鱼雷发动机多学科设计优化应用展望

李斌茂1, 宇世俊2, 钱志博1, 程洪杰1



鱼雷发动机多学科设计优化应用展望

李斌茂, 宇世俊, 钱志博, 程洪杰

（1. 西北工业大学航海学院, 陕西西安, 710072; 2. 北京航天控制仪器研究所, 北京, 100039）

介绍了鱼雷发动机设计优化技术的现状与发展, 提出了基于多学科设计优化(MDO)的鱼雷发动机优化设计方法, 按零件、部件和总体方案设计3个阶段, 分别从系统分解、模型建立、MDO策略、优化算法以及MDO平台建立5个方面, 分析与展望了多学科设计优化在鱼雷发动机设计中的应用前景。

鱼雷; 发动机; 多学科设计优化; 优化算法

0 引言

作为鱼雷动力系统最重要的组成部分, 现代海战的需要使得鱼雷发动机的研究开发不再只侧重于动力性, 而是更趋于综合考虑动力性、经济性、可靠性、安静性和成本等多个方面, 也使得优化技术在设计中得到越来越广泛的应用。

近年来, 多学科设计优化(multidisciplinary design optimization, MDO)在航空/航空发动机获得了较好的综合设计效果, 有效地提高了产品的综合性能。若将该方法论移植于鱼雷发动机设计中, 有望获得综合性能(以动力性、经济性及安静性为中心)更好的产品。

1 鱼雷发动机设计的优化技术应用及MDO思路

1.1 先进鱼雷发动机设计难点

鱼雷发动机设计涵盖热力学、结构、强度、振动、传动、润滑、传热、工艺、材料、可靠性、维修性等众多学科, 同时, 学科间相互作用, 相互影响, 从而造成设计困难, 即各学科指标要求有冲突甚至相悖、学科协调与平衡难度大、设计周期长、研究费用及风险高。

1.2 鱼雷发动机设计中优化技术的应用

目前, 鱼雷发动机优化技术的应用主要集中于结构、热力过程、材料和振动等几个方面。优化目标主要包括降低比功率、比重量以及减少磨损等。优化手段主要包括有限元法、遗传算法、多目标优化、虚拟样机技术以及新材料的开发与应用等。

有限元法主要用于鱼雷发动机结构的振动特性分析, 涡轮机叶轮模态分析, 发动机活塞及配气阀座的温度场、应力场及变形等分析, 发动机活塞振动模态与温度的关系分析, 鱼雷燃气涡轮机功率计算等。遗传算法及多目标优化主要用于发动机缸内热力过程、配气参数优化, 摆盘发动机主要结构参数优化, 燃气涡轮机主要结构参数的优化。虚拟样机技术主要用于分析发动机的运动学、动力学及结构优化, 也用于发动机整机振动特性分析。近年来, 新材料不断应用于发动机中, 达到了结构改进及机体轻量化的目的, 如TZM(titanium-zirconium- molybdenum)合金以及浸银石墨在配气机构中的应用等。此外, 文献[20]采用龙格-库塔法对摆盘发动机缸内过程(如内能、质量、温度、压强等)进行数值仿真。文献[21]应用二次规划法, 在限定振动力和限定振动力矩2种不同条件下对摆盘发动机动平衡进行优化。

尽管优化技术不断地在鱼雷发动机设计中得到应用, 但是囿于传统的串行设计方式, 优化仍然是在学科内孤立进行, 然后对其他学科的要求进行校核, 各学科间缺乏沟通和联系, 没有充分考虑学科间的耦合因素, 设计优化结果容易陷入局部最优, 且对发动机综合性能改进不是很理想。

