（机械设计及理论专业论文）轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究.pdf

轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究摘要轮式装载机是_ = 种广泛应用于高速公路、铁路、建筑、水电、港口、矿山等建设工程的土石方施工机械。工作装置是轮式装载机直接实现铲装物料的机构，工作装置设计合理与否关系到整机的结构尺聿、作业效率、作业成本和使用寿命。工作装置优化设计时需要考虑铲斗截面几何形状，需要考虑连杆机构9 个铰接点的位置，需要考虑机构撕裂、干涉、平移性、自动放平性等性能约束，已有的研究通常针对工作装置铲斗机构或连杆机构某一部分进行。工作装置是一个整体，对各个部分分别进行优化然后进行组合显然难以实现整体最优，因此本文将多学科协同优化设计的思想引入到工作装置设计中来。主要研究内容包括：在第一章中首先介绍了装载机工作装置优化设计研究现状及存在的问题，然后介绍了多学科综合优化设计基本思想和主要研究内容，最后提出将多学科协同优化设计思想应用到工作装置设计中。在第二章中首先介绍了轮式装载机工作装置传统设计过程，然后提出将装载机工作装置分解为机构学和结构学两个子学科，建立了工作装置多学科协同优化过程模型，以指导第三章、第四章和第五章的优化。第三章对工作装置机构学子学科进行优化。工作装置机构学子学科又分为铲斗机构子学科与连杆机构子学科，铲斗机构子学科的优化采用无约束条件优化算法与灵敏度分析相结合的方法，连杆机构子学科在灵敏度分析的基础上采用罚函数一遗传算法进行优化。通过灵敏度分析，找出了对工作装置优化设计影响程度较大的设计变量，使得设计人员在进行工作装置优化设计和设计变更时可以重点考虑。第四章对工作装置结构学子学科进行优化。装载机工作装置包括铲斗、动臂、摇臂等多个部件，由于工作量的原因本文只对动臂进行了研究。采用基于数值计算的有限元法对动臂进行了结构分析与优化，并对动臂结构设计变量进行了灵敏度分析，为第五章多学科协同优化设计准备初始条件与结构学子学科局部灵敏度值。第五章根据第三章和第四章的分析结果，采用改进的基于全局灵敏度法方程的并行子空间算法，对工作装置机构学子学科优化和结构学子学科优化进行了综合，以某型号装载机为例进行了运动学仿真，与优化前的模型进行了比较分析，结果表明多学科优化方法能改进工作装置主要工作性能。最后对全文进行了总结和展望。关键词：轮式装载机，工作装置，多学科协同优化，并行子空间算法，全局灵敏度方程，遗传算法r e s e a r c ho nm u i t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o no fw h e e ll o a d e rw o r k i n gd e v i c ea b s t r a c tw h e e ll o a d e ri sak i n do fc o n s t r u c t i o nm a c h i n e r yw h i c hh a sb e e nw i d e l yu s e di nh i g h w a y ,r a i l w a y , c o n s t r u c t i o n ，w a t e re l e c t r i c i t y , h a r b o r , m i n ea n do t h e ri n f r a s t r u c t u r ep r o j e c t s a st h ew o r k i n gd e v i c eo ft h ew h e e ll o a d e ri st h ec o m p o n e n tw h i c hl o a dm a t e r i a l sd i r e c t l ya n di sr e l a t e dt ot h es i z eo ft h ew h e e ll o a d e rw h o l es t r u c 眦，o p e r a t i n ge f f i c i e n c y , o p e r a t i n gc o s ta n ds e r v i c el i f ec y c l es ot r yt od e s i g ni ta sr e a s o n a b l ea sp o s s i b l ei sn e e d e d w h e nt h ew o r k i n gd e v i c ei sd e s i g n e dm a n yf a c t o r ss h o u l db ec o n s i d e r e ds u c ha st h eb u c k e tc r o s s s e c t i o n a ls h a p e ，t h el o c a t i o n so fn i n eh i n g ep o i n t so nt h el i n k a g em e c h a n i s ma n dt h ep e r f o r m a n c ec o n s t r a i n t sw h i c hm a i n l yi n c l u d e dm e c h a n i s mt e a r , m e c h a n i s