高超声速飞行器热结构多学科可靠性优化双层序贯高效算法

doi:10.7527/S1000-6893.2025.32060

固体力学与飞行器总体设计

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 |

高超声速飞行器热结构多学科可靠性优化双层序贯高效算法

秦强¹^,², 穆永祥¹, 许宇声¹, 邱志平¹, 王晓军¹()

^1.北京航空航天大学航空科学与工程学院，北京 100191
^2.中国飞机强度研究所强度与结构完整性全国重点实验室，西安 710065

收稿日期:2025-04-01 修回日期:2025-04-30 接受日期:2025-05-26 出版日期:2025-06-06 发布日期:2025-06-05
通讯作者: 王晓军 E-mail:xjwang@buaa.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(12090034);国家自然科学基金(12132001);国家自然科学基金(52192632);强度与结构完整性全国重点实验室自主课题

A double-layer sequential efficient algorithm for multidisciplinary optimization of hypersonic aircraft hot structures

Qiang QIN¹^,², Yongxiang MU¹, Yusheng XU¹, Zhiping QIU¹, Xiaojun WANG¹()

^1.School of Aeronautical Science and Engineering，Beihang University，Beijing 100191，China
^2.National Key Laboratory of Strength and Structural Integrity，Aircraft Strength Research Institute of China，Xi’an 710065，China

Received:2025-04-01 Revised:2025-04-30 Accepted:2025-05-26 Online:2025-06-06 Published:2025-06-05
Contact: Xiaojun WANG E-mail:xjwang@buaa.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(12090034);Independent Subject of National Key Laboratory of Strength and Structural Integrity

摘要/Abstract

摘要：

高超声速飞行器热结构面临着复杂的服役环境，在其结构设计过程中，采用考虑多场耦合的多学科精细化优化设计方法可以确保飞行器结构在各种复杂工况下具有卓越的性能和可靠性。针对传统多学科优化算法和传统可靠性优化算法效率低下、收敛困难的问题，提出了一种考虑非概率情况的飞行器结构多学科可靠性优化双层序贯高效算法，通过将多学科优化分解为一个主优化问题以及多个子优化问题，实现多学科优化约束间解耦，从而降低了多学科耦合分析在设计优化过程中产生的巨大计算成本，提高了优化效率。接着，对多学科优化最优设计点进行可靠性优化，采用双层嵌套的方式，将确定性优化与可靠性分析解耦，实现大幅提高可靠性优化效率。双层序贯算法将多学科优化扩展到了飞行器结构的可靠性优化问题，不仅实现了加速优化过程，还增强了设计的实用性和效果。最后以高超声速翼面结构优化为例，验证了针对高超声速飞行器结构多学科可靠性优化所提方法的正确性以及优化效率提升。

关键词: 高超声速飞行器结构, 热结构, 多学科耦合, 双层序贯算法, 可靠性优化

Abstract:

The hot structure of hypersonic aircraft operates in a complex service environment. During the structural design process， employing a multi-disciplinary fine optimization design method that considers multi-field coupling can ensure the superior performance and reliability of the aircraft structure under various complex operating conditions. To address the issues of low efficiency and convergence challenges associated with traditional multi-disciplinary optimization algorithms and reliability optimization algorithms， this paper proposes a double-layer sequential optimization algorithm designed specifically for multi-disciplinary reliability optimization of aircraft structures. By decomposing the multi-disciplinary optimization into a primary optimization problem and several subordinate optimization problems associated with individual constraints， the algorithm achieves decoupling of the constraints within the multi-disciplinary optimization framework， thereby enhancing optimization efficiency and significantly mitigating the substantial computational cost incurred by multi-disciplinary coupling analysis during the design optimization process. Subsequently， reliability optimization is performed on the multidisciplinary optimal design points. By employing a double-layer nesting method， deterministic optimization is decoupled from reliability analysis， greatly enhancing the efficiency of reliability optimization. The two-layer sequential optimization algorithm extends multidisciplinary optimization into the realm of aircraft structural reliability optimization， not only expediting the optimization process but also enhancing the practicality and efficacy of the design. Finally， a case study on the optimization of hypersonic airfoil structures is presented to validate the validity of the proposed method and the enhancement in optimization efficiency of multidisciplinary reliability-based design for aircraft structures.

