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固体火箭发动机面向成本优化设计

杨青  
【摘要】: 随着冷战的结束以及航天发射市场竞争的不断加剧,人们在不断提高产品性能的同时,更加关注降低产品成本,而产品概念设计(方案设计)阶段是降低产品成本最有效的阶段。本文在NASA提出的面向成本设计(DFC)概念的基础上,从定量和定性两条途径探索了实现DFC的方法和手段,并将其应用于固体火箭发动机概念设计过程中。 研究了遗传算法应用于多目标搜索的关键技术及主要解决措施,比较分析了几种主要的多目标遗传算法的优缺点,提出了一种改进的多目标遗传算法(IPGA)。该算法首先利用NSGA-Ⅱ算法得到近似的Pareto最优解;然后以增广的加权Tchebycheff方程作为评价函数,采用模式搜索法对由NSGA-Ⅱ算法得到的每个解再进行局部优化。通过测试函数计算表明,IPGA算法收敛性优于NSGA-Ⅱ算法。 阐述了面向成本的优化设计问题,并将多目标优化概念和方法应用于某运载火箭上面级固体发动机(CPKM)方案设计。研究了影响固体发动机主要部件制造成本的主要说明性设计参量,建立了相应的参数成本模型。采用IPGA算法,以该运载火箭上面级末速度增量最大及CPKM发动机的制造成本最低作为目标函数,对该发动机进行了双目标优化设计。发动机壳体分别采用APMOC材料和碳纤维材料时,计算得到了在目标空间分布均匀的Pareto最优解集及性能最优解,提出采用图解的方法确定Pareto最优解集中距理想点距离最近的点作为满意解(权衡解)设计方案。分析表明,与性能最优解设计方案相比,采用权衡解设计方案在经济上更合理。 分析了CPKM发动机权衡解附近设计参数对性能和成本的影响。利用模糊理论对传统QFD法进行了改进,提出采用两级QFD法将用户对CPKM发动机的需求转换为该发动机的设计特性优先序和部件特性优先序,以此在更加直接的层次上实现产品的面向成本设计。依据各指标满意区间的方法确定其隶属度,提高了隶属度的准确性,采用模糊综合评判法对12种CPKM发动机设计方案进行了综合评价和选择,得到了综合指标最优的设计方案。 在分析遗传算子对种群多样性影响的基础上,研究了GA的参数控制问题,提出了一种自适应性变异概率,它可在GA进化初期随着种群多样性的变化而自适应调整变异概率,并在GA进化的不同阶段采用不同的变异概率。通过标准测 西北工业大学博_卜学位论文 Ph.D.Dissertation ofNorthwestem Polyteehnical University 试函数测试,表明采用自适应性变异概率的GA优于采用固定变异概率和适应性 变异概率的GA。 研究了基于遗传算法的固体发动机壳体工艺流程面向成本优化问题。提出了 数组链染色体编码方式,以及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适 应性遗传算法(AGA)。将AGA应用于某典型的最短路线问题的仿真测试,验证 了其有效性。最后,针对固体发动机壳体制造工艺方案优化问题,以工艺路线的 总价值系数为目标函数并以总成本小于某固定值作为约束条件,采用AGA得到了 一条最佳工艺路线。 提出了一种结合灰色GM(O,N)系统模型和自适应神经一模糊推理系统(ANFIs) 建立参数成本模型的建模方法。该方法利用灰色模型适用于小子样建模的特点在 样本空间的贫信息区域插值生成附加网络训练样本,然后再由ANFIs重新训练网 络。以导弹性能成本数据为例,计算表明该方法较好地解决了小样本情况下非线 性函数的建模问题,提高了预测精度并能更好地反映导弹成本的变化趋势。


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