehrinfar M. Multilevel optimum design of structures with fiber-composite stiffened-panel components[J].AIAA Journal，1982，20（1）：138-147.
[5]李為吉，復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，宇航學(xué)報(bào).No2，1990P，200.
[6]張彥考，張鐸.大型復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究[J].固體火箭技術(shù)，2003，26（3）：69-71.
[7]李太鵬，徐元銘.基于PATRAN/NASTRAN的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)鋪層的分級優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J].固體火箭技術(shù)，2004，27（4）：308-311.
[8]白小濤，李為吉.基于近似技術(shù)的協(xié)同優(yōu)化方法在機(jī)翼設(shè)計(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 航空學(xué)報(bào)，2006，27（5）：847-850.
[9]劉克龍，姚衛(wèi)星，余雄慶.運(yùn)用低自由度協(xié)同優(yōu)化的機(jī)翼結(jié)構(gòu)氣動(dòng)多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化[J].航空學(xué)報(bào)，2007，28（5）：1025-1032.
[10]M. Blair， S. Hill， T.A. Weisshaar. Rapid Modeling with Innovative Structural Concepts[C]. American Institute of Aeronautics and Astronautics， AIAA-98-1755. U.S， 1998.
[11]章怡寧，楊旭.復(fù)合材料翼面結(jié)構(gòu)綜合優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)[J].航空學(xué)報(bào)，1997，18（6）：656-660.
[12]Liu W， Butler R， Mileham A R， et al. Optimum design， experimental testing and post-buckling analysis of thick composite stiffened panels[J]. AIAA Journal， 2005.
[13]Liu W， Butler R. Optimum buckling design of composite wing cover panels with manufacturing constraints[C]//48th AIAA SDM Conference， AIAA Paper. 2007， 2215.
[14]Liu W， Butler R， Mileham A R， et al. Optimum design， experimental testing and post-buckling analysis of thick composite stiffened panels[J]. AIAA Journal， 2005.
[15]Butler R， Williams F W. Optimum design using VICONOPT， a buckling and strength constraint program for prismatic assemblies of anisotropic plates[J]. Computers & structures， 1992， 43（4）： 699-708.
[16]Venkataraman S. Modeling， analysis and optimization of cylindrical stiffened panels for reusable launch vehicle structures[D]. University of Florida， 1999.
[17]Lamberti L， Venkataraman S， Haftka R T， et al. Preliminary design optimization of stiffened panels using approximate analysis models[J]. International journal for numerical methods in engineering， 2003， 57（10）： 1351-1380.
[18]樸春雨， 章怡寧. 典型加筋板的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 飛機(jī)設(shè)計(jì)， 2003， 4： 29-02.
[19]Fatemi J， Trompette P. Optimization of stiffened plates using a modified genetic algorithm[C]//Proceedings of the 7th AIAA/USAF/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization. 1998： 2107-2113.
[20]Simpson T W. A concept exploration method for product family design[D]. Georgia Institute of Technology， 1998.
[21]McKay M D， Beckman R J， Conover W J. A comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code[J]. Technometrics， 2000， 42（1）： 55-61.
[22]穆朋剛，萬小朋，趙美英.復(fù)合材料加筋壁板優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].玻璃鋼/復(fù)合材料， 2009，208（5）：57-60.
[23]趙群，丁運(yùn)亮，金海波.基于壓彎剛度匹配論則的復(fù)合材料加筋板結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，42（003）：357-362.
[24]Niu C Y. Air frame structural desi n[M]. HongKong： Conmilit P ress，1988：149.
[25]Farrar D J. The design of compression structures for minimum weight[J]. JR Aeronaut. Soc， 1949， 1051.
[26]Zahorski A. Effects of material distribution on strength of panels[J]. Journal of the Aeronautical Sciences （Institute of the Aeronautical Sciences）， 2012， 11（3）.
[27]王ィ趙美英，趙鋒，等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)，2006，23（12）：7-10.
[28]董永朋，王佩艷，劉洋，等.采用 Beam 單元模擬復(fù)合材料加筋桁條的優(yōu)化分析[J].2010.
[29]張柱國，姚衛(wèi)星，劉克龍.基于進(jìn)化 Kriging 模型的金屬加筋板結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化方法[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，40（4）：497-500.
[30]常楠，楊偉，趙美英.典型復(fù)合材料加筋壁板優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)，2008，24（12）：46-48.
[31]喬巍，姚衛(wèi)星.復(fù)合材料加筋板鋪層優(yōu)化設(shè)計(jì)的等效彎曲剛度法[J].計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào)，2011，28（1）：158-162.