1.3 鱼雷发动机MDO设计思路

为设计高性能的鱼雷发动机, 必须充分考虑学科间的耦合, 并采用并行设计模式以提高设计效率。基于MDO的发动机设计方法是当前最有前途的方法。MDO是一种方法论, 它基于并行工程理论, 通过充分探索并利用系统中各学科之间相互作用的协调机制平衡各学科间的冲突, 利用多学科优化方法和优化算法来寻求系统整体最优解。该方法不仅能保证各学科相互间设计的一致性, 也保持了各学科设计的自主性, 从而提高设计效率、缩短产品研制周期。MDO已经在航空航天领域得到了越来越多的应用, 且效果良好。目前在鱼雷总体设计中也引入了MDO, 也取得了一定的进展。

依据由简到繁、由易到难、先单目标优化再多目标优化、子学科先少后多的原则, 先对关键零件(如活塞、工作叶片等)进行MDO, 然后对部件级(如活塞部件、配气机构、涡轮级等)进行MDO, 最后对发动机整体进行MDO, 分3个阶段对鱼雷发动机MDO关键技术——系统分解、系统建模、系统求解进行研究, 并逐步将不确定性优化、模糊可靠性优化、稳健性设计等引入发动机MDO中, 从而建立工程可用、并行设计的鱼雷发动机MDO方法, 对鱼雷发动机设计方案进行预测和计算, 有效控制设计过程和设计效率, 提高设计质量。

2 基于MDO的鱼雷发动机设计方法

鱼雷发动机MDO研究与应用主要从对研究对象的系统分解、系统及各学科模型的建立、MDO策略与优化算法的选择及建立、优化平台建立等几个方面展开。

2.1 系统分解

为了减少系统复杂性计算的难度, 通常将系统分解为多个相互间耦合关系弱或者无耦合的、独立的、容易求解的、规模较小的子学科(子系统)。系统分解可以从不同的角度进行, 如基于计算的分解、基于系统物理结构的分解、基于管理的分解, 以及基于学科知识的分解。此外, 工程人员结合已选择的MDO策略可提高系统分解的效率。

2.2 系统建模

发动机MDO模型主要包括发动机系统与子学科设计目标、设计变量、约束条件, 学科间的耦合因素模型等。模型建立后需进行初步分析和评价(模型的准确性、实用性、适应性、计算成本), 以确定最终的MDO模型。

鱼雷发动机MDO建模主要有几何参数化建模、不确定性建模、可变复杂度建模及响应面建模。几何参数化建模可基于UG, Pro/E, SolidWorks等软件完成。不确定性建模主要采取概率统计方法、模糊数学、不确定性区间方法、物理规划、折中规划等方法完成。可变复杂度建模采取各学科的精确模型与较简化的耦合因素模型相结合的方法完成。响应面建模采用拟合多项式函数来描述鱼雷多学科分析中复杂的相应关系。可变复杂度模型与响应面建模相结合能更好地控制模型的复杂度及计算成本。

2.3 系统求解

系统求解即通过MDO策略和优化算法, 对建立的相关鱼雷发动机MDO模型进行求解。

2.3.1 MDO策略

比较适合鱼雷发动机的MDO策略主要有多学科可行(multidisciplinary feasible, MDF) 法、协作优化(collaborative optimization, CO)、子空间近似优化(subspace approximation optimization, SAO) 法、分级目标传递法、多目标遗传算法和博弈算法等。

MDF法采用定点迭代得到整个系统的最优解, 每次迭代要从头遍历所有的设计变量, 计算规模大, 同时不能保证最优解为全局最优。CO法包括一个系统级优化问题和多个学科级优化问题, 系统级在一致性约束下达到系统最优, 子学科在本学科约束条件下使该学科设计优化方案与系统级优化提供的目标方案的差异最小, 该策略并行性强, 但不能处理连续/离散混合变量。SAO法将系统优化问题分解成一个系统级优化和多个学科级优化, 学科间耦合作为约束分配到各学科级优化中, 系统级优化的任务是寻找整个系统的最优解, 学科级优化是使以系统级优化分配下来的设计点为圆心的超球半径的平方最小。分级目标传递法为基于零部件的多级优化策略, 子系统最小化本级响应与父级传递下来的响应目标值之间的残差, 以及本级连接变量与父级系统传递来的子系统级连接变量目标值之间的残差, 该方法具有全局收敛性。多目标遗传算法将遗传算法与Pareto法结合, 可有效地处理多目标问题的多学科优化。博弈算法是基于纳什均衡的MDO策略, 该策略将决策者视为参与人, 各学科设计目标作为博弈方, 各目标在某一策略下的值视为收益, 各博弈方通过竞争或协作的选择过程, 最终实现各学科的优化, 并得到博弈均衡解, 即系统的优化解, 该方法的学科间信息交换相对简单, 并行性强。

