多学科优化介绍
Isight-11-多学科设计优化-MDO-介绍
多学科设计优化—— 基本概念
• 多学科设计优化（Multidisciplinary Design Optimization） – 美国国家航空宇航局（NASA）Langley 研究中心的多学科分支机构 （MDOB）对多学科设计优化的定义如下： • Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is a methodology for the design of complex engineering systems and subsystems that oherently exploits the synergism of mutually interacting phenomena. – 多学科设计优化是一种针对于涵盖多个学科领域的复杂系统进行设 计优化的方法，强调各学科子系统在独自设计优化的基础上的相互 之间的并行协作 – 多学科设计优化的主要思想是在复杂系统设计的整个过程中集成各 个学科的知识、分析不建模理论和计算方法，应用有效的设计优化 策略组织和管理计算过程，充分发挥学科与家的技术优势，通过实 现并行设计优化，获得系统的整体最优解
多学科设计优化—— 特点
• 按系统中各学科属性将复杂系统分解为子系统，其分解形 式不工业界通用的设计组织形式相一致
• 各子系统具有相对独立性，便于发挥学科与家在某一领域 的技术优势，应用适合于该学科的分析和优化工具进行建 模和优化，提高子系统分析求解的准确度和效率，同时便 于对学科优化设计模型进行调控
• 方法：通过学科级优化，采用松弛因子等方法实现系统级协调的方式 ，将多学科问题分解为系统级和学科级两层优化。
• 原理：协同优化算法的原理是将一复杂的目标函数分解成简单的子目 标函数，然后再将这些子目标函数进行协同优化。 – 基本思想是每个子空间在设计优化时可暂时丌考虑其它子空间的 影响，只需满足本子系统的约束，它的优化目标是使该子空间设计优 化方案不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丌一致性，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
多学科设计优化简要介绍
多学科设计优化简要介绍多学科设计优化 (Multidisciplinary Design Optimization,简称 MDO)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系统和子系统的方法论。
其主要思想是在复杂系统设计的整个过程中利用分布式计算机网络技术来集成各个学科 (子系统 )的知识，应用有效的设计优化策略，组织和管理设计过程。
其目的是通过充分利用各个学科(子系统 )之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统的整体最优解，通过实现并行设计，来缩短设计周期，从而使研制出的产品更具有竞争力。
因此，MDO宗旨与现代制造技术中的并行工程思想不谋而合，它实际上是用优化原理为产品的全寿命周期设计提供一个理论基础和实施方法。
MDO研究内容包括三大方面：1，面向设计的各门学科分析方法和软件的集成；2，探索有效的 MDO算法，实现多学科 (子系统 )并行设计，获得系统整体最优解；3，MDO分布式计算机网络环境。
多学科设计优化问题 ,在数学形式上可简单地表达为：寻找：x最小化：f=f(x,y)约束：hi(x,y)=0 (i=1 ,2 ,… ,m) gj(x,y)≤ 0 (j=1 ,2 ,… ,n)其中：f 为目标函数；x为设计变量；y是状态变量；hi(x,y)是等式约束；gj(x,y)是不等式约束。
状态变量 y，约束 hi 和 gj以及目标函数的计算涉及多门学科。
对于非分层系统，状态变量 y，目标函数 f，约束hi 和 gj 的计算，需多次迭代才能完成；对于分层系统，可按一定的顺序进行计算。
这一计算步骤称为系统分析。
只有当一设计变量 x通过系统分随着科学技术日新月异的发展，我们的武器装备，尤其是战斗机的水平日益提高，装备复杂程度已远超乎平常人的想象，装备设计不单要用到大量的人力，甚至已牵涉到了数十门学科。
例如，战斗机设计中就包括了液压、传动、流体力学、计算流体力学、空气动力学、发动机、结构力学、传热学、热力学、自动控制、电子、软件、计算机、可靠性、维修性、保障性、安全性、测试性等若干学科。
isight多学科优化软件
* 以螺旋桨设计为例：
设计变量：
例子：传统设计流程
参数文件
1. 2. 3.