Key words: hypersonic aircraft structure, hot structure, multi-disciplinary coupling, two-layer sequential optimization algorithm, reliability-based optimization

中图分类号:

V222

秦强, 穆永祥, 许宇声, 邱志平, 王晓军. 高超声速飞行器热结构多学科可靠性优化双层序贯高效算法[J]. 航空学报, 2025, 46(24): 232060.

Qiang QIN, Yongxiang MU, Yusheng XU, Zhiping QIU, Xiaojun WANG. A double-layer sequential efficient algorithm for multidisciplinary optimization of hypersonic aircraft hot structures[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(24): 232060.

图/表 22

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

表1

高超声速翼面结构参数信息

参数名称	数值
弹性模量（ $20 ℃$ ）/GPa	110
弹性模量（ $200 ℃$ ）/GPa	97
弹性模量（ $400 ℃$ ）/GPa	78
泊松比	0.31
密度/（kg∙m^-3）	4 450
边界条件	根部固定
翼展/mm	924
翼根弦长/mm	1 520
翼尖弦长/mm	960
后掠角/（°）	40

表1

图 10

图 11

图 12

图 13

图 14

表2

表3

表4

表5

区间变量的中心值及半径

变量	区间中心	区间半径
$E 20 ℃$ /GPa	110	11
$E 200 ℃$ /GPa	97	9.7
$E 400 ℃$ /GPa	78	7.8
$σ m a x$ /MPa	145	14.5
$V c r$ /（m·s^-1）	1 388	138.8
$f 1$ /Hz	3.027	0.302 7

表5

表6

双层序贯可靠性优化与传统可靠性优化结果对比

优化变量	最优设计点/mm		优化后结构质量/kg
优化变量	双层序贯优化	传统可靠性优化	双层序贯优化	传统可靠性优化
$x 1$	2.382 7	2.403 3	17.57	17.60
$x 2$	1.810 1	1.796 6
$x 3$	1.273 9	1.323 7
$x 4$	0.526 9	0.530 4