2.3.2 MDO优化算法

MDO优化算法中, 单纯形法、牛顿法、序列二次规划法等算法长于局部寻优而短于全局寻优; 遗传算法、模拟退火法、人工神经网络等算法长于全局寻优却短于局部寻优。遗传算法对函数的连续性无要求, 搜索方向能自适应调整, 具有并行结构。模拟退火法具有串行结构, 通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性, 有效避免了陷入局部最优并最终趋于全局最优。人工神经网络具有分布存储、并行处理、自学习、非线性映射、高速寻优等特点, 但是其体系结构的通用性差、学习时间长甚至有可能达不到学习的目的。可将全局优化算法与局部优化算法相结合以提高寻优能力和效率。

2.4 鱼雷发动机MDO优化平台

MDO优化平台是指集成了建模、分解规划、寻优策略、寻优算法以及数据库优化环境, 可集成鱼雷发动机各系统、各学科已有的设计和分析软件包, 供各系统使用, 并可实现设计任务的多地点分散部署、协调设计、并行计算。目前, 比较通用的MDO平台有Isight、Dakota、VisualDOC、ModelCenter等软件, 其中Isight软件目前在国内应用较广, 可将其作为鱼雷发动机MDO平台, 将各子学科分析模型和软件集成其中。此外, 也可利用Maple软件, 根据其提供的编程工具及数学知识, 通过编程开发专门针对鱼雷发动机MDO设计的支持平台。

2.5 鱼雷发动机MDO的应用

发动机零件MDO一般选择关键零件作为研究对象, 如活塞、配气阀座、连杆、周转斜盘、凸轮、涡轮转子叶片、机匣等。零件的MDO主要集中在建模技术研究、标准优化策略(如MDF, CO等)应用、标准优化算法的应用, 优化通常是单目标或者将多目标转化为单目标。

如摆盘机活塞考虑结构、强度及热分析3个子学科, 其优化目标可以是质量最轻, 强度分析可采用3D有限元法或者响应面法, 其MDF法流程如图1所示。配气阀座考虑结构、强度、密封、材料、热分析等学科, 优化目标为质量最小, 设计变量为各造型参数, 强度分析可采用3D有限元法或者响应面法, 热分析可采用有限元法或边界元法。摆盘机连杆考虑结构、强度、振动等学科, 优化目标可以是质量最轻或者体积最小, 强度、振动分析均可采用有限元法分别进行弹塑性分析和模态分析。涡轮转子叶片MDO考虑结构、气动、强度、振动、传热及寿命等学科, 优化目标可以是最小的叶片质量及最高的气动效率, 设计变量为叶片各造型参数, 叶片结构造型可采用基于圆锥展开面的模拟方法, 气动、强度、振动、传热、寿命计算可基于有限元法分别进行流面分析、弹塑性分析、结构模态分析、热响应分析、结构蠕变特性分析, 传热的计算也可采用边界元法。

图1 活塞的MDF设计优化流程

在零件设计优化的基础上进行扩展, 部件的MDO除考虑其组成零件本身的学科要求外, 还需要考虑相互间的匹配关系, 使优化方法的工程性更好, 此外, 部件的组成相对零件要复杂, 除了使用标准的MDO策略外, 还可根据具体情况对优化策略进行改进。