mi n t e r f e r e n c e ，m e c h a n i s mt r a n s l a t i o np e r f o r m a n c e ，a u t ol a y i n gc h a r a c t e r i s t i ca n ds oo n e x i s t i n gs t u d yw e r eu s u a l l yf o c u s e do np a r to ft h eb u c k e tm e c h a n i s mo rl i n k a g em e c h a n i s m a st h ew o r k i n gd e v i c ei sl i n k e dt o g e t h e rs oi ti so b v i o u s l yd i f f i c u l tt oa c h i e v eao v e r a l lo p t i m u mv a l u ew h e nt h ei n d e p e n d e n ts t r u c t u r eo p t i m a lv a l u eh a sb e e nc o m b i n e ds i m p l y i no r d e rt oo p t i m i z et h ew o r k i n gd e v i c es y s t e m a t i ct h em e t h o d o l o g yo fm u l t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o n ( m d o ) t h e o r yh a sb e e ni n t r o d u c e di n t ot h ed e s i g no ft h ew o 越n gd e v i c ei nt h i sp a p e r t h em a i nc o n t e n t sa r el i s t e da sf o u o w s ：i nf i r s tc h a p t e rf i r s t l yt h es i t u a t i o no fs t u d ya n de x i s t i n gp r o b l e m so fw h e e ll o a d e rw o r k i n gd e v i c eo p t i m i z a t i o nd e s i g nh a v eb e e na n a l y z e da n ds e c o n d l yt h eb a s i ct h e o r ya n dm a i nr e s e a r c hc o n t e n t so fm u l t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o nh a v e b e e ni n t r o d u c e d f i n a l l yh o wt ou s et h em u l t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o nm e t h o d o l o g yt od e s i g nt h ew h e e ll o a d e rw o r k i n gd e v i c eh a sb e e nd i s c u s s e d i ns e c o n dc h a p t e rf i r s t l yt h et r a d i t i o n a ld e s i g np r o c e s so ft h ew h e e ll o a d e rw o r k i n gd e v i c ei si n t r o d u c e da n ds e c o n d l yt h el o a d e rw o r k i n gd e v i c ei sd e c o m p o s e di n t ot w os u b - d i s c i p l i n e sw h i c ha r em e c h a n i s ms u b - d i s c i p l i n ea n ds t r u c t u r es u b - d i s c i p l i n ea n dt h e nt h em d op r o c e s sm o d e lo ft h ew o r k i n gd e v i c ei sg i v e nw h i c hc a nb eu s e dt og u i d et h eo p t i m i z a t i o ni nt h et h i r dc h a p t e r , t h ef o r t hc h a p t e ra n dt h ef i f t hc h a p t e r h o wt oc a r r yo u tt h em e c h a n i s ms u b d i s c i p l i n eo p t i m i z a t i o ni sd i s c u s s e di nt h i r dc h a p t e r t h em e c