发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法、介质及设备

技术领域

本发明涉及发动机仿真设计的方案选取系统及方法，具体涉及一种发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法、介质及设备。

背景技术

在现有技术中，传统的发动机设计方案比选，主要依赖于专家的主观评价，由专家凭借自身工程经验决策发动机设计方案好坏；在参数优化计算时，一般由设计员根据自己对发动机的理解计算出几个典型工况点的性能参数用于比选、判断参数设计的好坏，参见图1，以推力的参数优化为例，计算量大，缺乏优化连续性，未实现火箭总体指标、发动机、组件关键参数的多层级协同优化。

随着数字化技术的发展，从数字化转型需求和液体火箭发动机自身发展的需要出发，开展发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取技术研究，实现基于数字化平台的发动机系统方案设计、参数优化及方案优选具有重要意义。

发明内容

为解决现有发动机系统方案设计过程中参数优化手段不足，评价指标量化不连续，方案优选过于主观等技术问题，本发明提出一种发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法、介质及设备，通过参数敏感度分析精准识别对发动机性能影响较大的设计参数；通过全流程多目标优化技术，实现对既定设计参数的多方位、快速优化；通过基于正负理想点的发动机系统方案评价及优选方法，实现发动机系统方案的客观、量化评价，为发动机数字化研制提供技术支撑。

本发明的技术方案为：

一种基于发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

S1、构建需要进行方案选取的发动机系统的全流程多目标参数优化计算模型；

S2、提取发动机系统的基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标的初始基本参数，输入全流程多目标参数优化计算模型；

S3、对全流程多目标参数优化计算模型中基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标分别对应的初始基本参数进行参数敏感度分析，根据设定的阈值，分别选出与基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标敏感度高的初始基本参数作为敏感参数；

S4、以所述敏感参数为自变量，以基本性能类评价指标、重量类评价指标、成本类评价指标为因变量，采用步骤S1中全流程多目标参数优化计算模型进行仿真计算，获得各个敏感参数与因变量之间的关系，将各个敏感参数优选值进行排列组合，通过全流程多目标参数优化计算模型获得对应的多个发动机系统方案；

采用正负理想点对多个发动机系统方案进行比选，获得最佳发动机系统方案。

进一步地，步骤S5中，采用正负理想点对多个发动机系统方案进行比选，具体为：

S5.1、提取步骤S4中多个发动机系统方案分别对应的基本性能类、重量类、成本类评价指标，构建初始评价矩阵，如下式：

其中，m为发动机系统方案的数量，n为评价指标的数量，x

x

S5.2、将初始评价矩阵的各个元素无量纲化，获得无量纲评价矩阵；

由于初始评价矩阵中的各个元素是有量纲的，且不同指标的数值大小差异较大，不便于方案比较，因此需要将各元素进无量纲化、归一化，使得各个元素都转化成0～1之间的某个数值；

数值越大对于发动机系统越有利的效益型参数，则采用下式进行无量纲化：

其中，Z

或数值越大对于发动机系统越有害的成本型指标，则采用下式进行无量纲化：

得到无量纲评价矩阵Z，公式如下：

S5.3、根据各个评价指标在发动机系统中的权重，获得权重向量W，W＝(w

/>

S5.4、根据加权评价矩阵Y，获得各评价指标的正理想点

计算第i个发动机系统方案的正理想点和负理想点的欧几里德距离L

S5.5、计算评估系数C

C

根据C

进一步地，所述步骤S4还可以采用：

以所述敏感参数为自变量，以基本性能类评价指标、重量类评价指标、成本类评价指标为因变量，采用步骤S1中全流程多目标参数优化计算模型进行仿真计算，获得各个敏感参数与因变量之间的关系，将各个敏感参数优选值进行排列组合，通过全流程多目标参数优化计算模型获得对应的多个发动机系统方案；采用正负理想点对多个发动机系统方案进行比选，获得优选发动机系统方案；

返回步骤S2，将其中基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标的初始基本参数，对应替换为所述多个发动机系统方案中的基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标的基本参数，重新获得多个发动机系统方案，再次采用正负理想点对多个发动机系统方案进行比选，获得优选发动机系统方案；

多次迭代，直至在前的多个发动机系统方案的评估系数C*与在后的多个发动机系统方案的评估系数C*比较相差小于1‰，取C*最大值对应的发动机系统方案为最佳发动机系统方案。

进一步地，步骤S1中，构建需要进行方案选取的发动机系统的全流程多目标参数优化计算模型采用模块化建模技术，具体为：

S1.1、建立发动机系统参数计算模型，公式如下，

k

k

k3＝K3(a

其中，k

a

S1.2、建立发动机系统各个评价指标对应的基本参数与该基本参数对应组件设计变量的关联关系，公式如下，

其中，A

完成全流程多目标参数优化计算模型的构建。

进一步地，步骤S1中，全流程多目标参数优化计算模型包括基本性能子模型、重量子模型、成本子模型及组件参数子模型；组件参数子模型包括推力室子模型、涡轮泵子模型、调节机构子模型、发生器子模型、贮箱子模型。