關(guān)鍵詞:汽車碰撞安全性;仿真理論;優(yōu)化設(shè)計(jì)
中圖分類號:U467文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1009-2374 (2010)21-0020-02
1汽車碰撞仿真的基本理論
1.1有限元理論
汽車的碰撞問題是典型的非線性、大變形和大位移問題,要對非彈性物體和結(jié)構(gòu)求解。所以目前一般是采用顯式算法的有限元方式建立汽車碰撞的有限元模型,其基本方程建立過程描述如下:
對于單元體,結(jié)合邊界條件,應(yīng)用散度定理,可以得出以下積分方程式:
(1)
在(1)式中若設(shè)所研究的物體占據(jù)的空間域?yàn)棣?將其用有限單元離散化并引入虛位移場后可寫成:
[M]{a}={Fext}-{Fint} (2)
此處[M]為質(zhì)量矩陣。{a}為結(jié)點(diǎn)加速度向量,{Fext}和{Fint}分別為結(jié)點(diǎn)的外力向量和內(nèi)力向量,包括外載力、接觸力和內(nèi)應(yīng)力。可以采用中心差分法求解系統(tǒng)的加速度,如果中心差分法中考慮的是集中質(zhì)量分布,則[M]為對角質(zhì)量矩陣,并用罰函數(shù)法計(jì)算接觸力,則式(2)成了一組互不相關(guān)的方程,免去了建立與求解聯(lián)立方程組的工作,得到所謂的顯式求解法。顯式求解法簡易、快速,在汽車碰撞和安全氣囊仿真分析中得到廣泛應(yīng)用。然而在顯式積分方法的迭代過程中,必須保證其運(yùn)算是條件穩(wěn)定的,其時(shí)間步長由Courant穩(wěn)定性條件確定,這一條件要求時(shí)間步長足夠小,以使應(yīng)力波傳遞在一個(gè)時(shí)間步長中不跨越有限元模型中的最小單元。實(shí)踐證明,顯式積分方法所允許的時(shí)間步長恰好與精確描述材料本構(gòu)關(guān)系所要求的時(shí)間步長是同階的。而中心差分法是一種常用的顯式積分方法。
在碰撞數(shù)值模擬中,另一個(gè)重要的問題是動(dòng)態(tài)接觸問題的處理,Zhong提出了接觸點(diǎn)搜尋的級域算法和防御節(jié)點(diǎn)法,前者主要解決動(dòng)態(tài)接觸點(diǎn)的快速搜尋問題,后者在顯式求解中引入了拉格朗日乘子法快速計(jì)算接觸力,同時(shí)又避免了使用罰函數(shù)法帶來的對計(jì)算穩(wěn)定性的不利影響。從仿真理論角度看,它們可用統(tǒng)一的模型來表達(dá),即求解如下的接觸碰撞問題:
(3)
Ω代表仿真模型中所有零部件所占的空間;σ為應(yīng)力矩陣;δe為虛應(yīng)變向量;S為零部件受外載荷的面積;q為作用在S上的外載向量;δu為虛位移;C為零部件自身相互接觸面積;f為作用在C上的接觸力;δu為與f對應(yīng)的兩接觸點(diǎn)的相對虛位移;ρ為零部件的質(zhì)量密度;a為加速度向量;Fi為內(nèi)部點(diǎn)載荷;δi對應(yīng)于Fi的虛位移。將方程(3)用顯式有限元方法離散后可獲得代數(shù)方程組:MA =Q+F-Σ。式中:M為質(zhì)量矩陣;A為系統(tǒng)加速度向量;Q為系統(tǒng)外力向量;F為汽車內(nèi)部的接觸碰撞力向量;Σ為系統(tǒng)的內(nèi)力向量。
1.2多剛體理論
多剛體動(dòng)力學(xué)仿真軟件在車輛碰撞分析和沖擊生物力學(xué)研究領(lǐng)域得到了廣泛使用,主要用于研究碰撞過程中人體和車輛各個(gè)部分的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。而最具代表的商業(yè)軟件是以荷蘭國家科學(xué)研究院研究開發(fā)的MADYMO軟件,該軟件具有完整的較高的生物特性多剛體假人模型庫,具有建模簡便,運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。目前乘員約束系統(tǒng)仿真中主要是用多剛體技術(shù)模擬汽車駕駛員和乘客,安全氣囊和安全帶一般用有限元技術(shù)模擬。用多剛體技術(shù)建立的模型是一組彼此之間用不同類型的鉸鏈連接起來的多個(gè)剛體,一般形成一個(gè)開環(huán)的樹狀結(jié)構(gòu),通過定義鉸鏈的自由度、約束力、約束剛度和剛體的慣性得到多體系統(tǒng)的剛體動(dòng)力學(xué)模型。模型中的剛體形狀可以是平面、柱面、橢球或超橢球,它們形成了多剛體模型在碰撞環(huán)境中的接觸表面。在MADYMO中,單個(gè)剛體要給出下列初始要素:質(zhì)量,質(zhì)心在體坐標(biāo)系中的坐標(biāo),慣性矩和它的方向、形狀的構(gòu)成,一個(gè)物體可由多個(gè)橢球、平面或有限元曲面等構(gòu)成,形狀的定位以及加載和卸載特性等。具體的模型建立過程這里不再贅述。
2汽車碰撞安全性仿真優(yōu)化設(shè)計(jì)
2.1碰撞安全性問題優(yōu)化流程
對于汽車碰撞安全分析的有限元仿真模型,計(jì)算時(shí)間通常來說都相當(dāng)長。而且由于碰撞數(shù)值分析的本質(zhì),碰撞的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)非常困難的問題。碰撞分析的不穩(wěn)定性和不確定性已經(jīng)被研究人員所重視。不穩(wěn)定性阻礙了優(yōu)化程序與分析過程的集成。同時(shí)由于計(jì)算消耗,不可能實(shí)現(xiàn)完全集成優(yōu)化過程。根據(jù)傳統(tǒng)的優(yōu)化理論以及模型的方法,結(jié)合優(yōu)化設(shè)計(jì)的概念,本文提出汽車碰撞安全性問題的優(yōu)化流程,如圖1所示:
對該流程圖的具體說明如下:(1)首先要判斷優(yōu)化問題的仿真模型是否是簡單物理模型,是則采用常規(guī)的優(yōu)化方法來解決。如果不是簡單模型,例如涉及到一些非線性問題或耗時(shí)較長的仿真模型,則進(jìn)入到我們的優(yōu)化流程中來;(2)按照優(yōu)化理論來定義設(shè)計(jì)變量、約束條件和目標(biāo)函數(shù);(3)優(yōu)化問題定義后,即可根據(jù)模型的方法來進(jìn)行對設(shè)計(jì)變量的篩選工作,以減少優(yōu)化的時(shí)間和去除對結(jié)果影響不大的變量。這可以通過構(gòu)造初步的模型來完成;(4)在篩選變量的基礎(chǔ)上再次構(gòu)造模型,由于該模型將代替耗時(shí)較長的仿真模型來完成優(yōu)化問題的計(jì)算,因此必須要對該模型的精確性進(jìn)行檢驗(yàn);(5)當(dāng)合適的模型構(gòu)造好以后,進(jìn)行基于模型的數(shù)值優(yōu)化,并用仿真計(jì)算對模型的優(yōu)化解進(jìn)行檢驗(yàn)。