h a n i s ms u b d i s c i p l i n eh a sb e e nd i v i d e di n t ot w op a r t sw h i c ha r eb u c k e td i s c i p l i n ea n dl i n k a g em e c h a n i s md i s c i p l i n e t h eb u c k e ts t r u c t u r ei so p t i m i z e du s i n gan o n c o n s t r a i n to p t i m i z a t i o na l g o r i t h mw h i c hi sc o m b i n e dw i t has e n s i t i v i t ya n a l y s i s t h el i n k a g em e c h a n i s mi so p t i m i z e du s i n gap e n a l t yf u n c t i o na n dg e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) w h i c hc o m b i n e dw i t has e n s i t i v i t ya n a l y s i sa l s o t h es e n s i t i v i t ya n a l y s i si su s e f u lt od e t e r m i n et h er o l eo fd i f f e r e n td e s i g nv a r i a b l e st h a tu s e di nt h ew o r kd e v i c em d oa n dt h em a i nd e s i g nv a r i a b l e st h a ti n f l u e n c e dt h eo p t i m i z a t i o nv a l u eg r e a t l ym u s tb et a k e ni n t oc o n s i d e r a t i o nc a r e f u l l yi sd i s c u s s e d h o wt oc a r r i e do u tt h es t r u c t u r es u b - d i s c i p l i n eo p t i m i z a t i o ni sd i s c u s s e di nt h ef o u t hc h a p t e r t h el o a d e rw o r k i n gd e v i c ea l em a i n l yc o n s i s t e do ft h eb u c k e t ，w o r k i n ga g l n ，r o c k e ra l t na n ds oo n i nt h i sp a p e rt h ew o r k i n gr i t l li sa n a l y z e da n do p t i m i z e dt h o r o u g h l yw h i c hi su s e dt h ef i n i t ee l e m e n ta n a l y z e s ( f e a ) m e t h o db a s e do nt h en u m e r i c a lc a l c u l a t i o n t h es e n s i t i v i t yo ft h ed e s i g nv a r i a b l e so f t h e s es t r u c t u r e sh a sb e e na n a l y z e dw h i c hc a l lb eu s e di nt h ef i f t hc h a p t e r ht h ef i f t hc h a p t e rai m p r o v e dc o n c u r r e n ts u bs p a c eo p t i m i z a t i o n ( c c s o ) m e t h o dw h i c hb a s e do nt h eg l o b a ls e n s i t i v i t ye q u a t i o n ( g s e ) h a sb e e nu s e dt oc o o r d i n a t ea n di n t e g r a t et h ew o r k i n gd e v i c em e c h a n i s ms u b - d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o nr e s u l ta n ds t r u c t u r es u b d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o nr e s u l t am o d e lw h e e ll o a d e rh a sb e e nu s e da sa ne x a m p l et ov a l i d a t et h