CN109255144A - 一种起落架刹车构件轻量化设计方法 - Google Patents

一种起落架刹车构件轻量化设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法，包括：一，给定满足起落架正常功能需求的刹车构件mises应力和疲劳寿命的范围；二，确定刹车构件设计变量的变化范围；三，结合设计变量、mises应力、疲劳寿命的变化范围，给出约束条件，建立起目标函数；四，采用最优拉丁超立方试验设计方法选取样本点；五，根据样本点参数计算刹车构件的综合参数，包括构件质量、疲劳寿命、最大mises应力；六，联合M组样本点和M组刹车构件综合参数数据，采用完全搜索的方式建立四阶响应面模型；七，基于建立的响应面模型，采用多岛遗传算法对轻量化结构设计问题进行寻优，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数。

Description

一种起落架刹车构件轻量化设计方法
技术领域
本发明属于飞机起落架技术领域，特别涉及一种基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法。
背景技术
飞机起落架是飞机在起飞、着陆、滑行和地面停放等阶段的主要承力装置，在传统的飞机设计过程中，起落架零件设计采用静强度设计，辅以较大的安全系数进行强度校核，但采用该设计方法设计的起落架零件往往有较大的应力余量和疲劳寿命余量。在现代飞机设计过程中，利用CAD、CAE辅助工具进行轻量化设计成为飞机起落架设计的一个重要研究方向。对飞机起落架结构进行轻量化设计，有助于提升飞机的安全性和机动性能。
对于起落架结构的轻量化设计研究，2009年，王小锋.起落架刹车拉杆的可靠性减重设计[J].机电工程技术,2009,38(12):42-43+92+112.采用比较传统的优化方式，通过对某型飞机起落架刹车拉杆截面尺寸的静强度和疲劳强度可靠性校核，在强度裕度很大的情况下，按照给定可靠度，进行了截面尺寸最佳设计。2014年，刘文斌.某型无人机起落架结构拓扑优化[J].机械科学与技术,2014,33(11):1753-1757.建立了某型无人机起落架外筒支柱的拓扑优化模型,利用业内著名的结构优化平台OptiStruct,获得了满足强度和刚度约束条件下的最佳拓扑结构，实现结构轻量化。
在组合近似模型和智能优化算法进行结构优化的研究上，2014年，宇慧平,.基于响应面法的超高强钢点焊结构的尺寸优化[J].焊接学报,2014,35(04):45-48+115.以超高强钢点焊结构为研究对象,以结构用料最少为目标,对点焊结构中的尺寸参数进行优化,优化过程中采用响应面法将应力约束显式化,得到函数表达式,然后运用序列二次规划算法对非线性模型进行优化求解。2017年，汤春球,基于拉丁超立方抽样的薄壁梁抗弯性能研究[J].汽车技术,2017(05):30-35.为提高车身侧碰安全性,利用三点弯曲试验方法对薄壁梁的抗弯性能进行研究。采用拉丁超立方设计方法对薄壁梁结构的壁厚及其上面板宽度进行了方案设计，运用Isight建立了其与薄壁梁参数之间的克里金(Kriging)近似模型,并应用NSGA-Ⅱ优化算法对近似模型进行寻优。
纵观现有文献，有关组合近似模型和智能优化算法对起落架结构进行轻量化设计，一些文献的优化算法较为传统，可靠性虽高但效率较低；一些文献采用的试验设计方法样本均匀性不高，不能准确的拟合真实情况；一些文献采用的梯度优化算法，非常依赖初始设计点，落入局部解的可能性较大；大多只以满足强度要求为约束，没有考虑疲劳寿命，使得优化结果可行性不高。
发明内容
为满足飞机起落架结构的轻量化设计需求，提升飞机的安全性和机动性能，本发明提出了一种基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法，能可靠、高效的实现起落架刹车构件的轻量化设计。
本发明公开了基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法，包括如下步骤：
步骤一：在考虑安全系数的情况下，给定满足起落架正常功能需求的刹车构件mises 应力范围为σmax≤0.67σb，σb为所用材料的强度极限，疲劳寿命K的范围取 1.5Ka≤K≤2Ka，Ka为原件设计疲劳寿命；
步骤二：确定刹车构件设计变量的变化范围，耳片外径D∈[D1，D2]，十字梁纵向宽度K1∈[K1a，K1b]、十字梁横向宽度K2∈[K2a，K2b]、十字梁纵向厚度H1∈[H1a，H1b]、十字梁横向厚度H2∈[H2a，H2b]、耳片与梁的过渡倒角R∈[R1，R2]；
步骤三：结合设计变量、mises应力、疲劳寿命的变化范围，给出约束条件，建立目标函数；
设计变量：
X＝(X1，X2，X3，X4，X5，X6)T＝(D，K1，K2，H1，H2，R)T (1)
Xmin≤X≤Xmax，
式中：Xmin为设计变量下限，Xmax为设计变量上限；
状态变量：构件质量m，最大mises应力σ，疲劳寿命K：
m(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (2)
σ(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (3)
K(X))＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (4)
约束条件：
σ(X)≤0.67σb (5)
1.5Ka≤K(X)≤2Ka (6)
式中，σb为所用材料的强度极限，Ka为原件设计疲劳寿命；
目标函数：
f(X)＝m(X) (7)
在满足设计变量取值和约束条件的情况下，要求f(X)取最小值，即：
min f(X)＝min m(X) (8)
步骤四：采用最优拉丁超立方试验设计方法选取：组样本点，N为几何参数变量个数；
步骤五：根据样本点参数，更新数模，并计算刹车构件的综合参数，包括构件质量、疲劳寿命、最大mises应力；
步骤六：联合M组样本点和M组刹车构件综合参数数据，采用完全搜索的方式建立四阶响应面模型；