对于发动机整体方案的MDO, 优化目标是有效工质消耗率最低、质量最小、功率最大、研制费用最低及可靠性最高等。系统分解可基于结构物理组成的分解, 将发动机分为发动机整机级、部件级以及零件级3级进行MDO, 优化策略可选择分级目标传递法。也可基于学科知识的分解将鱼雷发动机设计划分为形式及结构设计、流道尺寸分析、热力计算、振动分析、强度估算、重量估算、热分析等学科, 各学科设计任务如表1所示, 传统设计方式与MDO设计流程分别如图2与图3所示。发动机整体MDO同样可以遵循由简到繁的原则, 先进行单目标优化, 或者将多目标转化为单目标, 并且只考虑热力学、运动学和动力学等学科, 以对设计目标影响较大的一些结构参数和配气参数为设计变量, 如以摆盘发动机经济性指标为目标函数, 分热力学、运动学和动力学3个学科, 以4个独立配气参数为设计变量进行MDO。然后在进行多目标、更多学科划分的发动机MDO。

此外, 可逐步将不确定性优化、随机不确定优化、模糊不确定优化、模糊满意度、稳健性设计等引入鱼雷MDO中, 以提高系统的可靠性和鲁棒性, 从而得到更好的设计方案和结果。

表1 基于MDO的分解及设计任务

图2 传统设计流程

图3 MDO设计流程

3 结束语

鱼雷发动机设计学科众多, 传统的串行模式常将问题作为一个无耦合工程进行处理, 很少也很难对学科间的耦合关系进行比较有效的处理, 设计效率低。MDO基于并行设计思想, 综合考虑了学科间的耦合关系, 设计效率高。本文基于MDO思想提出了基于MDO的鱼雷发动机设计思路及方法, 分阶段、循序渐进地建立鱼雷发动机MDO框架及专门针对鱼雷发动机的多学科多目标设计优化系统平台。工程实践表明, 若充分利用鱼雷发动机MDO方法, 必将有效提高产品设计质量, 降低研制耗时与成本, 从而提高产品竞争力。也只有不断地将新技术、新方法应用到鱼雷发动机设计中, 鱼雷动力才能更好地发展。

[1] 查志武, 史小锋, 钱志博. 鱼雷热动力技术[M]. 北京: 国防工业出版社, 2006: 200-207.

[2] 赵军, 单晓亮, 樊晓波. 水下航行器燃气涡轮机叶轮模态分析[J]. 鱼雷技术, 2011, 19(3): 214-217. Zhao Jun, Shan Xiao-liang, Fan Xiao-bo. Modal Analysis of Gas Turbine Impeller for Underwater Vehicle[J]. Torpedo Technology, 2011, 19(3):214-217.

[3] 姚倡锋, 钱志博. 基于有限元法对鱼雷摆盘发动机活塞温度场和应力场的仿真研究[J]. 鱼雷技术, 2002, 10(1): 32-34, 38. Yao Chang-feng, Qian Zhi-bo. A Study of Simulation on the Piston′s Temperature and Stress Fields of Swashplate Engine with Finite Element Method[J]. Torpedo Technology, 2002, 10(1): 32-34, 38.

[4] 梁跃, 何长富, 彭博. 鱼雷热动力发动机机体振动模态分析[J]. 鱼雷技术, 2005, 13(4): 17-20. Liang Yue, He Chang-fu, Peng Bo. Structural Vibration Modal Analysis of Torpedo Thermal Power Engine[J]. Torpedo Technology, 2005, 13(4): 17-20.

[5] 袁鹏, 高晟耀. 对置式凸轮发动机活塞热分析[J]. 鱼雷技术, 2009, 17(2): 49-52. Yuan Peng, Gao Sheng-yao. Thermal Analysis of Contrapositive Cam Engine Piston[J]. Torpedo Technology, 2009, 17(2): 49-52.