em d ot h e o r ya n dm e t h o d o l o g yw h i c hp r e s e n t e di nt h i sp a p e r t h em e c h a n i s mk i n e m a t i c ss i m u l a t i o na n dp e r f o r m a n c ea n a l y s i sr e s u l tw h i c hi sc o m p a r e dw i t ht h em o d e lb e f o r eo p t i m i z a t i o nh a sb e e ni n d i c a t e dt h a tm u l t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o nc a ni m p r o v et h em a i no p e r a t i n gp e r f o r m a n c eo ft h ew o r k i n gd e v i c e i nm es i x t hc h a p t e rt h es u m m a r ya n dp r o s p e c to ft h i sp a p e ra r ec o n d u c t e d k e y w o r d s ：w h e e ll o a d e r , w o r k i n gd e v i c e ，m u l t i d i s c i p l i n a r yo p t i m i z a t i o n ，c o n c u r r e n ts u bs p a c eo p t i m i z a t i o n ，g l o b a ls e n s i t i v i t ye q u a t i o n ，g e n e t i ca l g o r i t h mi i i集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究1 1 研究背景及研究意义第1 章绪论轮式装载机是一种广泛应用于高速公路、铁路、建筑、水电、港口、矿山等建设工程的土石方施工机械，它主要用于铲装土壤、石灰、砂石、煤炭等散状物料，也可对矿石、硬土等进行轻度铲挖作业。根据行走机构不同装载机可以分为履带式装载机和轮式装载机。相对于履带式装载机，轮式装载机具有质量轻、速度快、机动灵活、作业效率高、不易损坏路面等特点。随着国民经济持续、快速、健康、稳定地发展，装载机的应用范围在不断扩大，例如高原、沙漠及高寒等人烟稀少地带基础设施建设以及其它极端恶劣作业条件下的工程建设等，一些新款轮式装载机在不断推出，例如徐工集团在b a u m a c h i n a 2 0 1 0 年展览会上推出了载重量达1 2 吨的l w l 2 0 0 k 新型轮式装载机( 图1 1 a ) ，沃尔沃2 0 11 年推出了拥有先进的电子监测诊断系统的g 系列轮式装载机( 图1 1 b ) ，卡特彼勒最新推出了采用z 型连杆、具有高效液压装置和动力传动系统的1 3 0 吨级9 9 3 k 型轮式装载机( 图1 1 c ) 等。图1 1 新型轮式装载机轮式装载机在我国的研究和使用已有几十年历史，其发展大体上经历了三个阶段：仿制摸索阶段，技术引进、合资发展阶段以及自主研制阶段【2 1 。虽然国内大多数生产厂家仍以模仿为主，但是市场竞争的压力迫使企业从简单的模仿向自主丌发过渡，技术转型与升l集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究级正在加快，各大主机生产厂家纷纷加大r & d 投入，不断在新型作业机构、先导液压操纵技术、液压系统关键元件、负荷传感变量工作液压系统、电子监控系统、故障诊断系统以及变量全液压驱动技术上进行攻关，努力开发出具有自主知识产权的综合性能优良的新型装载机。工作装置是轮式装载机直接实现铲装物料的机构，是装载机的重要组成部分，工作装置设计合理与否关系到整机的结构尺寸、关系到整机的作业效率和作业成本、关系到整机的使用寿命、关系到发动机的使用效率，并大体上决定了装载机的产品市场竞争力，因此对工作装置进行研究具有重要的现实意义i lj 。对工作装置进行研究主要包括工作装置结构形式的研究以及工作装置设计理论和设计方法的研究。工作装置根据连杆形式与安装方式有多种类型，常见的有正转四杆、正转五杆、正转六杆机构、正转八杆机构、反转六杆机构等。随着装载机应用范围的扩展，一些新型结构工作装置不断推出，例如沃尔沃公司在l 5 0 0 。l 2 2 0 d 等d 系列装载机上推出的扭矩平行连杆机构提升了装载机的举升能力；卡特彼勒公司继在i t 综合多用机上开发出八杆平行举升连杆机构，在9 9 2 g 、9 2 4 等轮式装载机开发应用了v e r s a 连杆机构，具有强大的可靠性、耐用性和平移性等工作性能；德国o & k 公司开发出应用于其小型装载机的l e a r 连杆机构；s c h a f f 公司在其高卸位式s k l 型轮式装载机上应用了具有可折叠式新型连杆机构【3 】。目前我国轮式装载机较多采用转斗油缸后置式反转六杆机构，即z 形连杆机构，虽然这种结构各个构件之间容易发生干涉现象，但是通过合理的设计可以避免干涉，并且可以获得较好的铲斗平移性与较大的掘起力 4 1 。