螺距 拱度分布 侧斜纵倾分布
Matlab UG
CAD文件
型线数据文件
Gambit Fluent
仿真结果文件 达到设计目标和满足约束： 1. 2. 3. 最大化：效率 最优化：压/ 吸力面压力 分布 推力系数＝常数
性能指标： 1. 2. 3. 效率 压/ 吸力面压力分布 推力系数
型线数据文件
流体模型文件
设计流程自动化, 缩短设计迭代的周期 计算机辅助的现代设计方法, 辅助经验设计 星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
iSIGHT主要工作
• •
集成及过程自动化 设计方案寻优
星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
集成的软件概览(不完全统计)
结构、材料
SPICE Maxwell 2D/3D Speed Saber Designer FLUX2D/3D IDEAS-ESC Mentor Cadence Ansoft. HFSS …
FLUENT CFX TASCflow Flotherm STREAM STAR-CD …
HYSYS Aspen AMESim gPROMS chemkin …
优化方法 优化方法 近似模型
CAE CAE
有效准确的近似建模方法：
（1~4）阶响应面模型（RSM方法） 径向基神经网络模型（RBF方法）
星云智熵科技（北京）股份有限公司@2014
质量工程方法概览
在设计中考虑随机输入变量 分析并改进设计质量
可靠性： 处于安全约束内的概率
稳健性：性能随不确定因素的波动水平
多学科优化介绍
多学科优化（MDO）是一个工程领域，它使用优化方法来解决包含多个学科的设计问题。
它也被称为多学科系统设计优化（MSDO）和多学科设计分析和优化（MDAO）。
MDO的主要思想为：采用各学科已发展成熟的精度高的分析模型，提高优化设计可信度；通过充分利用各个学科（子系统）之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统的整体最优解；通过各学科组并行设计，缩短设计周期；用精细数值分析模型取代了工程估算的经验公式，面向创新布局的工程设计。
MDO的主要特点包括：
1.集成性：MDO将多个学科的知识和技能集成在一起，以解决复杂的
设计问题。
2.优化性：MDO使用先进的优化算法和技术，以找到最佳的设计方案。
3.交互性：MDO强调各学科之间的交互和合作，以促进创新和改进。
4.适应性：MDO可以根据不同的设计问题和需求进行调整和改进。
MDO的应用领域非常广泛，包括航空航天、汽车、电子、建筑、计算机和配电等。
在航空航天领域，MDO已经被广泛应用于飞机和航天器的设计中。
例如，波音混合翼身（BWB）飞机概念在概念和初步设计阶段广泛使用了MDO。
BWB设计中考虑的学科是空气动力学、结构分析、推进、控制理论和经济学。
此外，MDO还可以应用于其他领域，如医疗、农业、环保等。
例如，在医疗领域，MDO可以用于药物设计和疾病治疗方案的优化。
在农
业领域，MDO可以用于农作物种植方案的优化。
在环保领域，MDO 可以用于污染控制和资源利用的优化。
总之，多学科优化是一种强大的工具，可以帮助工程师和设计师解决复杂的设计问题。
它不仅可以提高设计的效率和准确性，还可以促进创新和改进。
多目标多学科优化设计
常见的多目标优化算法包括非支配排序遗传算法、Pareto最 优解法、权重法等。这些算法在解决实际多目标优化问题中 具有广泛的应用价值。
