基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

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1、2017年7月第43卷第7期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJuly2017V01．43NO．7http：lfbhxb．buaa．edu．cajbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2016．0512基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法霍琳1’+，费思邈2(1．沈阳航空航天大学安全工程学院，沈阳110136；2．沈阳飞机设计研究所，沈阳110031)

2、摘要：余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题，基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型，利用改进后适用于整数优化的遗传算法，提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法，并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现，安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低，随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束，在同一时刻只有

3、1种约束条件起主要约束作用。关键词：余度优化；安全性优化；遗传算法；飞行管理系统；基本可靠性中图分类号：V240．2：X913．4文献标识码：A文章编号：1001—5965(2017)07—1306-07飞行管理系统(以下简称飞管系统)是现代航空装备电子系统的基本组成部分，其实现了飞机飞行过程中全过程控制与管理，是保障飞机安全性的重要系统⋯。飞管系统安全性设计过程中，预算和后续维修保障成本是2个主要制约因素旧。。航空装备研制、装备使用、维护过程中，在保证多种约束条件同时满足的情况下，如何尽可能提高飞

4、管系统安全性是航空装备研制必须要考虑的问题。航空装备全生命周期成本可以分为设计制造阶段成本与使用过程中维修保障的成本。设计制造阶段成本在不考虑研制费用的情况下，主要体现为设备采购预算(下文称经济性)；而使用过程中维修保障的成本通常利用基本可靠性作为约束∞。，因为基本可靠性直接反映了各设备故障对维修保障资源的消耗。对于飞管系统而言，提升系统安全性的主要手段之一是进行余度设计。然而，在余度设计过程中，安全性与经济性、基本可靠性存在着相互制约的关系，因而如何对三者进行综合权衡，实现合理的余度配置，是航空装

5、备设计过程中的重要问题。通过国内外文献梳理和飞机设计企业调研，目前工程上尚缺乏针对三者制约权衡关系，且同时适用于高复杂度系统的最优余度设计方法。从安全性、经济性、基本可靠性三者制约权衡关系的角度，选择最为适合的余度配置方案，从本质上看实质是非线性整数规划问题。以可靠性为目标，经济成本为约束的余度最优配置问题，即为非线性整数规划问题。由于整数规划问题的可行解区域为离散点，通常不能直接使用基于连续区域的求解算法，传统的整数规划算法包括分支定界法、割平面法、分解算法、图论法、交集及交集余集解法、罚函数法、

6、群论法等H⋯。上述传统整数规划算法主要属于一种确定性算法，即从一个搜索点到另一个搜索点的转移有确定的转移方法和转移关系。然而，传统整数规划算法适用于小规模决策空间的问题，当求解问题为非线性、大规模决策空间时，计算时间将极大增加，甚至无法求收稿日期：2016-06—14；录用日期：2016-06-20；网络出版时间：2016-09-Ol11：42网络出版地址：WWW．enki．net／kcms／detail／11．2625．V．20160901．1142．002．html}通讯作者：E．mail：he

7、len0404@icloud．COrn引用格式：霍琳，费思遴．基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法fJJ．北京航空航天大学学报，2017，43f7)：1306-1312．HUOL，FEISM．FlightmanagementsystemredundancyoptimizationmethodbasedongeneticalgorithmfJJ．JournalofBe可mgUniversityofAeronauticsandAstronautics，2017，43(7)：1306—1312(in

8、Chinese)．第7期霍琳，等：基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法解。例如本文所阐述的余度配置优化问题，需要在6x107种可能性中选择最优余度配置策略，传统算法求解需要耗时几周；另一方面，本问题的非凸特性使得大部分传统规划算法不能使用。与传统整数规划算法相对应的智能优化算法广泛采用并行搜索技术，克服了传统规划算法的单点搜索效率低问题。遗传算法是典型的智能启发式优化算法，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化算法。为了提高遗传算法在