工作装置常用的设计方法有：类比法、综合图解法等。类比法设计工作装置时设计师参考已有的机型，结合力学和数学公式、设计手册等，以经验为依据确定工作装置有关尺寸；采用综合图解法( 图1 2 ) 进行工作装置设计时设计人员同样需要参考已有机型，在此基础上，通过作图试凑出工作装置连杆机构各杆件的尺寸。以上设计方法存在设计工作繁琐、设计任务重、设计精度低、设计周期长以及过分依赖设计人员设计经验等特点，不易获得各项指标都满意的设计方案，因此新的设计理论和设计方法不断引入到工作装置设计中。图1 2 图解法国外从2 0 世纪7 0 年代，国内从2 0 世纪8 0 年代开始，以数学规划为理论基础，以电子计算机为工具的优化设计技术在工程机械上得到了广泛的应用 5 1 。国内研究者对装载机2集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究工作装置的优化设计也做了多方面的研究。在铲斗设计方面，文献 6 】通过试验研究得出铲装阻力、满斗系数和铲斗几何形状之间的关系，给出确定铲斗几何形状的新计算方法；文献 7 】从铲斗形状优劣的评价指标出发，分析在以最小铲土功作为评价指标的基础上，两线一弧斗形铲斗几何参数的选择方法；文献【8 1 0 j l 臣过分析研究，以i s 0 7 5 4 6 1 9 8 3 中铲斗容量计算公式作为依据，给出了铲斗几何形状快速设计方法。在工作装置连杆机构方面，熊雪峰【1 1 】、王晓云【1 2 】与张永胜【1 3 】分别根据装载机工作装置优化设计的实际情况，对标准遗传算法进行改进，利用改进后的遗传算法对装载机进行了优化，在满足基本技术要求的前提下，提高了装载机的掘起性能；黄洪钟【1 4 j 等人基于满意度原理对装载机工作装置进行了多目标优化设计，给出了集神经网络、遗传算法于一体的装载机工作装置满意优化设计方法。此外，文献 1 5 1 9 针对工作装置反转六杆机构优化数学模型进行了研究：文献 2 0 2 2 聂j 3 2 作装置八杆机构进行了结构分析，建立了优化数学模型，并结合虚拟样机技术进行仿真分析，丰富了装载机工作装置的优化设计内容；文献f 2 2 3 3 基于三维c a d 软件和仿真分析c a e 软件，在建立装载机工作装置虚拟样机的基础上，对工作装置进行静力学分析、动力学分析和运动学仿真，根据仿真分析结果针对性的对工作装置某一方面性能进行优化。以上研究成果对指导工作装置实际生产、对新型工作装置研发具有一定的实际意义，但是我们认为目前对工作装置优化设计理论与方法的研究仍然有值得改进的地方。工作装置一般由铲斗和连杆机构组成，铲斗是一个焊接件，它一般由斗齿、斗底、挡料板、支撑板等多达2 3 零件组成，设计铲斗时需要确定张开角、铲斗挡板与斗后壁夹角、斗底长系数、斗后壁长系数、挡板高度系数和斗底圆弧半径系数等；连杆机构一般由摇臂、动臂、拉杆和横梁等组成，优化设计时需要考虑9 个铰接点的位置，需要对1 8 个设计变量进行优化【l 】( 具体在第二章解释) ，此外还需要考虑机构撕裂、干涉、平动性等约束以及强度和刚度问题，因此工作装置优化设计变量和约束条件较多，模型比较复杂l lj 。由于工作装置优化模型的复杂性，已有的研究通常是将整体优化问题进行分解，即将工作装置优化分解为铲斗机构、连杆机构和工作装置结构三大部分分别优化，然后再将分别优化的结果进行综合，以上研究方法虽然减少了工作装置优化设计变量与设计约束，降低了优化复杂程度，提高了优化设计效率，但是工作装置是一个整体，作业时各个机构处于一个统一的工作环境下，对各个机构与结构各自优化的结果进行组合，显然难以达到整体最优。从以上的分析我们可以看出，轮式装载机工作装置设计实际上是一个多学科优化问题，设计时不仅需要考虑机构实现的可行性还需要考虑综合性能的整体优化，从工作装置几何形状设计到几何形状优化到受力分析再到工作装置优劣的评价是一个统一的过程，如何从系统工程的角度，如何从机构学和结构学一体化的角度对工作装置进行设计、分析、评价与决策，目前还未见到类似的报道。因此本文拟从多学科协同优化设计的角度对轮式装载机工作装置进行研究，而不仅仅是改进已有优化算法或尝试新的优化算法，具有现实的意义。集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究1 2 多学科优化设计多学科优化设计( m u l t i d i s c i p l i n a r yd e s i g no p t i m i z a t i o n ，m d o ) ，是一种通过充分探索和利用工程系统中相互作用的协同机制来设计复杂产品及其子系统的方法论，是针对产品设计面临的问题以及优化方法本身不足提出的一种新的设计思想和设计方法。在理论上它可以弥补传统优化设计技术上的不足，其研究方法和实现手段则应是工程系统求解与分析的不同方法与工具( 如建模、规划、传统优化算法、评价决策和其他分析工具等) 的综合运用【3 4 】。1 2 1m o 的提出m d o 作为一个独立的研究领域形成于2 0 世纪8 0 年代后期。1 9 8 6 年美国a i a a ( 美国航空航天研究院) n a s a ( 美国国家航空航天局) u s a f ( 美国空军) o a i ( 俄亥俄州航天研究所) 等四家机构联合召开了第一届“多学科分析与优化”专题讨论会。