1、載人潛水器是一種技術密度高、涉及學科面廣的復雜工程系統(tǒng)，涵蓋多個學科內(nèi)容，不僅包括傳統(tǒng)的水動力學、結構力學、推進理論、操縱和控制理論等，也包括現(xiàn)代的人機工程學等，每個學科又包含很多分支，載人潛水器的設計具有明顯的“多學科”特點。隨著結構、水動力、控制等學科理論不斷完善，計算機技術的飛速發(fā)展，人們能夠采用更高精度的模型進行學科分析與設計，各學科設計均取得了長足的進步。然而，與各學科或子系統(tǒng)設計蓬勃發(fā)展形成強烈對比的是，長期以來，潛水器總體

2、設計方法的發(fā)展一直停滯不前，其理論落后、方法陳舊，雖然這些理論和方法在過去數(shù)十年發(fā)揮了極其重要的作用，為潛水器技術的發(fā)展做出了巨大的貢獻，但是它們忽視工程系統(tǒng)中各學科之間的耦合效應、不能充分利用學科的發(fā)展成果、低效、耗時且成本高昂，這一系列固有缺陷決定了它們已無法適應現(xiàn)代潛水器發(fā)展的迫切需要。 在這種情況下，本文引入在航空領域迅速發(fā)展起來的解決復雜系統(tǒng)設計與優(yōu)化的多學科設計優(yōu)化方法(Multidisciplinary Desig

3、n Optimization，MDO)，探討多學科優(yōu)化方法在載人潛水器設計中應用的可行性和適用性。以多學科設計優(yōu)化算法及其在載人潛水器設計中的應用為核心。主要工作包括以下幾個方面： 1.系統(tǒng)回顧和總結了現(xiàn)有多學科設計優(yōu)化方法。 分析了載人潛水器設計過程中所涉及的優(yōu)化問題及其可能的解決方法。對現(xiàn)有多學科設計優(yōu)化方法進行了綜述。重點描述了三種分布式多學科設計優(yōu)化方法的產(chǎn)生、發(fā)展及其在實際工程中的應用情況，介紹了各方法的計算框

4、架，并分析了它們的優(yōu)缺點和適用情況。 2.系統(tǒng)深入地研究了多學科協(xié)同優(yōu)化方法。 協(xié)同優(yōu)化方法是一種有效的多學科優(yōu)化方法，其設計思想、計算框架與現(xiàn)有載人潛水器的設計組織形式相吻合，在載人潛水器設計中最具潛力。 (1)詳細介紹了協(xié)同優(yōu)化方法的設計思想、計算框架、數(shù)學描述形式和求解步驟，指出協(xié)同優(yōu)化方法存在的計算困難問題，并分析了產(chǎn)生計算困難的原因。 (2)通過一個典型的數(shù)值算例，對現(xiàn)有幾種改進型協(xié)同優(yōu)化方法的

5、計算性能進行了比較研究，研究結果表明，基于現(xiàn)代優(yōu)化算法——遺傳算法的協(xié)同優(yōu)化計算性能最為穩(wěn)定，可靠性最高。 3.針對載人潛水器優(yōu)化設計中的復雜多目標優(yōu)化問題，發(fā)展了能夠得到Pareto解集的協(xié)同優(yōu)化方法。 針對潛水器設計中涉及多個學科的耦合以及數(shù)據(jù)信息量大、數(shù)據(jù)關系復雜的問題，本文發(fā)展了一種新的多目標協(xié)同優(yōu)化算法。該方法將Pareto遺傳算法(PGA)引入?yún)f(xié)同優(yōu)化框架。在PGA與協(xié)同優(yōu)化框架結合的過程中，采用目標函數(shù)的歸

6、一化處理、分級罰函數(shù)法、浮點數(shù)編碼、群體分級和Pareto解集過濾器等技術提高算法的計算效率和可靠性。二者的有機結合充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，該方法利用協(xié)同方法的分解協(xié)調(diào)機制將復雜系統(tǒng)的設計問題分解為一個系統(tǒng)級優(yōu)化問題和幾個學科級優(yōu)化問題。采用PGA作為系統(tǒng)級優(yōu)化器，不僅可以得到能夠反映多目標優(yōu)化問題實質(zhì)的、客觀的Pareto解集，而且，由于PGA是無需梯度信息的直接搜索算法，從而從根本上消除了協(xié)同優(yōu)化由系統(tǒng)層一致性約束條件引起的收斂困難問題