步骤七：基于建立的响应面模型，采用多岛遗传算法对轻量化结构设计问题进行寻优，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数。
步骤六中，建立四阶响应面模型时采用完全搜索的方法，以残差平方和最小为目标，进行项的最佳选择。
有益效果：本发明与现有技术相比，本发明采用最优拉丁超立方试验方法和响应面近似模型相结合的方法，使得优化过程可靠、高效，有助于提升飞机的安全性和机动性能。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为某型起落架刹车拉杆机构示意图；
图3为Isight起落架刹车构件集成优化平台示意图；
图2中标号名称：1、耳片外径D，2、十字梁纵向厚度H1，3、十字梁横向厚度H2， 4、十字梁纵向宽度K1，5、十字梁横向宽度K2，6、耳片与梁的过渡倒角R。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步阐述本发明。
如图1所示，本发明提供了一种基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法，包括如下步骤：
步骤一：在考虑安全系数的情况下，给定满足起落架正常功能需求的刹车构件mises 应力范围为σmax≤0.67σb，σb为所用材料的强度极限，疲劳寿命K的范围取 1.5Ka≤K≤2Ka，Ka为原件设计疲劳寿命；
步骤二：确定刹车构件设计变量的变化范围，如图2所示：耳片外径D∈[D1，D2]，十字梁纵向宽度K1∈[K1a，K1b]，十字梁横向宽度K2∈[K2a，K2b]，十字梁纵向厚度 H1∈[H1a，H1b]，十字梁横向厚度H2∈[H2a，H2b]，耳片与梁的过渡倒角R∈[R1，R2]；以上参数的取值范围如图表1所示：
表1
步骤三：结合设计变量、mises应力、疲劳寿命的变化范围，给出约束条件，建立起目标函数；
其中，设计变量、状态变量、约束条件以及目标函数由下面表达形式确定：
设计变量：
X＝(X1，X2，X3，X4，X5，X6)T＝(D，K1，K2，H1，H2，R)T (1)
Xmin≤X≤Xmax，
式中：Xmin——设计变量下限；Xmax——设计变量上限；
状态变量：构件质量m，最大mises应力σ，疲劳寿命K：
m(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (2)
σ(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (3)
K(X))＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (4)
约束条件：
σ(X)≤0.67σb (5)
1.5Ka≤K(X)≤2Ka (6)
式中，σb为所用材料的强度极限，Ka为原件设计疲劳寿命。
目标函数：
f(X)＝m(X) (7)
在满足设计变量取值和约束条件的情况下，要求f(X)取最小值，即：
min f(X)＝min m(X) (8)
步骤四：采用最优拉丁超立方试验设计方法选取：组样本点，N为几何参数变量个数；部分样本空间如表2所示：
表2
步骤五：根据样本点参数，利用catia进行数模的参数化建模以即时更新模型，利用abaqus软件进行有限元模型的参数化建模以即时计算构件应力和质量，利用fe-safe 软件计算构件的疲劳寿命。在Isight多学科优化软件中集成上述软件，搭建优化平台，计算刹车构件的综合参数，包括构件质量、疲劳寿命、最大mises应力；部分计算结果如表3所示：
表3
步骤六：根据上述样本参数数据和刹车构件综合参数数据，采用完全搜索法，以残差平方和(RSS)最小为目标，进行项的最佳选择以建立四阶响应面模型；残差平方和公式表达如下：
其中，yi是相应实际值，是相应近似值，n是构造响应面模型的样本点数。响应面模型部分项系数如表4所示：
表4
多项式 应力响应面模型系数 疲劳响应面模型系数 质量响应面模型系数
常数项 -652759.8727 136630670.5 106.7208301
x01 -17887.1103 -5839021.734 -51.05300052
x02 -43239.40208 -1745060.343 38.22506195
x03 -43239.40208 747412.5954 8.031993173
x01**2 943.8921466 236368.6195 2.020347542
x02**2 1107.269414 105219.1062 -2.327262263
x01*x02 -4.509145856 521.7968845 0.000622616
x01*x03 -0.729557246 -19.20404016 -0.001449702
x03*x04 2.932772188 -160.2692605 -0.002201666
x03**3 -73.67695388 1092.14854 0.009691113
x05**3 3.120696482 -4195.709328 0.078828555
x05**4 -0.049567774 141.9386737 -0.002614743
步骤七：基于建立的响应面模型，采用多岛遗传算法对轻量化结构设计问题进行寻优，多岛遗传算法种群数量为40，交叉概率为0.8，变异概率为0.03，岛间迁移率0.1，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数。目标参数优化前后对比如表5所示：
表5
优化目标参数 初始值(Kg) 优化后值(Kg) 两者的比较
构件质量 2.883 2.045 减重29％
起落架刹车机构设计参数的最终的优化结果如表6所示：
表6
采用kriging模型和序列二次优化算法进行组合，在相同的约束条件下对本例问题进行优化求解，优化结果如表7所示：
表7
优化目标参数 初始值(Kg) 优化后值(Kg) 两者的比较
构件质量 2.883 2.426 减重15.9％
该方法对于本例的优化效果明显不如本发明提出的优化方法，因此证明了本发明提出的基于响应面模型和多岛遗传算法的起落架刹车构件轻量化设计方法的优越性。