1 9 9 1 年，美国a i a a 分管多学科设计优化的技术委员会就优化的研究现状和m d o 研究的迫切性发表了白皮书【3 4 】。1 9 9 3 年，德国国际结构优化设计协会( i s s o ) 更名为国际结构及多学科设计优化协会( i s s m o ) ，此协会的成立标志着综合优化设计思想已经渗透到现代设计的各个环节和阶段【3 5 , 3 6 j 。多学科设计优化作为一种针对解决复杂系统设计和多学科动态影响并实现优化设计的有效方法和工具，其概念目前并未完全统一【3 6 】。m d o 的奠基人j s o b o e s z c z a n s k i s o b o e s k i 对m d o 的定义为：“多学科设计优化是一门考虑系统中学科之间相互影响的设计方法论，设计人员通过它不仅仅在一个学科对系统的性能产生重要的影响” 3 7 】。美国国家航空宇航局l a n g l e y 研究中心的多学科分部对多学科优化设计的定义为：“多学科设计优化是一门充分利用系统中的协同作用，设计具有耦合关系的复杂工程系统和子系统的方法学【3 8 j 。美国航空航天学会多学科设计优化技术委员会又给出两个新定义：“复杂工程系统多学科设计优化的最优设计，需要解决学科( 子系统) 之间耦合作用的分析，并充分利用耦合作用所产生的系统机制进行设计 以及“多学科设计优化就是决定改变什么，在何种程度上改变，学科( 子系统) 之间相互影响的设计方法”。尽管这些定义说法不同，但是它们都认为m d o 是一门方法学，它基于传统的优化设计，结合系统工程的思想，探求复杂工程系统中子系统协同工作的机理，利用各子系统的相互作用实现复杂系统的设计。1 2 2m d o 研究现状从2 0 世纪9 0 年代初m d o 被提出至今，国外一些发达国家在m d o 原理、方法、应用及优化算法的研究方面已逐渐形成了一个有机整体，对不同学科的分析及计算软件已规集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究范化并进行集成，其成果已面向应用且日趋成熟1 35 | 。美籍波兰人j s o b o e s z c z a n s k i s o b o e s k i 在研究大型结构优化问题求解的一篇文献中首先提出了m d o 思想【3 9 1 ，并在其后一系列文献中对m d o 问题进行了进一步阐述，提出了基于灵敏度分析的m d o 方法【4 0 4 l 】；文献 4 2 】将粒子群算法应用到固体推进式运载火箭的多学科综合优化设计中，在确保解决方案的同时，大大的计算成本；文献【4 3 研究了多学科优化设计理论在喷气式飞机的机翼形状的多目标优化中的应用，优化结果表明机翼几何形状有所改善；文献 4 4 ，4 5 也分别采用粒子群算法和参数化建模的方法对飞机机翼进行了多学科优化，将新的算法与多学科综合优化相结合，丰富了多学科综合优化的理论；文献【4 6 研究了非光滑全局混合法在林业机械结构优化上的应用，并保证了可靠性及计算效率；文献 4 7 】在将遗传算法应用于并行机构，降低了数据处理时间，提高了程序运行效率；同时，英国mu n i v e r s i t yo fs h e f f i e l d 研究进化计算，使m d o 方法应用同现存工业结构相协调；美国波音公司对m d o 方法理论进行了研究，成功描述了诸如行为、性能、人机因素、可靠性和系统成本等多样性、多目标m d o 公理化方法等并与r i c eu n i v e r s i t y 和m o b i l eo i l公司合作，对近似模型进行了研究以加强不同学科计算机仿真技术；法国u n i v e r s i t 6p i e r r ee tm a r i ec u r i e 将m d o 理论应用于汽车防撞性的设计研究中；德国u n i v e r s i t 蕴ts i e g e n将m d o 理论应用于亚毫米级望远镜及铁路运输工具研究；印度、日本等国有关大学与研究所也对m d o 方法的应用进行了研究，并取得了一定的成果1 3 4 j 。而国内，m d o 真正的实际应用成果并非很多。目前国内大多数m d o 应用研究主要集中在航空航天工业中。颜力【4 8 1 ，张科施 4 9 , 5 0 】，李发生【5 1 】等将并行子空间算法应用关于飞行器的多学科综合设计中，并对并行子空间算法中的近似技术进行了研究，有效地解决了飞行器总体设计中的多学科耦合问题；余雄庆【5 2 , 5 3 】和胡迎春【5 4 j 在研究了多学科综合优化设计的算法的基础上，分别对飞行器和甘蔗收获机械进行了多学科综合优化设计；李哲【5 5 j介绍了多学科综合优化设计在航空航天领域的应用以及发展前景，并对m d o 对复杂系统进行优化设计时的基本流程进行了介绍；卜志文【5 6 j 在介绍了多学科综合优化设计三种计算框架的基础上，将它们分别应用在鱼雷的总体综合设计中，并对三种模型进行了比较和分析；岳国栋【57 j 在对推土机的工作装置进行了研究分析之后，采用了多学科可行法进行了多学科优化设计；尤政等【5 8 】阐述了m d o 在微纳卫星设计中的应用，并对其发展趋势做了探讨。