软式飞艇参数敏感度分析与优化

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软式飞艇是索和膜共同作用形成的柔性体系,具有强非线性。实际工作中,很多因素会影响其力学性能,同时,复杂的荷载工况也使囊体在飞行中的性能表现具有不确定性。因此,对于不同的工况我们应当分析各个参数对艇体结构影响的重要性程度(定义为参数敏感度),并进一步选取对模型影响程度大的参数进行针对性的优化,使飞艇囊体结构实现最优。本文以某软式飞艇模型为研究对象,实践了对飞艇模型的参数敏感度分析及多目标优化分析,并进一步提出了基于PARETO前沿面的多目标遗传算法的改进策略。主要工作包括:1.分别采用单参数敏感度分析方法和多参数敏感度分析方法对某软式飞艇模型了进行了竖向受弯、侧向受弯、轴向受压、充压变形工况下以及振动特性分析中各材料、荷载、几何参数的敏感度分析,确定了模型中的敏感参数及其敏感度。两种方法获得的结果分别作为局部敏感度和全局敏感度进行了比较,相似度较好。最后编写了敏感度插值数据库以实现敏感度的查询,免去了繁琐的计算。2.采用标准遗传算法(SGA),以比刚度(质量/刚度)为优化目标对飞艇进行了初步优化,证实了遗传算法对本模型优化的可行性。3.基于PARETO前沿面思想编写了通用的多目标优化软件,集成了强度PARETO进化策略(SPEA)。采用该软件,分别对一个具有106个参数的三角形截面桁架和飞艇囊体模型进行了优化,并取得了较好的优化结果。4.在上述工作的启发下,基于参数敏感度信息对优化参数的指导作用提出SRCC-SPEA复合算法。选取Spearman秩相关系数为优化提供参数敏感度,并整合到经过改良的PARETO前沿面优化算法。此策略已经集成到多目标优化软件,案例验证了改进策略在提升优化效率上对多目标优化算法的作用。本文的工作主要围绕敏感度分析和参数优化两个方面。其中所有的方法已经实现通用程序化,以便投入到后续研究和工程应用。研究表明,本文编写的通用多目标优化软件,对连续变量模型和拓扑模型的优化都是有指导意义的。
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