Claims (2)

1.一种起落架刹车构件轻量化设计方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：在考虑安全系数的情况下，给定满足起落架正常功能需求的刹车构件mises应力范围为σmax≤0.67σb，σb为所用材料的强度极限，疲劳寿命K的范围取1.5Ka≤K≤2Ka，Ka为原件设计疲劳寿命；
步骤二：确定刹车构件设计变量的变化范围，耳片外径D∈[D1,D2]，十字梁纵向宽度K1∈[K1a,K1b]、十字梁横向宽度K2∈[K2a,K2b]、十字梁纵向厚度H1∈[H1a,H1b]、十字梁横向厚度H2∈[H2a,H2b]、耳片与梁的过渡倒角R∈[R1,R2]；
步骤三：结合设计变量、mises应力、疲劳寿命的变化范围，给出约束条件，建立目标函数；
设计变量：
X＝(X1，X2，X3，X4，X5，X6)T＝(D，K1，K2，H1，H2，R)T (1)
Xmin≤X≤Xmax，
式中：Xmin为设计变量下限，Xmax为设计变量上限；
状态变量：构件质量m，最大mises应力σ，疲劳寿命K：
m(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (2)
σ(X)＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (3)
K(X))＝(D，K1，K2，H1，H2，R) (4)
约束条件：
σ(X)≤0.67σb(5)
1.5Ka≤K(X)≤2Ka (6)
式中，σb为所用材料的强度极限，Ka为原件设计疲劳寿命；
目标函数：
f(X)＝m(X) (7)
在满足设计变量取值和约束条件的情况下，要求f(X)取最小值，即：
minf(X)＝minm(X) (8)
步骤四：采用最优拉丁超立方试验设计方法选取：组样本点，N为几何参数变量个数；
步骤五：根据样本点参数，更新数模，并计算刹车构件的综合参数，包括构件质量、疲劳寿命、最大mises应力；
步骤六：联合M组样本点和M组刹车构件综合参数数据，采用完全搜索的方式建立四阶响应面模型；
步骤七：基于建立的响应面模型，采用多岛遗传算法对轻量化结构设计问题进行寻优，在收敛解中取最优解作为最终结构优化参数。
2.根据权利要求1所述的一种起落架刹车构件轻量化设计方法，其特征在于：步骤六中，建立四阶响应面模型时采用完全搜索的方法，以残差平方和最小为目标，进行项的最佳选择。
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