总体上，国内关于m d o 方法与应用的研究还处于起步阶段，目前尚未报道过多学科设计优化在实际大型复杂工程应用中比较成功的例子，但是m d o 技术已经引起了航空航天、汽车工业、船舶海洋工程等领域研究人员的广泛关注，现在国内许多大学和研究机构都对它加大了投入，大连理工大学顾元宪教授主持研究了国家自然科学基金重点项目“耦合系统的多学科优化设计理论与数值方法”并已顺利完成，“十五”国防基础科研项目已将多学科优化设计列为重点攻关课题之一，2 0 0 9 年第一届结构与多学科优化工程应用与理论研讨会( c s m o ) 在大连成功召开，2 0 11 年国家自然科学基金委员会资助了“重水潜器集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究多学科设计优化与理论研究”、“综合多工况的挖掘机智能集成优化新策略的研究”、“基于多领域系统不确定性建模的数控机床多学科可靠性设计优化方法的研究”等多项国家自然科学基金项目。随着各个方面重视程度和研究力度的加大，国内多学科设计优化研究和应用也将会得到迅速的发展，因此，将多学科协同优化技术应用于工程机械工作装置的设计上，是一次有意义的探索和尝试。1 2 3 加。的研究内容m d o 理论是一种方法论，将整个设计过程作为一个系统，然后根据目前已经成熟的学科优化和设计目标等将系统分解为多个子学科，在系统级进行统筹规划，在子学科级进行并行设计，实现系统的整体优化。由于m d o 算法与传统优化方法指导思想的不同，根据多学科综合优化设计问题的特点，其研究内容包括为以下几个方面( 图1 3 ) 3 5 , 3 6 j ：系统建模设计过程重分析近似方法敏度分析方法分解策略求解策略集成平台与界面优化算法图1 3m d o 的研究内容1 系统建模多学科系统建模是进行多学科设计、分析、优化的首要任务，对系统进行建模是为了研究和解决实际系统而对其进行理想化的抽象或简化表示。多学科系统建模按照系统层级可分为：( 1 ) 系统层模型系统层模型即用于系统协调、设计、分析与优化的模型。( 2 ) 子学科层模型子学科层建模即根据各子学科的特点和系统给定的设计要求，建立属于自己学科的模型。2 设计过程重分析在m d o 发展过程中，需要开发具有特殊属性的分析工具，例如：从减少花费和尽可能提高近似精度的角度选择不同需求程度分析模块；因设计改变而之影响部分初始分析时能快速进行重分析；输出对输入的灵敏度分析等。6集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究3 近似方法对多学科优化来讲，优化设计的直接搜索法不适用于m d o 方法，需要将直接搜索和某些能简化计算目标或约束的近似方法结合起来，在精度可以接受的范围内，使用近似计算来代替原来的精确分析5 9 1 。常用近似方法可以分为局部近似、中范围近似和全局近似删。其中以属于局部近似的基于灵敏度信息的近似1 6 l 】和属于全局近似的响应面近似法【6 2 】在m d o 应用中很多。4 敏度分析方法m d o 要求其灵敏度分析数据可用来跟踪学科之间相互影响的功能。2 0 世纪9 0 年代初，s o b i e s k i 提出全局灵敏度分析方程( g l o b a ls e n s i t i v i t ye q u a t i o n ，g s e ) 用于解决耦合系统的灵敏度分析【4 1 】，此方法可以将系统敏度分析与子学科局部灵敏度分析联系起来进行整个系统的敏度分析，精确度较高。局部灵敏度分析( l o c a ls e n s i t i v i t y a n a l y s i s ，l s a ) 方法根据不同研究内容及方式也有不同的计算方法。灵敏度分析表示设计变量的变化对函数变化影响程度的大小，即设计变量对函数求导。若函数表示为八，x z ，j 一) ，则函数对参数的导数或者偏导数就是参数对函数的灵敏度，表达式为：s e n ：孚或肠：罢，其中f ：1 , 2 ，刀出钡j( 1 1 )5 分解策略复杂系统数学模型计算量大，这是由于系统本身的复杂性造成对系统难以认知和求解。分解、协调是复杂系统问题求解的有效方法，其中分解为基础，指的是把一个复杂的大系统分解为多个相互独立、容易求解、规模较小的子系统( 或子学科) ；分解之后各子系统( 或子学科) 之间存在层次与非层次两大基本关系，需要进行协调。6 求解策略求解策略是多学科综合优化重要的研究内容之一，对求解的成败及效率起着至关重要的作用，它往往决定了m d o 整个实施过程中的建模策略及不同学科模型之间的代码接口，从而影响了综合优化最终效果。求解策略对应于系统分解，根据系统分解之后的两大基本关系模型，需要不同的求解策略与之相配合。由于求解策略的重要地位，本文将在1 2 4节重点介绍。7 集成平台及界面m d o 的设计平台对设计师控制设计过程并加入其判断和创新来说很重要，但是目前融入m d o 技术并被企业使用的软件系统，几乎全是专用的，难以了解是否存在界面技术的共同准则。8 优化算法在多学科综合优化设计中，问题形态很复杂，维数急剧增加，传统的优化算法无法有效地解决这些问题，需要开发新的算法( 例如基于知识的优化设计系统) 或者集成和整理已有的算法以适应m d o 问题的发展。集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究1 2 4m d o 求解策略多学科设计优化采用分解或分层等策略，将复杂工程系统设计问题分解成系统层和子学科层分别进行分析和求解，既保持了各学科设计的自主性，又保证了相互间设计的一致性，从而可以解决学科间的耦合关系【3 5 1 。