【技术实现步骤摘要】
多目标航空舵机优化设计方法
本公开涉及一种航空舵机优化设计方法，尤其涉及一种多目标航空舵机优化设计方法。
技术介绍
航空舵机优化设计是一类多极值、有约束的非线性多目标规划问题，需要在同时满足国家标准、用户要求以及特定约束条件下，需求使舵机多项性能指标都达到最优的设计方案。但由于目标函数和约束条件都难以用关系式直接表示出来，并且多个目标相互制约，通常情况下得不到一个在各个目标上都表现得最优的“完美解”。因此，目标函数的处理以及优化算法的构造影响航空舵机设计方案的优劣，决定舵机运行性能的好坏。传统优化算法基于古典极值理论和传统随机算法，在舵机优化设计的实际应用中取得一定的成果，但仍然存在一些弊端。例如基于设计变量可微的假设，依赖问题梯度性强；寻优过程收初始解制约大，最优结果易收敛于初始值附近的局部最优点，全局搜索能力差。此外，传统优化算法主要用于解决单目标优化问题，对于多目标优化问题，主要是通过对目标函数加权组合将其转化为单目标进行优化，直接影响舵机设计结果及运行性能。近十年，随着舵机设计技术的不断进步，工程数学和现代智能算法也不断创新，这其中包括遗传算法、模拟退火算...
【技术保护点】
1.多目标航空舵机优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，确定航空舵机的目标函数和设计变量，建立航空舵机的结构参数多目标优化模型；步骤二，采用粒子群算法对步骤一得到的结构参数多目标优化模型进行优化，获得Pareto优化解集；步骤三，使用层次分析法建立航空舵机决策模型。
【技术特征摘要】
1.多目标航空舵机优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，确定航空舵机的目标函数和设计变量，建立航空舵机的结构参数多目标优化模型；步骤二，采用粒子群算法对步骤一得到的结构参数多目标优化模型进行优化，获得Pareto优化解集；步骤三，使用层次分析法建立航空舵机决策模型。2.根据权利要求1所述的多目标航空舵机优化设计方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤：步骤101，确定航空舵机目标函数：选取重量、能耗和刚度作为多目标航空舵机优化设计的三个目标函数；步骤102，确定航空舵机的优化设计变量：确定重量作为航空舵机优化设计的目标函数时的优化设计变量，确定能耗作为航空舵机优化设计的目标函数时的优化设计变量，确定刚度作为航空舵机优化设计的目标函数时的优化设计变量。3.根据权利要求2所述的多目标航空舵机优化设计方法，其特征在于，步骤101中，重量模型采用分别计算各个部件重量进行加和的方法，计算公式如下式所示：m舵机＝∑m部件；能耗模型表达为：W＝T×ω×t，设定要求舵面从初始位置转移到终止位置，摆动30°的时间t＝0.5s，式中T和ω分别表示电机的转矩和转速；刚度模型采用分别计算各个部件刚度进行加和的方法，计算公式如下式所示：其中KR1、KR2、KR3、KB分别为铰链R1、R2、R3以及舵机基座的刚度，为常值，Ky为舵机液压弹簧刚度，Kr为舵机输出杆刚度，KL为摇臂刚度；步骤102中，以舵机的重量、能耗和刚度作为目标，则最终选定以下4个设计变量：其中，X1、X2、X3、X4分别表示舵机的连杆长度、连杆摆动初始位置、作动筒的有效面积、泵的排量。则在m个粒子位置向量组中，将在第4维空间内第i个粒子的位置和速度向量表示如下：Xi＝{xiL,xiθ,xiA,xiD}(i＝1,2,…,m)首个粒子在4维空间的速向量表示为：Vi＝{viL,viθ,viA,viD}(i＝1,2,…,m)第一个粒子到目前为止搜索的最佳位置为：Pbest＝{pbestL,pbestθ,pbestA,pbestD}(i＝1,2,…,m)整个粒子群搜索到的最优位置为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦宗夏，于波，吴帅，焦灵芝，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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