03 多学科优化设计理论
学科交叉的重要性
01
创新性
学科交叉有助于打破传统学科界 限，激发新的思维方式和研究方 法，促进创新。
综合性
02
03
高效性
多学科优化设计能够综合考虑多 个学科的知识和原理，提高设计 的综合性能和整体效果。
船舶结构多目标多学科优化设计
总结词
船舶结构多目标多学科优化设计是提高船舶 结构强度、耐久性和降低建造成本的有效途 径。
详细描述
船舶结构多目标多学科优化设计涉及结构力 学、流体力学、船舶工程等多个学科领域， 旨在实现船舶结构、航行性能和建造工艺的 综合优化。通过多目标优化算法，可以找到 满足多个性能指标的优化设计方案，提高船 舶的结构强度、耐久性和经济性。
探讨多目标多学科优化设计在各个领 域的具体应用，深入挖掘其潜力和价 值，为相关领域的发展提供更多支持。
开展多目标多学科优化设计在实际工 程中的应用研究，提高其在实际问题 中的解决能力和实用性，为工程实践 提供更多帮助和支持。
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学科交叉的实践方法
1 2
建立跨学科团队
组织来自不同学科的专家和学者，共同开展研究 和设计工作。
制定统一的设计目标和评价标准
在多学科交叉设计中，需要制定明确、统一的设 计目标和评价标准，以便各学科协同工作。
3
加强沟通和协调
在多学科交叉设计中，各学科之间的沟通和协调 至关重要，应定期组织交流会议和讨论活动，促 进信息共享和知识交流。
多学科协同优化设计
多学科协同优化设计随着科技的进步和社会的发展，现代设计越来越涉及到多个学科领域的知识和技术。
传统的单一学科设计已经无法满足复杂和多样化的需求。
因此，多学科协同优化设计应运而生。
本文将介绍多学科协同优化设计的概念、原理、方法和应用，并探讨其在各个领域的前景。
一、概念多学科协同优化设计是一种综合运用多个学科的知识和技术，通过协同合作以达到最优设计的方法。
它涉及到多个学科领域，包括但不限于工程、数学、物理、化学、生物学等。
多学科协同优化设计的核心是协同合作和优化，即通过多个学科的专家和研究者的合作，以优化设计的性能、效率和成本。
二、原理多学科协同优化设计的基本原理是将不同学科的知识和技术有机地结合在一起，构建一个综合的优化设计模型。
这个模型可以同时考虑多个学科的要求和约束，通过协同合作寻找最优解。
在实际应用中，多学科协同优化设计往往采用模型与算法相结合的方法。
通过构建数学模型，将设计问题转化为一个优化问题，并应用优化算法来求解最优解。
三、方法多学科协同优化设计的方法有多种，常用的有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法可以自适应地搜索设计空间，以找到最优解。
此外，还可以借助计算机仿真技术，通过模拟设计和优化过程，加速设计的进程。
多学科协同优化设计还可以应用一些专门的工具和软件，如CAD、CAE等，提供可视化和辅助决策的功能。
四、应用多学科协同优化设计在各个领域都有广泛的应用。
以工程设计为例，多学科协同优化设计可以在减少成本、提高性能、缩短设计周期等方面发挥重要作用。
在汽车工业中，多学科协同优化设计可以在车身结构、发动机、悬挂系统等方面进行优化，提高汽车的燃油经济性和安全性。
在建筑设计中，多学科协同优化设计可以在结构、材料、能源等方面进行综合优化，提高建筑的效益和环境友好性。