[6] Xu Q C, Wang S Z, Lian Y Q. Thermal Transfer Boundary Condition and Thermal Load of Piston for Torpedo Cam Engines[J]. Materials Science Forum, 2011, 704- 705: 619- 624.

[7] Gao S Y, Wang D S, Zhou Q Z. Finite Element Analysis of the Thermal Field of Piston in an External Combustion Cam Engine[J]. Applied Mechanics and Materials, 2011, 66-68: 1240-1244.

[8] 李斌茂, 钱志博. 特种凸轮发动机活塞部件振动频率与温度的关系[J]. 机械与电子, 2009(3): 26-28. Li Bin-mao, Qian Zhi-bo. Temperature Effect on Vibration Frequency of Special Cam Engine′s Piston Component[J]. Machinery & Electronics, 2009(3): 26-28.

[9] 陈宜辉, 王树宗, 昌放辉, 等. 活塞式鱼雷凸轮发动机配气参数优化研究[J]. 舰船科学技术, 2005, 27(6): 64-66. Chen Yi-hui, Wang Shu-zong, Chang Fang-hui, et al. Research on the Optimization of the Piston Cam Torpedo Engine′s Gas Distribution Parameter[J]. Ship Science and Technology, 2005, 27(6): 64-66.

[10] 胡欲立, 赵寅生, 钱志博, 等. 摆盘发动机主要结构参数多目标优化数学模型的研究[J]. 船舶工程, 1999 (5): 19-21, 12. Hu Yu-li. Zhao Yin-sheng, Qian Zhi-bo, et al. Study on Multi-objective Optimal Mathematical Model for Basic Structural Parameters of Torpedo Wobble Engines[J]. Ship Engineering, 1999(5): 19-21, 12.

[11] 钱志博, 胡欲立, 赵寅生, 等. 鱼雷摆盘发动机基本结构参数优化数学模型的研究[J]. 机械科学与技术, 2000, 19(2): 234-235, 238. Qian Zhi-bo, Hu Yu-li, Zhao Yin-sheng, et al. Study on Optimal Mathematical Model of Basic Structural Parameters for Torpedo Wobble Engines[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2000, 19(2): 234- 235, 238.

[12] 钱志博, 曹伟. 水下航行器燃气涡轮动力系统的多目标函数优化[J]. 机械科学与技术, 2006, 25(1): 91-94. Qian Zhi-bo, Cao Wei. Multiple Objective Optimization Design for an Underwater Vehicle′s Gas Turbine Propulsion System[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2006, 25(1): 91-94.

[13] 曹伟, 钱志博. 水下航行器燃气涡轮机主要结构类型的分析[J]. 机械设计与制造, 2006(1): 18-20. Cao Wei, Qian Zhi-bo. Analysis of Main Structure Type of the Underwater Vehicle′s Gas Turbine[J]. Machinery Design & Manufacture, 2006(1): 18-20.

[14] 李鑫, 彭博, 何长富, 等. 鱼雷凸轮发动机动力传动机构相关参数化建模与仿真研究[J]. 鱼雷技术, 2006, 14 (5): 42-57. Li Xin, Peng Bo, He Chang-fu, et al. Correlatively Parameterized Modeling and Dynamic Simulation of Power Transmission Mechanism for Torpedo Cam Engine[J]. Torpedo Technology, 2006,14(5):42-57.

[15] 李鑫, 王志刚, 万荣华, 等. 基于虚拟样机技术的鱼雷周转斜盘发动机动力学分析[J]. 鱼雷技术, 2011, 19 (4): 285-289. Li Xin, Wang Zhi-gang, Wan Rong-hua, et al. Dynamic Analysis of Torpedo Swashplate Engine Based on Virtual Prototype Technology[J]. Torpedo Technology, 2011, 19 (4): 285-289.