如果達(dá)到收斂條件,則優(yōu)化結(jié)束,否則修改設(shè)計(jì)變量,實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)點(diǎn)或者模型,并返回到第(4)步,重新構(gòu)造模型。通常,判斷是否終止優(yōu)化的依據(jù)為優(yōu)化解與仿真解的數(shù)值之差是否已經(jīng)達(dá)到充分小;(6)優(yōu)化結(jié)束后,還可以基于模型對設(shè)計(jì)方案的可靠性進(jìn)行分析。總的說來,上述的步驟構(gòu)成了比較完整的碰撞安全性問題的優(yōu)化流程,但是也不一定要將上述所有的流程進(jìn)行完畢才能完成一個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)。例如,當(dāng)一個(gè)優(yōu)化問題的設(shè)計(jì)變量比較少,或者根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)可以確定哪些設(shè)計(jì)變量對設(shè)計(jì)問題的結(jié)果有較大影響時(shí),可以跳過初步的模型篩選設(shè)計(jì)變量這一過程,而有時(shí)候,也不一定非對模型的可靠性進(jìn)行數(shù)值評價(jià)。
2.2仿真優(yōu)化設(shè)計(jì)的特點(diǎn)
為使汽車能承受更高的碰撞速度和對乘員進(jìn)行更好的保護(hù),必須進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化問題的求解需要一種優(yōu)化算法。對于有約束優(yōu)化問題,連續(xù)二次規(guī)劃(SQP)方法是應(yīng)用最為廣泛的算法,被認(rèn)為是當(dāng)前解決結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題最理想的方法。大多數(shù)優(yōu)化算法其共同點(diǎn)都是基于一階導(dǎo)數(shù)。解析或數(shù)值方法可用來計(jì)算梯度,從而建立局部的近似。在碰撞分析這樣的非線性動(dòng)態(tài)分析中,響應(yīng)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)絕大多數(shù)是非常不連續(xù)的,這主要是由于摩擦和接觸的存在而導(dǎo)致的。響應(yīng)以及靈敏度會(huì)變得高度非線性,以至于梯度無法反映總體情況。基于上述原因,研究人員借助于全局近似方法對設(shè)計(jì)響應(yīng)進(jìn)行平順。目前主要應(yīng)用模型方法:有響應(yīng)面法Kriging法等。模型的方法即是先構(gòu)造一個(gè)計(jì)算量小,但計(jì)算結(jié)果與碰撞仿真分析相近的數(shù)學(xué)模型來“”仿真分析模型,然后用這個(gè)數(shù)學(xué)模型來對相關(guān)問題進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。
3結(jié)語
文章對汽車碰撞安全性仿真理論和優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行了分類介紹。對于一個(gè)實(shí)際的優(yōu)化問題來說,單單掌握這些方法中的某一種往往無法完成優(yōu)化任務(wù),需要綜合應(yīng)用。將上述方法有機(jī)地結(jié)合起來解決汽車碰撞的安全性優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,是后續(xù)的研究內(nèi)容。
參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞： 門式剛架;優(yōu)化設(shè)計(jì);ANSYS
1 引言
門式剛架是門式剛架輕型房屋的最主要受力體系。門式剛架和采用冷彎薄壁型鋼制成的凜條及采用壓型鋼板制成的外墻板、屋面板共同組成輕型鋼結(jié)構(gòu)房屋。這種結(jié)構(gòu)具有明顯的優(yōu)點(diǎn)，具有很大的經(jīng)濟(jì)效益，在國外有廣泛的應(yīng)用。近年來，輕鋼結(jié)構(gòu)在我國也得到迅速的發(fā)展，但是起步較晚，正式的設(shè)計(jì)規(guī)范《門式剛架輕型房屋鋼結(jié)構(gòu)技術(shù)規(guī)程》直到1998年才出版，無論設(shè)計(jì)水平、設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和合理設(shè)計(jì)等方面都與西方發(fā)達(dá)國家相比有著較大的差距。我國的學(xué)者也開發(fā)出相應(yīng)的設(shè)計(jì)軟件，如PS2000、PKPM及同濟(jì)大學(xué)開發(fā)的3D3S等，但是按我國的鋼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范，造價(jià)要比國外高出20%左右。同時(shí)由于規(guī)范的差別，不能完全照搬國外的設(shè)計(jì)軟件。因此，研究出符合我國的門式剛架截面優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，是非常有實(shí)際工程意義的。
結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)作為一種最優(yōu)設(shè)計(jì)方案技術(shù)，一直是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)理論和方法研究領(lǐng)域的熱門話題。結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)指的是結(jié)構(gòu)的綜合、選優(yōu)，即把設(shè)計(jì)追求的目標(biāo)與應(yīng)滿足的約束條件有機(jī)地結(jié)合起來，用優(yōu)化的理論和方法，在滿足設(shè)計(jì)的約束條件的可行區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索選優(yōu)，直至達(dá)到最優(yōu)目標(biāo)，從而得到最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。優(yōu)化設(shè)計(jì)的出現(xiàn)使工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)由以往被動(dòng)地安全校核轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極主動(dòng)地選優(yōu)設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的最終目標(biāo)一安全和經(jīng)濟(jì)提供了有效途徑。