五、前景多学科协同优化设计具有良好的前景。
随着各个学科的交叉和融合，多学科协同优化设计将发挥越来越重要的作用。
它可以提高设计的质量和效率，满足不断增长和复杂化的需求。
多学科优化
摘要：工程系统近年来变得相当大和复杂。
所要求的设计相当复杂并且仅仅考虑一个学科的话不容易满足设计要求。
因此，需要考虑到不同学科的设计方法。
多学科设计优化是考虑到多学科设计环境所形成的优化方法。
MDO包含七中方法。
他们是多学科可行方法MDF,单学科可行方法IDF,同时运行方法AAO,并行子空间优化方法CSSO,合作优化CO,错落综合系统合成方法BLISS,基于子空间的多学科优化MDOIS.通过几个数学例子，方法的性能可以得到评估和比较。
用于比较所定义的具体要求和新的数学问题类型是根据要求所定义的。
所有的方法被编码并且可以在数量和质量上比较方法的性能。
1．简介目前，工程系统都是相当大而且复杂的。
对于这类系统，设计要求是严苛的。
因此，设计工程师正在寻求新的方法，其中之一是多学科设计优化(MDO；Balling 和Sobieszcznski-Sobieski在1996提出)。
MDO是一种设计优化方法。
一般来说，优化在实施时，仅仅只考虑到了一门学科。
然而，用单一的学科去解决现代工程问题是相当困难的。
因此，我们需要一种可以覆盖多学科的设计方法。
在Sobieszczanski-Sobieski于1998年提出并行子空间优化之后，其他的几种方法也被相继提出来。
多学科设计优化方法分为单级方法和多级方法。
单级方法一般有一个单一的优化程序并且直接使用非层次结构。
以下这些方法就是属于单级方法，其中包括多学科可行法（MDF；Cramer等在1993年提出）、独立学科可行法（IDF；Cramer等在1993年提出；Lee在2004年提出）、All-at-once （AAO；Cramer等在1993年提出；Haftka在1985年提出）和基于独立子空间的多学科优化（MDOIS;Park在2007年提出；Park和Shin在2005年提出）。
在单级方法下，除了MDOIS以外，所有的学科都不能决定设计，并且分析只在学科之间进行。
多学科优化
在ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ级方法中，学科可以被分 解也可以不分解。但学科间一 旦被分解开，每一个学科就需 要单独处理。在多级方法中， 学科通常是需要分解的
引言
在设计机翼时，应同时考虑上述两个学科。单个设 计问题则需要独立地针对每个学科进行解释。例如， 曳力最小化问题是通过计算流体动力学的输出值执行 的，机翼结构的重量最小化是通过有限元法的输出值 执行的；在这个例子中使用的优化技术就称作多学科 优化。在两个学科有共同的设计变量，目标函数和约 束条件。它们在每个学科中也能得到独立的解释。 机翼的分析和设计中耦合占主导地位。这个问题一 种 MDO 角度还不能完全地解决，所以设计者检验了 各种方法。有时，机翼的设计涉及到控制论学科，还 有很多对设计的参考。本章不对机翼的有关问题进行 阐述，而是讨论 MDO 的通用方法和研究其应用。
3.线性分解与全局灵敏度方程
表达式(7)-(11)的优化问题很难解决大规模问题。大规模 问题可以按照各个学科在分析类型的基础上进行分解。 在式(8) f f1 f 2 fc 中，利用目标函数的线性相加性，式 (7)-(9)可以改写为：
x1 , x 2 , xc
min s.t.
