基于动态指标的飞机方案多目标优化方法

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1、2014年7月第40卷第7期北京航空航天大学学报JournalofBeringUniversityofAeronauticsandAstronauticsJuly2014V01．40No．7基于动态指标的飞机方案多目标优化方法徐敏黄沛霖燕瑛李五洲(北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京100191)(陆军航空兵学院训练部，北京101116)摘要：为提高飞机方案多目标优化过程中最优解的搜索效率，对多目标方案的比较评价方法及其在优化中的应用进行了研究．提出了可用于多目标方案对比评价的基准指标，并建立了利用新生成方案的目标值对基准指标进行动态更新的动态指标．通过采用动态指标构造适应度函数改

2、进了多目标遗传算法，进行的双目标优化算例表明，改进的算法能够获得更优的Pareto前沿．采用改进的多目标优化方法对一种轻型战斗机概念方案进行了优化设计。设置了重量、气动、隐身等4个优化目标，优化结果验证了基于动态指标改进的多目标遗传算法在飞机概念方案设计优化中的有效性．关键词：飞机设计；概念设计；多目标优化；动态指标；遗传算法中图分类号：V221文献标识码：A文章编号：1001-5965(2014)07-0965-05Dynamicindexbasedmethodformulti-objectiveoptimizationinaircraftconceptualdesignXuMinH

3、uangPeilinYanYing(SchoolofAeronauticScienceandEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)LiWuzhou(TrainingDepartment，InstituteofArmyAviation，Beijirtg101116，China)Abstract：Toincreasethesearchefficiencyofoptimalsolutioninaircraftconceptualdesignmulti—objec-tiveop

4、timization，comparisonevaluationtechniqueformulti-objectivemodelwasstudiedalongwiththeimple-mentation．Indexbenchmark(IB)wasproposedformulti-objectivemodelcomparison．anddynamicindex(DI)wasconductedbyupdatingtheIBwiththeobjectivevalueofnewsolutions．Thenmulti-objectivegeneticalgorithm(MOGA)wasimprov

5、edthroughconductingthefitnessmodelwithDI．Theresultsofsomeoptimiza—tionwithtwoobjectivesindicatethatbetterParetofrontcanbeobtainedthroughtheimprovedalgorithm．Final—ly，theimprovedMOGAwithDI(DIMOGA)wasusedinthemulti—objectiveoptimizationofalightfighterconceptualdesign，includingfouroptimalobjectives

6、indisciplineonweight，aerodynamic，andstealth．TheoptimizationresultsvalidatetheeffectivenessofDIMOGAmethodintheaircraftconceptualdesignoptimiza—tion．Keywords：aircraftdesign；conceptualdesign；multi—objectiveoptimizationmethod；dynamicindex：geneticalgorithm在概念设计阶段，飞机总体外形通常需要多轮迭代才能确定．为有效提高总体设计效率，遗传算法、粒

7、子群算法等多目标优化方法都被引入飞机总体优化设计中¨。3

8、．与单目标优化方法唯一的最优解相比，多目标优化方法能够获得一组非劣解，可以通过对所有设计目标同时进行优化，来寻找各种满足设计目标与约束条件的设计方案⋯．飞机总体设计方收稿日期：2013-07·30；网络出版时间：2014-03·1317：12；DOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2013．0447网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／doi／10．1370