2 傳統(tǒng)的門式剛架設(shè)計(jì)方法
長期以來，不少學(xué)者從不同角度提出了各種結(jié)構(gòu)優(yōu)化的理論，但這些方法普遍存在求解復(fù)雜、實(shí)現(xiàn)困難等缺陷。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)際指的是結(jié)構(gòu)的分析校核，即首先憑經(jīng)驗(yàn)和判斷作出一個(gè)設(shè)計(jì)方案，然后按照傳統(tǒng)的理論和方法對其進(jìn)行強(qiáng)度、剛度及穩(wěn)定性的分析和計(jì)算，看是否滿足設(shè)計(jì)約束條件。通過這樣的幾次反復(fù)運(yùn)算，往往可以得到一個(gè)可行的設(shè)計(jì)，但要得到最合理的設(shè)計(jì)是很困難的，特別是在設(shè)計(jì)人員經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)重不足時(shí)顯得格外突出。常用的傳統(tǒng)的方法有以下幾種。
2.1 最優(yōu)準(zhǔn)則法
根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn),、力學(xué)概念以及數(shù)學(xué)規(guī)劃的最優(yōu)性條件, 預(yù)先建立某種準(zhǔn)則, 通過相應(yīng)的迭代方法, 得到滿足這一準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)方案， 作為問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。最簡單的準(zhǔn)則法有同步失效準(zhǔn)則法和滿應(yīng)力準(zhǔn)則法。
（1）同步失效準(zhǔn)則法 可概括為在荷載作用下, 能使所有可能發(fā)生的破壞模式同時(shí)實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)是最優(yōu)的結(jié)構(gòu)。
（2）漸進(jìn)滿應(yīng)力法 即門架鋼結(jié)構(gòu)桿件通過多次計(jì)算分析選擇修改其截面尺寸,使其達(dá)到或盡量接近滿應(yīng)力狀態(tài),直到門架鋼結(jié)構(gòu)的全部桿件的截面尺寸不需修改為止,使門架鋼結(jié)構(gòu)的用鋼量最小,以達(dá)到造價(jià)最低的優(yōu)化目標(biāo)
2.2 仿生學(xué)方法
該法是從自然界的結(jié)構(gòu)、組織、發(fā)展、進(jìn)化（ 尤其是生物進(jìn)化） 觀點(diǎn)進(jìn)行研究, 尋找規(guī)律, 用邏輯和數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行模擬, 以搜尋最優(yōu)解的方法。目前, 模擬自然界進(jìn)化的算法有模仿自然界過程算法與模仿自然界結(jié)構(gòu)算法, 主要包括: 進(jìn)化算法（EA）, 模擬退火法（SA）, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）。進(jìn)化算法主要包括: 遺傳算法（GA）、遺傳規(guī)劃（GP）、進(jìn)化策略（ES）、進(jìn)化規(guī)劃（EP） , 其中以遺傳算法最具代表性。
2.3 數(shù)學(xué)規(guī)劃法
將結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題抽象成數(shù)學(xué)規(guī)劃形式來求解。結(jié)構(gòu)優(yōu)化中常用的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法是非線性規(guī)劃, 有時(shí)也用線性規(guī)劃, 特殊情況可能用到動(dòng)態(tài)規(guī)劃、幾何規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃或隨機(jī)規(guī)劃等。
目前對線性規(guī)劃的問題解法的研究比較成熟，處理目標(biāo)函數(shù)和約束方程都是設(shè)計(jì)變量的線性函數(shù)的這類線性規(guī)劃問題。
非線性規(guī)劃指的是目標(biāo)函數(shù)和約束方程都是設(shè)計(jì)變量的非線性函數(shù)，結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)大多為有約束的非線性規(guī)劃問題，求解難度較大。目前采用的方法有不需作轉(zhuǎn)換但是需要求導(dǎo)數(shù)的分析方法，如梯度投影法、可行方向法、不需要作轉(zhuǎn)換也不需要求導(dǎo)數(shù)的直接搜索法，比如網(wǎng)格法、復(fù)形法等。數(shù)學(xué)規(guī)劃法在理論上邏輯嚴(yán)密，在一定情況下可以保證至少收斂到局部最優(yōu)解，但是在一般情況下，需要多次迭代分析才能得出結(jié)果。
3 基于ANSYS的優(yōu)化設(shè)計(jì)
現(xiàn)代的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)是建立在現(xiàn)代數(shù)學(xué)最優(yōu)化理論、有限元分析和計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，能從眾多的設(shè)計(jì)序列中選擇最佳設(shè)計(jì)序列（設(shè)計(jì)序列是指確定一個(gè)特定模型的所有參數(shù)的集合），因而采用優(yōu)化設(shè)計(jì)方法能大大提高設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)質(zhì)量。優(yōu)化過程本質(zhì)上是一個(gè)分析一評估一修正的迭代過程，需要對不同的設(shè)計(jì)序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)效應(yīng)的有限元分析，并進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)評價(jià)，逐步逼近最優(yōu)設(shè)計(jì)序列。
現(xiàn)代化結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜化，大型結(jié)構(gòu)越來越多，針對上述問題，基于ANSYS優(yōu)化工具箱，結(jié)合面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化計(jì)算，可以取得較好的結(jié)果。