根据对耦合变量不同的处理方法，m d o 求解策略可以归纳为两大类：单级优化算法和两级优化算法，其中两级优化算法中协作优化算法和并行子空间优化算法较为常见。在此处所说优化算法与传统优化算法不同，m d o 优化算法指的是m d o 求解策略，目的是解决学科间耦合关系。1 单级优化算法( 1 ) 标准的系统级优化算法( n e s t e da n a l y s i sa n dd e s i g n ，n a n d )n a n d 算法还不算是真正的m d o 算法，它只是通过对各个子学科的分析进行集成来形成系统分析，本质上仍然是传统的单学科优化。因为此种算法可靠性较高，在m d o 算法中经常作为基准，来判断各种m d o 算法的优劣。( 2 ) 基于g s e 的单级优化算法对系统进行整体分析时，设计变量维数较大，此种算法采用敏度分析法有效地减少系统设计变量，降低设计变量维数。基于g s e 的单级优化算法是在n a n d 的基础上，子学科并行进行局部敏度分析，然后通过g s e 得到系统全局灵敏度，再根据系统全局灵敏度构造系统近似模型，对系统近似模型进行优化求最优解。因为各个子学科只进行敏度分析，系统级进行优化，所以这种算法仍属于单级优化算法。( 3 ) 一致性约束优化算法( c o m p a t i b i l i t yc o n s t r a i n e do p t i m i z a t i o n ，c c o )c o o 算法也称为同时分析和设计算法( s i m u l t a n e o u sa n a l y s i sa n dd e s i g n ，s a n d ) ，其基本思想是在子学科进行分析时，其他学科的状态变量用辅助设计变量代替，这样每个子学科的分析可以并行进行。子学科分析的同时，系统级进行优化来协调各个子学科之间的耦合变量，最终使辅助设计变量与状态变量一致。同样，由于在子学科只进行并行分析，而不能进行优化设计，此种算法仍然属于单级优化算法。2 两级优化算法( 1 ) 协作优化算法( c o l l a b o r a t i v eo p t i m i z a t i o n ，c o )c o 算法是由k r o o 等人【6 3 , 6 4 】在一致性约束优化算法基础上提出的一种多级m d o 算法。在一致性约束优化算法中每个子空间( 或子系统) 只进行分析，而在c o 算法中每个子空间不仅进行分析而且进行设计优化。其基本思想是每个子空间在设计优化时可暂时不考虑其它子空间的影响，只需满足本子系统的约束，它的优化目标是使该子系统设计优化方案与系统级优化提供的目标方案的差异最小。各个子系统设计优化结果的不一致性通过系统级优化来协调，通过系统级优化和子系统优化之间的多次迭代，最终找到一个一致性的最优设计，其计算框架如图1 4 所示。集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究图1 4 c o 计算框架这种算法的优点是消除了复杂的系统分析，各个子系统能并行地进行分析和优化，虽然c o 算法的收敛性还没有得到严格的证明，但现有的算例表明c o 算法的收敛性是可靠的。( 2 ) 并行子空间算法( c o n c u r r e n ts u bs p a c eo p t i m i z a t i o n ，c s s o )目前属于并行子空间优化算法类的m d o 算法主要包括以下几种形式( 其计算框架如图1 5 所示) ：图1 5c s s o 计算框架1 ) 基于敏感分析的并行子空间优化算法为了克服基于g s e 的单级优化算法只能并行地进行敏感分析而不能进行设计优化的缺陷，s o b i e s k i 提出一种并行子空间优化算法【6 5 】。c s s o 算法是一种非分层的系统优化方法，其基本思想是，将系统设计变量分解到各个子学科中，每个子空间的设计变量都是系统设计变量的子集，且互不相交。对各个子学科并行地进行优化设计与分析。在每个子学科的优化过程中，涉及该子学科的状态变量与约束方程用该学科的分析方法精确进行分析，其他学科的状态变量与约束方程采用基于g s e 的近似方程进行计算。这些子学科的设计优化结果联合组成c s s o 算法的一个新设计方案，9集美大学硕士学位论文轮式装载机工作装置多学科协同优化技术的研究着个方案又被称为c s s o 优化过程的下一个初始值。c s s o 算法可以减少系统分析次数，且每个子学科能够实现并行设计，同时，通过g s e的近似分析与协调优化，保持了原系统的耦合性。但是由于c s s o 算法是基于g s e 的线性近似，对于一些算例来说不一定能保证收敛。2 ) 改进的基于敏感分析的c s s o 算法为了克服c s s o 的缺陷，r e n a u d 等提出了一种改进的c s s o 算法，对原c s s o 的改进主要体现在系统协调方法上。在改进的c s s o 算法中协调方法是通过系统分析的近似模型进行优化来获得一个新方案，而不是简单地将子空间优化结果叠加在一起【3 6 1 。子学科优化设计之后将子学科分析结果存入设计数据库，系统分析的近似模型来自于此。随着迭代过程的进行，设计数据库也逐渐丰富，相应的系统分析模型也趋于精确。3 ) 基于响应面的c s s o 算法b a t i l l 等【6 6 】在改进的基于敏感分析的c s s o 算法基础上提出了基于响应面c