表6

表7

图 15

参考文献 32

[1]	BUDIANSKY B， MAYERS J. Influence of aerodynamic heating on the effective torsional stiffness of thin wings［J］. Journal of the Aeronautical Sciences， 1956， 23（12）： 1081-1093.
[2]	VOSTEEN L F， FULLER K E. Behavior of a cantilever plate under rapid-heating conditions［R］. Washington： NASA， 1955.
[3]	HEEG J， ZEILER T A， POTOTZKY A S， et al. Aerothermoelastic analysis of a NASP demonstrator model［R］. Washington， D.C.： NASA， 1993.
[4]	MCNAMARA J， FRIEDMANN P， POWELL K， et al. Three-dimensional aeroelastic and aerothermoelastic behavior in hypersonic flow［C］∥46th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures， Structural Dynamics and Materials Conference. Reston： AIAA， 2005.
[5]	MCNAMARA J. Aeroelastic and aerothermoelastic behavior of two and three dimensional lifting surfaces in hypersonic flow［D］. Ann Arbor： University of Michigan， 2005.
[6]	LANGLEY D R， THURSTON D E. A versatile and efficient synthesis of carbinolamine-containing pyrrolo ［1， 4］ benzodiazepines via the cyclization of N-（2-aminobenzoyl）pyrrolidine-2-carboxaldehyde diethyl thioacetals： total synthesis of prothracarcin［J］. The Journal of Organic Chemistry， 1987， 52（1）： 91-97.
[7]	KOUBA G， BOTEZ R， BOELY N. Identification of F/A-18 model from flight tests using the fuzzy logic method［C］∥ 47th AIAA Aerospace Sciences Meeting including The New Horizons Forum and Aerospace Exposition. Reston： AIAA， 2009.
[8]	SCHOLTEN M F， THORNTON A S， MEKEL J M， et al. Anticoagulation in atrial fibrillation and flutter［J］. Europace， 2005， 7（5）： 492-499.
[9]	GOURA G S L， BADCOCK K J， WOODGATE M A， et al. A data exchange method for fluid-structure interaction problems［J］. The Aeronautical Journal， 2001， 105（1046）： 215-221.
[10]	MCNAMARA J J， FRIEDMANN P P. Aeroelastic and aerothermoelastic analysis in hypersonic flow： Past， present， and future［J］. AIAA Journal， 2011， 49（6）： 1089-1122.
[11]	AGTE J， DE WECK O， SOBIESZCZANSKI-SOBIESKI J， et al. MDO： Assessment and direction for advancement： an opinion of one international group［J］. Structural and Multidisciplinary Optimization， 2010， 40（1）： 17-33.
[12]	DE WIT A， VAN KEULEN F. Numerical comparison of multi-level optimization techniques［C］∥ 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures， Structural Dynamics， and Materials Conference. Reston： AIAA， 2007.
[13]	MUKHERJEE S， LU D C， RAGHAVAN B， et al. Accelerating large-scale topology optimization： State-of-the-art and challenges［J］. Archives of Computational Methods in Engineering， 2021， 28（7）： 4549-4571.
[14]	XIAO M Y， LU D C， BREITKOPF P， et al. On-the-fly model reduction for large-scale structural topology optimization using principal components analysis［J］. Structural and Multidisciplinary Optimization， 2020， 62（1）： 209-230.
[15]	XIAO M Y， LU D C， BREITKOPF P， et al. Multi-grid reduced-order topology optimization［J］. Structural and Multidisciplinary Optimization， 2020， 61（6）： 1-23.
[16]	CRESPO L G， KENNY S P， GIESY D P. The NASA langley multidisciplinary uncertainty quantification challenge［C］∥16th AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. Reston： AIAA， 2014.
[17]	KOCH P N， SIMPSON T W， ALLEN J K， et al. Statistical approximations for multidisciplinary design optimization： The problem of size［J］. Journal of Aircraft， 1999， 36（1）： 275-286.
[18]	KOCH P， WUJEK B， GOLOVIDOV O. A multi-stage， parallel implementation of probabilistic design optimization in an MDO framework［C］∥8th Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization. Reston：AIAA， 2000.
[19]	LAM X B， KIM Y S， HOANG A D， et al. Coupled aerostructural design optimization using the Kriging model and integrated multiobjective optimization algorithm［J］. Journal of Optimization Theory and Applications， 2009， 142（3）： 533-556.
[20]	BU Y P， SONG W P， HAN Z H， et al. Aerodynamic/aeroacoustic variable-fidelity optimization of helicopter rotor based on hierarchical Kriging model［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2020， 33（2）： 476-492.
[21]	MUNK D J， VERSTRAETE D， VIO G A. Effect of fluid-thermal-structural interactions on the topology optimization of a hypersonic transport aircraft wing［J］. Journal of Fluids and Structures， 2017， 75： 45-76.
[22]	曹鸿钧. 基于凸集合模型的结构和多学科系统不确定性分析与设计［D］. 西安：西安电子科技大学， 2005.
	CAO H J. Convex-model based analysis and design for structural and multidisciplinary systems under uncertainty［D］. Xi’an： Xidian University， 2005 （in Chinese）.
[23]	姚雯. 不确定性MDO理论及其在卫星总体设计中的应用研究［D］. 长沙：国防科技大学， 2007.
	YAO W. Research on uncertainty multidisciplinary design optimization theory and application to satellite system design［D］. Changsha： National University of Defense Technology， 2007 （in Chinese）.
[24]	姜欢，阎君，郭昊，等. 飞行器多学科优化方法应用研究［J］. 导弹与航天运载技术， 2022（4）： 11-14.
	JIANG H， YAN J， GUO H， et al. Research on application of multidisciplinary optimization method for aircraft［J］. Missiles and Space Vehicles， 2022（4）： 11-14 （in Chinese）.
[25]	蒋鲁佳，辛万青，张鸣，等. 代理模型在飞行器多学科优化中的应用研究［J］. 弹箭与制导学报， 2023， 43（3）： 56-61.
	JIANG L J， XIN W Q， ZHANG M， et al. Application of surrogate model in aircraft multidisciplinary design optimization［J］. Journal of Projectiles， Rockets， Missiles and Guidance， 2023， 43（3）： 56-61 （in Chinese）.
[26]	NANNAPANENI S， MAHADEVAN S. Probability-space surrogate modeling for fast multidisciplinary optimization under uncertainty［J］. Reliability Engineering & System Safety， 2020， 198： 106896.
[27]	DU X P， CHEN W. Sequential optimization and reliability assessment method for efficient probabilistic design［J］. Journal of Mechanical Design， 2004， 126（2）： 225-233.
[28]	KENNEDY G， KENWAY G， MARTINS J. Towards gradient-based design optimization of flexible transport aircraft with flutter constraints［R］. Reston： AIAA， 2014.
[29]	RENAUD J E， GABRIELE G A. Improved coordination in nonhierarchic system optimization［J］. AIAA Journal， 1993， 31（12）： 2367-2373.
[30]	SELLAR R， BATILL S， RENAUD J. Response surface based， concurrent subspace optimization for multidisciplinary system design［C］∥34th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit. Reston： AIAA， 1996.
[31]	WANG X J， XU Y S， LIU P Y， et al. A sequential algorithm for decoupling the multidisciplinary constraints of hypersonic vehicle structural optimization design in a thermal environment［J］. Structural and Multidisciplinary Optimization， 2023， 66（8）： 185.
[32]	GOMES P， PALACIOS R. Aerodynamic driven multidisciplinary topology optimization of compliant airfoils［C］∥AIAA Scitech 2020 Forum. Reston： AIAA， 2020.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