3.1 ANSYS功能簡介
ANSYS程序是美國ANSYS公司研制的大型CAE（計(jì)算機(jī)輔助制造）仿真設(shè)計(jì)工具。自從問世以來一直深受廣大用戶的青睞，其設(shè)計(jì)分析和優(yōu)化軟件包經(jīng)過發(fā)展，已在全球范圍內(nèi)使用，無論是通用和專用程序都提供了全線的解決方案。程序中有強(qiáng)大的前處理器、加載求解能力以及后處理能力，另外，用戶還可以使用二次開發(fā)工具（如宏指令、用戶界面設(shè)計(jì)語言、用戶編程特性和參數(shù)設(shè)計(jì)語言）進(jìn)行二次開發(fā)，使得ANSYS成為融結(jié)構(gòu)、流體、電磁場、聲場和禍合場分析于一體的大型通用的有限元分析軟件。
在結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域，ANSYS具有與多數(shù)CAD軟件的數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和交換，研究人員和工程人員可以使用ANSYS軟件對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行仿真分析，可以發(fā)現(xiàn)問題，降低設(shè)計(jì)成本，縮短設(shè)計(jì)周期，提高設(shè)計(jì)的成功率，大大提高了工作效率。基于ANSYS軟件的結(jié)構(gòu)分析包括靜力分析、非線性分析、動(dòng)力分析、可靠性分析、優(yōu)化設(shè)計(jì)和拓?fù)鋬?yōu)化等各個(gè)方面，已成為解決現(xiàn)代工程學(xué)問題必不可少的有力工具。
3.2 ANSYS中的優(yōu)化設(shè)計(jì)基本概念
ANSYS軟件的優(yōu)化模塊是集成于ANSYS軟件包之中，它和參數(shù)化設(shè)計(jì)語言APDL（ANSYS Parmaertci Desing Lnaugga）集合在一起實(shí)現(xiàn)ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)的功能，APDL是ANSYS軟件提供給用戶的一個(gè)依賴于ANSYS程序的交互式軟件開發(fā)環(huán)境，是優(yōu)化設(shè)計(jì)的一個(gè)核心步驟。ANSYS的優(yōu)化模塊采用了三大優(yōu)化變量來描述優(yōu)化過程，它們分別是:
（1）設(shè)計(jì)變量，為自變量，優(yōu)化結(jié)果的取得是通過改變設(shè)計(jì)變量的數(shù)值來實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)設(shè)計(jì)變量都有上下限，它定義了設(shè)計(jì)變量的變化范圍。常見的設(shè)計(jì)變量有結(jié)構(gòu)構(gòu)件的寬度、高度等幾何尺寸。ANSYS優(yōu)化程序允許定義不超過60個(gè)設(shè)計(jì)變量。
（2）狀態(tài)變量：設(shè)計(jì)要求滿足的約束條件變量參數(shù)，是設(shè)計(jì)的因變量，是設(shè)計(jì)變量
的函數(shù)，也可獨(dú)立于設(shè)計(jì)變量。狀態(tài)變量可能會(huì)有上下限，也可能只有單方面的限制，即只有上限或只有下限。常見的狀態(tài)變量如應(yīng)力不能超過許用應(yīng)力、變形不能超過規(guī)定大小、振幅限制等。在ANSYS優(yōu)化程序中用戶可以定義不超過100個(gè)狀態(tài)變量。
（3）目標(biāo)變量：又稱為目標(biāo)函數(shù)，是一個(gè)希望盡量減小的數(shù)值，它必須是設(shè)計(jì)變量的函數(shù)，改變設(shè)計(jì)變量的數(shù)值將改變目標(biāo)函數(shù)的數(shù)值。在ANSYS優(yōu)化程序中，只能設(shè)定一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，且其值必須為正值。
3.3 ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
ANSYS軟件提供了很多優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，主要有零階方法、一階方法、隨機(jī)搜索法等步長搜索法，乘子計(jì)算法和最優(yōu)梯度法。
零階方法是主要通過對目標(biāo)函數(shù)添加罰函數(shù)將問題轉(zhuǎn)化為非約束的優(yōu)化問題，再用曲線擬合來建立目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計(jì)變量之間關(guān)系來實(shí)現(xiàn)逼近的。零階方法是一個(gè)很完善的處理方法，可以很有效地處理大多數(shù)的工程問題。
一階方法是同樣是通過對目標(biāo)函數(shù)添加罰函數(shù)將問題轉(zhuǎn)化為非約束的優(yōu)化問題后，再使用因變量對設(shè)計(jì)變量的偏導(dǎo)數(shù)進(jìn)行梯度計(jì)算，從而確定搜索方向，并用線搜索法對非約束問題進(jìn)行最小化。一階方法基于目標(biāo)函數(shù)對設(shè)計(jì)變量的敏感程度，因此更加適合于精確的優(yōu)化分析。隨機(jī)搜索法即在設(shè)計(jì)空間內(nèi)按最大的迭代次數(shù)和可行解（合理設(shè)計(jì)序列）個(gè)數(shù)進(jìn)行隨機(jī)搜索。等步長搜索法是對在設(shè)計(jì)空間內(nèi)對每一個(gè)設(shè)計(jì)變量以等步長的方式進(jìn)行搜索。
3.4 ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)步驟
一個(gè)典型的ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)過程通常包括以下步驟:
（1）構(gòu)建優(yōu)化分析文件
在這一步驟中主要工作是構(gòu)建用于優(yōu)化的分析文件。具體實(shí)現(xiàn)過程可以簡化如下:首先將設(shè)計(jì)變量初始化即根據(jù)原設(shè)計(jì)對初始變量進(jìn)行賦值，建立模型的過程必須是參數(shù)化的，模型的尺寸等都是由變量函數(shù)表示出來的，提取的結(jié)果也使用參數(shù)來提取，以方便后面的優(yōu)化過程，下面接著便是對前面建立的模型進(jìn)行施加約束及荷載和求解內(nèi)力及位移，在后處理模塊進(jìn)行的工作主要就是將提取的結(jié)果賦值給狀態(tài)變量及目標(biāo)函數(shù)。