[16] 王国治, 洪炉. 鱼雷斜盘发动机动力学特性仿真分析[J]. 鱼雷技术, 2005, 13(2): 33-36, 52. Wang Guo-zhi, Hong Lu. Simulation of Dynamic Properties of Torpedo Swashplate Engine[J]. Torpedo Technology, 2005, 13(2): 33-36, 52.

[17] 李斌茂, 钱志博, 程洪杰, 等. AUV发动机的ADAMS/ MATLAB联合仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2010, 22(7): 1668-1673. Li Bin-mao, Qian Zhi-bo, Cheng Hong-jie, et al. Co- simulation of Engine for AUV in ADAMS and MAT- LAB[J]. Journal of System Simulation, 2010, 22(7): 1668-1673.

[18] 田兵, 练永庆, 王树宗, 等. 新型柱塞式摆盘发动机力学特性分析[J]. 鱼雷技术, 2011, 19(5): 380-384. Tian Bing, Lian Yong-qing, Wang Shu-zong, et al. Mechanical Characteristics Analysis of New Plunger Piston Wobble-plate Engine[J]. Torpedo Technology, 2011, 19(5): 380-384.

[19] 李斌茂, 钱志博, 程洪杰, 等. 基于刚柔耦合与联合仿真的AUV发动机动力学研究[J]. 机械与电子, 2010(5): 3-7. Li Bin-mao, Qian Zhi-bo, Cheng Hong-jie, et al. Co-si- mulation of Engine for AUV in ADAMS and Matlab[J]. Machinery & Electronics, 2010(5):3-7.

[20] 张进军, 钱志博, 杨杰, 等. 水下航行器摆盘发动机缸内过程数值仿真[J]. 计算机仿真, 2007, 24(5): 241- 244. Zhang Jin-jun, Qian Zhi-bo, Yang Jie, et al. In-cylinder Working Process Numerical Simulation of Underwater Vehicle Swashplate Engine[J]. Computer Simulation, 2007, 24(5): 241-244.

[21] 朱拥勇, 王德石, 邵松世. 摆盘发动机动力平衡的优化设计[J]. 机械强度, 2007, 29(4): 593-597. Zhu Yong-yong, Wang De-shi, Shao Song-shi. Design Method for Optimization of Dynamic Balance with Wobble-Plate Engine[J]. Journal of Mechanical Strength, 2007, 29(4): 593-597.

[22] Sobieszczanski-Sobieski J. Sensitivity of Complex Internally Coupled Systems[J]. AIAA Journal, 1990, 28(1): 153-160.

[23] Balling R J, Sobieski J S. Optimizationg of Coupled Systems: A Critical Overview of Approaches[J]. AIAA Journal, 1996, 34(1): 6-17.

[24] Gideing Joseph P, Barthelemy J M. A Summary of Industry MDO Applications and Needs[C]//An AIAA White Paper, 7th AIAA/USAF/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization, 1998.

[25] 王振国, 陈小前, 罗文彩, 等. 飞行器多学科设计优化理论与应用研究[M]. 北京: 国防工业出版社, 2006: 27-32.

[26] Nelson S A, Papalambros P Y. Sequentially Decomposing Programming[J]. AIAA Journal, 1997, 35(7): 1209- 1216.

[27] Rogers J L. Tools and Techniques for Decomposing and Manaing Complex Design Projects[J]. Journal of Aircraft, 1999, 36(1): 266-274.

[28] Burgee S L, Watson L T, Giunta A A, et al. Parallel Multipoint Variable-Complexity Approximations for Multidisciplinary Optimization[C]//Scalable High-Performance Computing Conference, 1994.

[29] Giunta A A, Narducci R, Burgee S, et al. Variable- Complexity Response Response Surface Aerodynamic Design of an HSCT Wing[C]//AIAA 95-1886, Proceedings of the 13AIAA Applied Aerodynamics Conference, San Diego, CA,1995, 6: 994-1002.