优化变量	最优设计点/mm		优化后结构质量/kg
优化变量	序贯优化	传统优化	序贯优化	传统优化
x₁	2.174 3	2.186 8	16.92	16.96
x₂	1.836 9	1.752 2
x₃	1.212 5	1.312 7
x₄	0.501	0.5

可靠性指标	结构强度	颤振速度	一阶模态频率
双层序贯优化	0.989 1	0.999 7	0.998 6
可靠性约束	≥0.99	≥0.99	≥0.99

高超声速飞行器热结构多学科可靠性优化双层序贯高效算法

A double-layer sequential efficient algorithm for multidisciplinary optimization of hypersonic aircraft hot structures

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 22

参考文献 32

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	姬志行, 王彦哲, 梅晓雪, 程莉雯, 许子博, 王占学. 氢能飞机及航空动力多学科总体耦合设计[J]. 航空学报, 2025, 46(17): 231712-231712.
[2]	秦飞, 赵征, 何国强, 景婷婷, 孙星, 魏祥庚. 火箭基组合循环发动机热结构技术研究进展[J]. 航空学报, 2024, 45(11): 529572-529572.
[3]	刘钒, 黄霞, 马率, 张露, 崔兴达, 鲍鑫彪. 基于MBD-CFD的软管-锥套空中加油仿真框架[J]. 航空学报, 2023, 44(20): 628408-628408.
[4]	麻震宇, 邓小龙, 杨希祥, 朱炳杰. 平流层飞艇驻空过程热结构耦合特性[J]. 航空学报, 2023, 44(19): 228337-228337.
[5]	黄江涛, 周琳, 陈宪, 马创, 刘刚, 高正红. 基于NS/CFIE伴随方程的飞行器气动隐身综合优化[J]. 航空学报, 2023, 44(12): 127757-127757.
[6]	李信卿, 赵清海, 龙凯, 张洪信. 考虑瞬态效应的周期性多材料传热结构拓扑优化[J]. 航空学报, 2022, 43(12): 425964-425964.
[7]	罗楚养, 江晟达, 陈梦熊, 张朋, 夏旭峰, 蔡培培. 基于高温树脂传递模塑工艺的碳纤维/聚酰亚胺复合材料连接环制备与验证[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 625438-625438.
[8]	杨起, 刘伟, 杨小亮, 李昊. 三角翼机翼摇滚主动控制多学科耦合数值模拟[J]. 航空学报, 2021, 42(12): 124685-124685.
[9]	黄江涛, 刘刚, 高正红, 周铸, 陈作斌, 江雄. 飞行器多学科耦合伴随体系的现状与发展趋势综述[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 623404-623404.
[10]	黄红岩, 苏力军, 雷朝帅, 李健, 张恩爽, 李文静, 杨洁颖, 赵英民, 裴雨辰, 张昊. 可重复使用热防护材料应用与研究进展[J]. 航空学报, 2020, 41(12): 23716-023716.
[11]	桂业伟, 刘磊, 代光月, 张立同. 高超声速飞行器流-热-固耦合研究现状与软件开发[J]. 航空学报, 2017, 38(7): 20844-20844.
[12]	周铸, 黄江涛, 黄勇, 刘刚, 陈作斌, 王运涛, 江雄. CFD技术在航空工程领域的应用、挑战与发展[J]. 航空学报, 2017, 38(3): 20891-020891.
[13]	周凌, 李艳辉. 基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法[J]. 航空学报, 2017, 38(1): 220216-220216.
[14]	潘立新, 杨家勇, 王曼, 孔斌. 高超声速飞行器舵面作动器舱环境设计及应用[J]. 航空学报, 2016, 37(S1): 46-52.
[15]	朱海燕, 袁修开. 基于灵敏度的可靠性优化解耦方法[J]. 航空学报, 2015, 36(3): 881-888.