（2）構(gòu)建優(yōu)化控制文件
在前面建模和求解后形成了優(yōu)化分析所需要的文件，在這步驟里最開始就是需要指定前面構(gòu)件的優(yōu)化文件，然后選擇需要采用的優(yōu)化工具，在這步中設(shè)計(jì)者還要確定循環(huán)的控制方式。最關(guān)鍵的就是進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)評價(jià)，比較兩次循環(huán)得到的優(yōu)化參數(shù)確定目標(biāo)函數(shù)是否收斂，也就是結(jié)構(gòu)是不是達(dá)到了優(yōu)化的效果。
（3）當(dāng)該輪循環(huán)完成后，修正設(shè)計(jì)變量進(jìn)行下步的新的循環(huán)
（4）當(dāng)所有的循環(huán)完成以后，查看結(jié)果并進(jìn)行后處理。
實(shí)現(xiàn)ANSYS優(yōu)化設(shè)計(jì)主要有批處理方法和圖形交互方式，在結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中，約束條件主要涉及幾何構(gòu)造、強(qiáng)度、剛度、穩(wěn)定等，通過有限元法計(jì)算這些參量是一個(gè)比較有效和安全的方法，在對復(fù)雜的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)特別明顯。在ANSYS中建立模型和修改模型都是手工完成的（也可以通過與其它CAD的接口，例如AutoCAD的SAT文件），對于結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜或者需要修改的地方很多的情況下，優(yōu)化的時(shí)間比較長。其中計(jì)算時(shí)間相對較少，建模和結(jié)構(gòu)修改所占比重較大。這時(shí)我們可以依靠APDL來提高結(jié)構(gòu)優(yōu)化效率，結(jié)構(gòu)優(yōu)化所涉及數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、概念繁多。為此，可以引入類和對象機(jī)制，將問題應(yīng)用類、對象、成員的概念進(jìn)行數(shù)據(jù)抽象，以迅速把握問題關(guān)鍵和脈絡(luò)。這樣，處理方式在大型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)中顯得尤為重要。
4 結(jié)束語
本文簡要敘述了結(jié)構(gòu)有限元分析軟件ANSYS基本內(nèi)容及參數(shù)化語言APDL，在ANSYS中如何選取恰當(dāng)?shù)姆椒▉韺?shí)現(xiàn)工程中常見結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。利用ANSYS 可以實(shí)現(xiàn)門式剛架輕型鋼結(jié)構(gòu)的三維仿真。ANSYS 中強(qiáng)大的前處理建模功能能夠迅速、方便地滿足工程設(shè)計(jì)人員對于各類不同構(gòu)件的迅速搭建,在后處理中對門式剛架結(jié)構(gòu)不同組成構(gòu)件的力學(xué)性能參數(shù)有較全面的體現(xiàn)。有限元分析技術(shù)在門式剛架輕型鋼結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)中有著廣闊的前景。
參考文獻(xiàn)
［1］蔡新,郭興文,張旭明.工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)［M］.中國水利水電出版社.
［2］馮建霖.門式剛架輕鋼結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究［D］.西安：西安建筑科技大學(xué)，2009.
首先在材料力學(xué)和結(jié)構(gòu)力學(xué)平面體系法的基礎(chǔ)上對鋼閘門主體部分（面板、主梁、次梁和邊梁等）進(jìn)行框架結(jié)構(gòu)布置、容許應(yīng)力驗(yàn)算、強(qiáng)度驗(yàn)算和穩(wěn)定驗(yàn)算。其次利用Autodesk Inventor軟件的優(yōu)越功能對設(shè)計(jì)好的平面鋼閘門進(jìn)行參數(shù)化建模，采用先局部后整體的方法先得出閘門的各個(gè)零部件，再將閘門的各個(gè)零部件拼裝成整體，形成平面閘門三維模型。最后利用成型的三維模型所得數(shù)據(jù)代入閘門設(shè)計(jì)驗(yàn)算所設(shè)計(jì)尺寸是否滿足要求，不滿足要求重新進(jìn)行設(shè)計(jì)，直到最終滿足要求。最終滿足要求的模型即為平面鋼閘門參數(shù)化三維模型。
關(guān)鍵詞：鋼閘門 框架結(jié)構(gòu)布置 Autodesk Inventor 參數(shù)化模型
中圖分類號：V663+.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082（2013）09-0149-02
一、緒論
1.閘門的研究現(xiàn)狀
鋼閘門的結(jié)構(gòu)計(jì)算按照《水利水電鋼閘門設(shè)計(jì)規(guī)范》DL/T5013-95的規(guī)定和要求來進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算方法有兩種：平面體系方法和空間體系方法[1]。
目前平面鋼閘門的計(jì)算，主要是按平面體系考慮進(jìn)行計(jì)算，而在實(shí)際工作中，是一個(gè)完整的空間結(jié)構(gòu)體系，作用外力和荷載將由全部組成構(gòu)件共同傳遞分擔(dān)。因此，在按平面體系計(jì)算各個(gè)構(gòu)件內(nèi)力時(shí)，不管作了多么精細(xì)的假定，總是不能完善的體現(xiàn)出它們真實(shí)的工作情況[2]。整體上說，結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用的廣度、深度和效用遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于優(yōu)化理論的進(jìn)展，特別是在土木和建筑工程界應(yīng)用的還不普遍。究其原因主要有[3]：
1.1理論研究工作與實(shí)際設(shè)計(jì)工作的脫節(jié)。一方面理論研究人員過多關(guān)注研究新算法，工程設(shè)計(jì)人員關(guān)心的是實(shí)用；另一方面，研究人員在解決工程問題時(shí)，不熟悉具體工程要求或忽略一些工程要求，致使優(yōu)化結(jié)果不為工程設(shè)計(jì)人員所接受。