[30] Kroo I, Altus S, Braun R, et al. Mutidisciplinary Optimization Methods for Aircraft Preliminary Design[J]. AIAA- 94-4325. FL: AIAA, 1994:697-707.

[31] Sobieski I P, Kroo I M. Collaborative Optimization Using Response Surface Estimation[J]. AIAA Journal, 2000, 38(10): 1931-1938.

[32] 卜广志, 张宇文. 使用多学科设计优化方法对鱼雷总体综合设计的建模思路研究[J]. 兵工学报, 2005, 26(2): 163-168. Bu Guang-zhi, Zhang Yu-wen. Study on Models of Torpedo Synthetic Conceptual Design with MDO[J]. Acta Armamentarii, 2005, 26(2): 163-168.

[33] 李为吉, 宋笔锋, 孙侠生, 等. 飞行器结构优化设计[M]. 北京: 国防工业出版社, 2005: 279-282.

[34] 宋保维, 黎华, 毛昭勇. 基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计[J]. 火力与指挥控制, 2008, 33(6): 146-149. Song Bao-wei, Li Hua, Mao Zhao-yong. Torpedo Conceptual Multidisciplinary Design based on SAO[J]. Fire Control and Command Control, 2008, 33(6): 146-149.

[35] Michelena N, Kim H M, Papalambros P Y. A System Partitioning and Optimization Approach to Target Cascading[EB/OL]. [1999-08-26]. http://ode.engin.umich.edu/ publications/paper/1999/ICED99.pdf.

[36] Choudhary R, Malkawi A, Papalambros P Y. Analytic Target Cascading in Imulation-based Building Design[J]. Automation in Construction, 2005, 14(4): 551-568.

[37] 夏露, 高正红, 苏伟. Pareto遗传算法在气动外形优化中的应用[J]. 空气动力学学报, 2007, 25(2): 194-198. Xia Lu, Gao Zheng-hong, Su Wei. The Application of Pareto GAs to Aerodynamic Configuration Design[J]. Acta Aerodynamica Sinica, 2007, 25(2): 194-198.

[38] 苏伟, 高正红, 夏露. 隐身性能约束的多目标气动外形优化设计[J]. 空气动力学学报, 2006, 24(1): 137-140. Su Wei, Gao Zheng-hong, Xia Lu. Multiobjective Optimization Design of Aerodynamic Configuration Constrained by Stealth Performance[J]. Automation in Construction, 2006, 24(1): 137-140.

[39] Rao S S. Game-theory Approach for Miltiobjective Structural Optimization[J]. Computers & Structures, 1987, 25(1): 119-127.

[40] Chen W, Li S. A Computerized Team Approach for Concurrent Product and Process Design Optimization[J]. Comput-Aid Design, 2002, 34(1): 57-69.

[41] Xiao A, Zeng S, Allen J K, et al. Collaborative Multidisciplinary Decision Making Using Game Theory and Design Capability Indices[J]. Research in Engineering Design, 2005, 16(1-2): 57-72.

(责任编辑: 陈 曦)

Application Prospect of Multidisciplinary Design Optimizationto Torpedo Engine

LI Bin-mao, YU Shi-jun, QIAN Zhi-bo, CHENG Hong-jie

(1. College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China; 2. Beijing Aerospace Control Device Institute, Beijing 100076, China)

Torpedo engine design technologies are introduced with their development. A new method for torpedo engine design based on multidisciplinary design optimization (MDO) is presented, including three phases——parts design, components design, and overall design. The application prospect of MDO to torpedo engine design is discussed with respect to system decomposition, system optimization model establishment, MDO strategy, optimization algorithm, and MDO platform construction.

torpedo; engine; multidisciplinary design optimization (MDO); optimization algorithm

TJ630.34; TP206.3

A

1673-1948(2012)06-0476-07

2012-03-18;

20012-06-12.

李斌茂(1979-), 男, 在读博士, 主要研究方向为水下武器系统设计、武器系统综合设计理论与方法等.