基于多島遺傳算法的多狀態(tài)動力學模型并行修正方法論文
0 引 言
隨著動態(tài)設(shè)計在航空、航天器研制中越來越重要，結(jié)構(gòu)動力學數(shù)值仿真已成為設(shè)計中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。但由于離散化誤差、邊界條件的近似、接頭及連接處建模不準，使得復雜結(jié)構(gòu)動力學數(shù)值分析結(jié)果與試驗測試結(jié)果之間存在較大差異，需要通過試驗結(jié)果對數(shù)值分析模型進行修正以正確預示結(jié)構(gòu)動力行為。模型修正的本質(zhì)是一種結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)動力學模型修正方法針對產(chǎn)品單一試驗狀態(tài)進行，對于同一產(chǎn)品多個試驗狀態(tài)需要分別對動力學模型進行修正，導致同一產(chǎn)品模型修正后對于不同試驗狀態(tài)幾何或材料參數(shù)不一致，與實際產(chǎn)品狀態(tài)不符。同時，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)動力學模型修正方法多采用基于目標函數(shù)梯度的優(yōu)化算法，這類優(yōu)化算法屬于局部優(yōu)化算法，目標空間存在多個極值時難以尋找到全局最優(yōu)解。
針對上述問題，本文提出一種多狀態(tài)動力學模型并行修正方法，該方法可對同一產(chǎn)品不同狀態(tài)動力學模型同時進行修正，且在模型修正過程中采用統(tǒng)一的模型參數(shù)，符合實際產(chǎn)品狀態(tài);采用多島遺傳算法驅(qū)動動力學模型修正流程，確保優(yōu)化目標收斂到全局最優(yōu)解。以某飛行器為例，對其進行動力學模型修正，驗證了方法的有效性。
1 動力學模型并行修正方法
目前，工程中廣泛采用以結(jié)構(gòu)幾何和材料參數(shù)為設(shè)計變量的參數(shù)型修正方法，該方法能夠保證修正后模型質(zhì)量、剛度矩陣保持帶狀對稱特征，修正結(jié)果具有明確的物理意義。本文對傳統(tǒng)的參數(shù)型修正方法進行擴展，提出了結(jié)構(gòu)動力學模型并行修正方法。該方法包含系統(tǒng)級和子系統(tǒng)級兩層系統(tǒng)，針對不同試驗狀態(tài)分別建立其數(shù)值分析模型，并行開展不同試驗狀態(tài)的動力學特性分析，形成子系統(tǒng)層;將各模型分析中需要的'設(shè)計參數(shù)合并到系統(tǒng)級設(shè)計向量中，依據(jù)各模型需要分配設(shè)計參數(shù)，保證在修正過程中不同狀態(tài)的模型參數(shù)一致。
2 多島遺傳算法
遺傳算法是一類借鑒生物界的進化規(guī)律演化而來的非經(jīng)典優(yōu)化算法。與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，遺傳算法不存在求導和目標函數(shù)連續(xù)性的限定，且具有全局尋優(yōu)能力。但傳統(tǒng)的遺傳算法在優(yōu)化過程中基因突變的概率較低，容易在進化幾代后出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，導致優(yōu)化結(jié)果收斂于局部最優(yōu)解。
3 數(shù)值算例
以某飛行器為例，依據(jù)其一級滿油、一級空油、二級滿油、二級空油 4 種典型飛行狀態(tài)下的前兩階模態(tài)頻率和振型試驗結(jié)果，選取各艙段材料的彈性模量為優(yōu)化變量，數(shù)值分析與試驗結(jié)果差異為優(yōu)化目標，采用本文方法進行動力學模型修正。
4 結(jié) 論
a)提出了基于多島遺傳算法的多狀態(tài)結(jié)構(gòu)動力學模型并行修正方法，改進了傳統(tǒng)方法針對同一產(chǎn)品不同試驗狀態(tài)分別修正模型，導致同一產(chǎn)品模型參數(shù)不一致的不足，更符合工程實際;
b)動力學模型并行修正方法中各試驗狀態(tài)的殘差之間相互獨立，且對殘差的物理意義沒有約束，可以同時對動力學特性和動力學響應(yīng)模型進行修正;
c)采用多島遺傳算法驅(qū)動優(yōu)化流程，避免了經(jīng)典優(yōu)化算法需要對目標函數(shù)求導的限制，同時保證了設(shè)計參數(shù)收斂于全局最優(yōu)解;
d)模型修正后模態(tài)頻率和振型更接近實測值，可為工程設(shè)計采用。
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