1.2對于每一類具體結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)都必須建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，這給工程技術(shù)人員帶來一定的困難，目前，工程中大多數(shù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題都是通過委托相關(guān)研究人員進(jìn)行的。
1.3現(xiàn)行設(shè)計(jì)規(guī)范和規(guī)程中沒有明確規(guī)定采用優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。目前土木工程界的管理體制和習(xí)慣作法也缺乏使人們追求優(yōu)化設(shè)計(jì)方案的動(dòng)力。
對于有些閘門，受的水荷載比較大，主要以靜力設(shè)計(jì)為主。有些鋼閘門，結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)問題比較突出，以靜力準(zhǔn)則設(shè)計(jì)已不能滿足結(jié)構(gòu)的使用要求，結(jié)構(gòu)在運(yùn)行過程中，有可能發(fā)生過大振動(dòng)，導(dǎo)致破壞。為了提高結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)水平，迫切要求對以動(dòng)載為主的閘門進(jìn)行動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)。
結(jié)構(gòu)在動(dòng)荷載作用下的優(yōu)化設(shè)計(jì)是結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)一個(gè)分支方向，也是實(shí)際工程中需要解決的問題。結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì)通常包括對固有頻率、振動(dòng)模態(tài)、頻率響應(yīng)、元件應(yīng)力等的控制。結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化問題的求解更為復(fù)雜和耗時(shí)。與靜力優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究和應(yīng)用情況比較而言，對結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究還不成熟，究其原因，無疑是因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化研究中還存在一些需要突破的困難問題。困難之一，是結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)本身是一個(gè)典型的動(dòng)力學(xué)反問題，為了避免求解的盲目性，應(yīng)該比較清楚地研究其解的存在性與惟一性（即使不是在嚴(yán)格數(shù)學(xué)意義上，也應(yīng)該建立在可信的工程意義上）。此問題又與約束本身的可行域有關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)動(dòng)力學(xué)約束中確實(shí)存在像固有頻率這類可行域可能是空集的約束（具有“空集”的約束，稱之謂“關(guān)鍵約束”），從而使問題無解。對于像簡單桁架這類結(jié)構(gòu)，姜節(jié)勝等人分析了頻率優(yōu)化解的存在性并提出了相應(yīng)的算法。而對于復(fù)雜結(jié)構(gòu)，還有待進(jìn)一步研究。困難之二是，結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性本身是設(shè)計(jì)變量的高度非線性函數(shù)，而且，對于大型復(fù)雜結(jié)構(gòu)，通過重分析獲取結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)特性及其靈敏度計(jì)算工作量很大。因此，針對結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，研究各種計(jì)算量小、計(jì)算精度高的重分析方法也是結(jié)構(gòu)動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)的一個(gè)研究課1.2題。
2. CAD技術(shù)在水工鋼閘門設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的突飛猛進(jìn)的發(fā)展，鋼閘門設(shè)計(jì)水平也得到了很大的提高。但總的來講尚不能滿足設(shè)計(jì)的需要。一般的設(shè)計(jì)單位計(jì)算機(jī)應(yīng)用僅停留在使用小程序計(jì)算分析某個(gè)部件和直接用AutoCAD交互繪制工程圖的水平上，常規(guī)設(shè)計(jì)速度慢，精度低，設(shè)計(jì)人員勞動(dòng)強(qiáng)度大，很難對結(jié)構(gòu)進(jìn)行更精確的分析，影響了設(shè)計(jì)的優(yōu)化。因此，提高計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平，以帶動(dòng)設(shè)計(jì)水平和生產(chǎn)效率的提高，已在業(yè)內(nèi)達(dá)成共識。
在鋼閘門設(shè)計(jì)上，我國主要設(shè)計(jì)單位已經(jīng)意識到CAD軟件二次開發(fā)的重要性，并能夠利用lisp、VBA語言開發(fā)相對應(yīng)的一些程序，這些程序改變了以往計(jì)算和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)分離的現(xiàn)象，大大減輕了設(shè)計(jì)人員的工作量，提高了工作效率，并為今后的鋼閘門軟件系統(tǒng)的開發(fā)提供了大量的經(jīng)驗(yàn)，但真正結(jié)合工程設(shè)計(jì)及施工需要的通用鋼閘門的三維可視化設(shè)計(jì)軟件尚未見更多報(bào)道。
二、平面鋼閘門三維建模
1.閘門參數(shù)化建模技術(shù)
參數(shù)化建模有兩種方法：自上向下和自下向上。
自上向下
所謂的自上向下的設(shè)計(jì)就是從整體到局部，先主后次的理念。它強(qiáng)調(diào)從實(shí)體入手，從實(shí)體上衍生出設(shè)計(jì)人員需要的分析計(jì)算模型，二維工程圖模型，通過實(shí)體的參數(shù)化模型帶動(dòng)分析模型和二維工程圖模型的改變，達(dá)到提高設(shè)計(jì)效率的目的。