7、。最后通過一個數(shù)學算例證實了本文發(fā)展的多目標協(xié)同優(yōu)化方法的有效性。 4.載人潛水器總體多學科模型的建立。根據(jù)載人潛水器總體設計的特點，將載人潛水器系統(tǒng)劃分為外形/水動阻力、推進、能源、結構、重量與容積共5個相對獨立的學科。在學科分析的基礎上，建立了各學科數(shù)學分析模型，提取了設計參數(shù)，明確了各學科的輸入輸出以及它們之間的耦合關系，并編制了相應的分析設計程序。完成了載人潛水器的總體設計的建模工作。 5.多學科協(xié)同優(yōu)化方法在載

8、人潛水器設計中的應用研究。 (1)利用基于遺傳算法的單目標協(xié)同優(yōu)化方法，實現(xiàn)了載人潛水器概念設計階段的總體優(yōu)化設計。 (2)利用本文提出的基于Parato遺傳算法的多目標協(xié)同優(yōu)化方法(PGA-CO)，實現(xiàn)了載人潛水器概念設計的多目標優(yōu)化，優(yōu)化結果表明該方法能得到穩(wěn)態(tài)和均勻的高性能Pareto解集，與單目標優(yōu)化相比，獲得的Pareto解集能使設計者對可能的設計方案有全面認識，更好地進行權衡、折衷和決策。應用研究表明，該方法

9、在載人潛水器總體設計中具有廣闊的應用前景。 6.響應面近似技術在載人潛水器耐壓結構設計中的應用研究。對多學科設計優(yōu)化中的近似模型技術進行了研究，將二次響應面近似模型應用于潛水器載人耐壓球殼結構的優(yōu)化設計中，載人球殼結構采用ABAQUS軟件進行有限元分析，采用中心組合試驗設計方法獲得初始樣本點數(shù)據(jù)信息，通過對數(shù)據(jù)點的擬合構造了設計參數(shù)和設計目標的二階響應面近似模型，在響應面模型基礎上利用PGA算法進行多目標優(yōu)化求解，最后得到耐壓球

10、殼結構的優(yōu)化設計，在最優(yōu)設計點處，近似模型達到了較高的精度。這一研究表明：在載人潛水器學科優(yōu)化設計中，采用響應面近似模型替代原有復雜的、高精度分析模塊進行優(yōu)化迭代計算，極大地減少了計算量，提高優(yōu)化計算效率，解決了詳細設計階段學科優(yōu)化中的計算瓶頸問題，具有較強的工程實用性。本文的創(chuàng)新性工作主要體現(xiàn)在以下四個方面： (1)本文結合Pareto多目標遺傳算法(PGA)和協(xié)同優(yōu)化框架(cO)，首次提出了基于PGA的多目標協(xié)同優(yōu)化算法(P

11、GA-CO)，通過數(shù)值算例的驗證和實際工程的應用表明：該方法能有效解決多目標的多學科優(yōu)化問題，在類似于載人潛水器等復雜工程系統(tǒng)的總體優(yōu)化設計中極具應用潛力。 (2)將航空航天領域新近發(fā)展起來的多學科設計優(yōu)化技術運用于載人潛水器的總體優(yōu)化設計中。首次建立了包含水動力外形、推進、能源、結構及重量容積共5個學科在內(nèi)的載人潛水器總體多學科優(yōu)化數(shù)學模型，并采用多目標多學科協(xié)同優(yōu)化算法(PGA)求解，獲得了優(yōu)化結果。 (3)首次將多

12、學科近似模型技術應用于載人潛水器的耐壓結構優(yōu)化設計中，基于響應面近似模型的耐壓結構優(yōu)化設計方法，能顯著減少計算量，優(yōu)化效率高，能夠滿足工程設計的精度要求，該方法工程實用性強。 (4)通過一個典型MDO數(shù)學算例對現(xiàn)有的多種協(xié)同優(yōu)化方法進行了比較研究，得到了一些有益的結論，為協(xié)同優(yōu)化算法理論和應用的進一步研究提供參考。 通過本文研究，表明多學科設計優(yōu)化方法在提高載人潛水器總體優(yōu)化設計技術方面具有巨大潛力，本文工作可作為進一步