(12) (13) (14)
应用了全局灵敏度的mdois的流程图47mdois单级方法多级方法多学科可行方法mdf单学科可行方法idf同时分析优化法aao基于独立子空间的多学科设计优化mdois并行子空间优化算法csso两级集成系统综合法bliss协同优化算法co多学科可行方法mdf并行子空间优化算法csso单学科可行方法idf同时分析优化法aao基于独立子空间的多学科设计优化mdois两级集成系统综合法bliss协同优化算法co有系统分析环节它们能够保证在设计过程中多学科可行始终满足
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2.6BLISS方法
CSSO方法不适用于多变量问题,CO不适用于变量祸合严重的多 学科问题,使得人们想找一种更能有效的解决多学科优化问题的方 法, BLISS可以满足这样的要求。
BLIss方法将多学科问题的设计变量分成两层,系统级设计变量(System Variable)和学科级设计变量(ModularVariable),相应地存在系统级优化过程和 学科级优化过程。其中,系统级优化过程优化少量的全局设计变量z,并行的学 科优化则优化本学科的局部设计变量x。
CSSO方法恰能特性:在系统进行优化的同时通过学科优化来改善最优 结果。这将提高系统得到最优解的速度,同时由于每个学科参与优化,使得 每个学科对共同改善系统优化结果发挥其特长。 CSSO在执行优化的时候不需进行过多的学科分析或者系统分析。子空 间并行优化的策略也为快速搜索到最优解提供了保障。但是CSSO在实际 问题中的应用表明,对于系统设计变量超过20的问题,其求解效率很低。
二多学科优化设计
MDO方法总论：
在多学科设计问题中,学科组织形式可分为层次型(hierarchic)和 非层次型(Non一hierarchic)。层次型结构指的是各个学科之间的 组织是严格按照金字塔型,自上而下的结构,上层对下层提出需求, 下层计算以后反馈给上层。非层次结构问题学科之间是交叉藕合 的。对于层次型问题,不需要考虑学科之间的一致性问题,因此每 次设计并不需要在学科之间进行迭代求解。但是对于非层次型问 题,由于学科之间存在藕合变量,为了在每个设计点中寻找一个统 一解,需要进行多次迭代。 一个MDO问题应该用MDO方法来确定。确定问题后，这个问 题应该转变成有公式形式的优化问题。这个公式可以根据所应用 的MDO方法而改变。
通常七中类型的方法都有，他们是MDF， IDF， BLISS， CSSO， CO， AAO,MDOIS。优化过程中基于梯度的方法经常用到。最近一些MDO研究者采用 基于非梯度的方法比如遗传算法，神经网络算法，模拟退火算法等。
2.1多学科可行方法(MDF)
MDF方法是解决MDO问题最普通的方法
MDF方法的最大缺点是,在处理复杂的多学科优化设计问题时,由于 每次系统分析需要进行冗长的迭代过程,使得优化问题相当耗时。 多学科可行方法与传统的单学科优化表达没有区别,但是MDF与单学科 优化存在质的差别,主要体现在,MDF迭代过程中需要进行系统分析（MDA ）
各学科之间并行分析的特性使IDF避免了MDA过程。另外,由于在 实际问题中藕合变量要比状态变量少的多,所以采用IDF方法的优 化问题的规模要比AAO小很多。 IDF与AAO方法仅提供学科之间独立分析。
2.4并行子空间优化方法(CSSO)
并行子空间优化方法是一种非分层结构的两级多学科优化方法。
CSSO方法流程图
2.2同时分析算法(AAO)
:
AAO并不要求每次优化迭代步都是多学科可行的,只要在最优 点能达到多学科可行性就可以,避免了复杂的MDA过程。但是在 优化问题中,由于添加了相应于状态变F)
IDF方法是MDF与AAO两种方法的折中。 IDF的优化执行过程与传统的单学科优化算 法类似,只是传统的单学科优化只进行一个 学科的分析,而IDF在执行分析过程的时候有 多个学科分析,各学科分析之间没有通信,可 并行执行,学科之间祸合变量的一致或相容 通过兼容约束实现。
在BLISS优化过程中,用最优敏感性分析数据 将学科优化结果和系统优化联系起来。类似 于CSSO方法,在优化过程开始时,需要进行 一次完全的系统分析来保证多学科可行性, 并且用梯度导向提高系统设计,在学科设计 空间和系统设计空间之间进行交替优化。
标准BLISS方法流程图
2.5协同优化方法(CO)
协同优化方法具有以下特点: 1)其算法结构与现有工程设计分工的组织形式相一致,各学科级优化问题 代表了实际设计过程中的某一学科领域,如气动、结构、推进等等,具有 模块化设计的特点,因此计算结构清晰明了,易于组织管理。 2)各学科己有的分析设计软件能够很容易地移植到相应学科的分析设计过 程中,不需要做进一步的变动,有利于分析设计的继承性。 3)计算具有并行性,各学科的分析过程同时进行,能缩短设计周期。