自上向下的設(shè)計(jì)理念也符合人類認(rèn)識事物的基本過程：人們觀察到的總是三維的物體；運(yùn)用投影、剖分等技術(shù)把物體在紙面上表現(xiàn)出來就是工程圖；利用三維模型的簡化模型進(jìn)行計(jì)算就是規(guī)范規(guī)定的方法；從三維實(shí)體模型中得出有限元網(wǎng)格進(jìn)行有限元數(shù)值分析，即可得到細(xì)部結(jié)構(gòu)的應(yīng)力、位移等的詳細(xì)情況。
自下向上
所謂的自下向上的設(shè)計(jì)理論，就是從局部到整體的設(shè)計(jì)理論，即先分別設(shè)計(jì)制造好單獨(dú)的零部件，再根據(jù)不同的位置和約束關(guān)系，將一個(gè)一個(gè)的零件裝配起來。這種設(shè)計(jì)方法能充分利用現(xiàn)代三維建模軟件強(qiáng)大的零件實(shí)體造型以及零件裝配功能。這種設(shè)計(jì)方法思路簡單，操作快捷、方便，容易被大多數(shù)人員所理解和接受。但是自下向上在設(shè)計(jì)意圖的表達(dá)，裝配協(xié)調(diào)、設(shè)計(jì)變更等方面存在不足之處，具體變現(xiàn)為：零件實(shí)體造型是基于零配件特征的設(shè)計(jì)，無法表達(dá)和傳遞產(chǎn)品的設(shè)計(jì)意圖（如產(chǎn)品的功能、結(jié)構(gòu)要求、裝配關(guān)系等信息），無法支持和指導(dǎo)后繼的設(shè)計(jì)過程。零部件的裝配依靠各零件間的配合關(guān)系，無法完整表達(dá)零部件間的裝配關(guān)系（定位關(guān)系、運(yùn)動(dòng)關(guān)系等），且裝配時(shí)操作頻繁，當(dāng)配合關(guān)系較多時(shí)容易出現(xiàn)欠約束和過約束情況。零部件間沒有任何關(guān)聯(lián)，當(dāng)某些設(shè)計(jì)參數(shù)改變時(shí)，與之相關(guān)的其他設(shè)計(jì)參數(shù)不能同步修改，造成設(shè)計(jì)變更的不一致，由此引起重復(fù)修改及裝配錯(cuò)誤等問題。
2.平板檢修閘門參數(shù)化修正
真正的參數(shù)化設(shè)計(jì)是一個(gè)選擇參數(shù)建立程序、將設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)變?yōu)檫壿嬐评韱栴}的方法。在參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)人員根據(jù)工程關(guān)系和幾何關(guān)系來指定設(shè)計(jì)要求。要滿足這些設(shè)計(jì)要求，不僅需要考慮尺寸或工程參數(shù)的初值，而且要在每次改變這些設(shè)計(jì)參數(shù)時(shí)來維護(hù)這些基本關(guān)系，即將參數(shù)分為兩類：其一為各種尺寸值，稱為可變參數(shù)；其二為幾何元素間的各種連續(xù)幾何信息，稱為不變參數(shù)。參數(shù)化設(shè)計(jì)的本質(zhì)是在可變參數(shù)的作用下，系統(tǒng)能夠自動(dòng)維護(hù)所有的不變參數(shù)。
2.1參數(shù)化理論
參數(shù)化建模是指先用一組參數(shù)來定義幾何圖形尺寸數(shù)值并約束尺寸關(guān)系，然后提供給設(shè)計(jì)者進(jìn)行幾何造型使用。它的主題思想是用幾何約束、數(shù)學(xué)方程與關(guān)系來說明產(chǎn)品模型的形狀特征，從而得到一簇在形狀或功能上具有相似性的設(shè)計(jì)方案。
參數(shù)化設(shè)計(jì)是CAD技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中提出的課題，它不僅可使CAD系統(tǒng)具有交互式繪圖功能，還具有自動(dòng)繪圖的功能。目前它是CAD技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重要的、且待進(jìn)一步研究的課題。利用參數(shù)化設(shè)計(jì)手段開發(fā)的專用產(chǎn)品設(shè)計(jì)系統(tǒng)，可使設(shè)計(jì)人員從大量繁重而瑣碎的繪圖工作中解脫出來，可以大大提高設(shè)計(jì)速度，并減少信息的存儲(chǔ)量。
參數(shù)化驅(qū)動(dòng)機(jī)制是基于對圖形數(shù)據(jù)的操作，通過參數(shù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制 可以對圖形的幾何數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化修改，在修改的同時(shí)，還要滿足圖形的約束條件。參數(shù)驅(qū)動(dòng)是一種新的參數(shù)化方法，其基本特征是直接對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作，因此它具有很好的交互性，用戶可以利用繪圖系統(tǒng)全部的交互功能修改圖形及其屬性，進(jìn)而控制參數(shù)化過程。
對產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，采用參數(shù)化建模方法對尺寸進(jìn)行更新，這樣對于不同結(jié)構(gòu)尺寸的產(chǎn)品只需要改變相應(yīng)參數(shù)化尺寸的值就可以自動(dòng)迅速的得到產(chǎn)品的模型，省去了大量重復(fù)過程，提高了設(shè)計(jì)生產(chǎn)效率。基于此優(yōu)點(diǎn)，參數(shù)化建模的思想與功能在諸多CAD軟件中得到應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。
2.2 平板檢修閘門參數(shù)化修正流程
平板檢修閘門參數(shù)化修正流程用下圖表示。
這種由初步建模得出結(jié)構(gòu)的三維模型，再由三維模型去調(diào)整模型的三維可視化設(shè)計(jì)方法，有助于提高設(shè)計(jì)效率、縮短設(shè)計(jì)周期、保證設(shè)計(jì)質(zhì)量，也是今后鋼閘門設(shè)計(jì)的發(fā)展方向。
參考文獻(xiàn)
[1] 《水利水電鋼閘門設(shè)計(jì)規(guī)范》（DL/T5013-95）.北京：中國電力出版社，1996.1.
[2] 安徽省水利局勘探設(shè)計(jì)院.水工鋼閘門設(shè)計(jì)，北京：水力電力出版社，1983.