进一步地，步骤S2中，所述参数敏感度分析采用数学分析法或计算机批量仿真分析法。

进一步地，步骤S2中，所述基本性能类评价指标包括发动机比冲评价指标、发动机推力评价指标及发生器温度评价指标。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特殊之处在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现上述发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法的步骤。

本发明还提供一种计算机设备，包括处理器、与所述处理器连接的存储器以及可在所述处理器上运行的计算机程序，其特殊之处在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法的步骤。

本发明的有益效果：

1、本发明通过正负理想点比选方法，对全流程多目标优化计算模型中获得的各个量化评价指标(推力、比冲、干重、湿重、成本等)，进行考核计算，获得各评价指标离最优参数的差距。由此，得到各个发动机系统方案的综合得分，由此选出最佳方案；本发明提供的方案优选方法提供了一种更客观的评价方法，提升了方案评价优选的准确性，且评价维度多样，评价指标更加量化。

2、全流程多目标参数优化计算模型不仅向上游关联了运载火箭总体关注的比冲、推力等基本性能，还建立了重量、成本等子模型，实现了面向任务需求的多目标优化；而且，向下游还建立了与推力室、涡轮泵、调节机构、发生器、贮箱等关键组件参数关联的组件参数子模型，实现了火箭发动机系统参数的多层级、深度、协同优化，有利于实现动机系统方案整体最佳，而非局部最佳，同时基于全流程多目标参数优化计算模型可实现各个参数的连续优化，而非少数工况点的比较。

3、本发明发动机优化之前进行参数敏感度分析，精准识别了对比冲、推力、重量等评价指标影响较大的发动机及其组件设计参数，缩小了参数优化分范围，提高了工作效率。

附图说明

图1为现有发动机系统方案比选的参数选择示意图；

图2为本发明发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法流程图；

图3为本发明实施例中数学分析法对真空比冲影响因素的敏感度分析结果示意图；

图4为采用本发明实施例中全流程多目标参数优化计算模型的发动机总重量敏感参数(室压)优化示意图。

具体实施方式

参见图2，本实施例提供一种发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法，该方法包括以下步骤：

S1、构建需要进行方案选取的发动机系统的全流程多目标参数优化计算模型；具体为：

S1.1、建立发动机系统参数计算模型，公式如下，

k

k

k3＝K3(a

其中，k

a

S1.2、建立发动机系统各个评价指标对应的基本参数与该基本参数对应组件设计变量的关联关系，公式如下，

其中，A

完成全流程多目标参数优化计算模型的构建。

S2、提取发动机系统的基本性能类(发动机比冲、发动机推力、发生器温度等)评价指标、重量类(干重、湿重)评价指标及成本类评价指标初始基本参数，输入全流程多目标参数优化计算模型。

现行研制模式下，由于不具备该全流程多目标参数优化计算模型，在参数优化计算时，一般由设计员根据自己对发动机的理解计算出几个典型工况点的性能参数，如图1所示，计算量大，缺乏优化连续性，未实现火箭总体指标、发动机、组件关键参数的多层级协同优化。全流程多目标参数优化计算模型包括基本性能子模型、重量子模型、成本子模型及组件参数子模型。本实施例中的全流程多目标参数优化计算模型不仅向上游关联了运载火箭总体关注的比冲、推力等基本性能，还建立了重量、成本等子模型，实现了发动机系统任务需求总体的多目标优化；向下游还建立了与推力室、涡轮泵、调节机构、发生器、贮箱等关键组件参数关联的组件参数子模型，实现了火箭发动机系统参数的多层级协同优化，有利于实现动机系统方案整体最佳，而非局部最佳，同时基于全流程多目标参数优化计算模型可实现各个参数的连续优化，而非少数工况点的比较。

S3、由于发动机各组件设计参数比较多，对所有的参数进行优化计算工作量大。针对该问题，对全流程多目标参数优化计算模型中基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标分别对应的初始基本参数进行参数敏感度分析，根据设定的阈值，分别选出对基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标影响大、敏感度高的初始基本参数作为敏感参数。

参数敏感度分析采用数学分析法或计算机批量仿真分析法；其中，数学分析方法首先将公式(1)～(4)无量纲化，而后在设计点附近进行小偏差化，得到小偏差后的参数敏感度分析方程，如公式(5)～(8)：

δk

δk

δk3＝K3(δa

其中，δ为对应的无量纲参数；

参见图3，基于上述公式(5)～(8)，将输入组件设计变量做微小变动，则输出各评价指标的变化幅度，将这些分析结果汇集，可获得对评价指标影响较大的敏感参数。

随着仿真技术的发展，采用计算机批量计算进行参数敏感度分析，逐渐被广泛应用。以氧泵转速对发动机真空比冲的影响分析为例，其分析过程为：首先将氧泵转速(n

S4、以所述敏感参数为自变量，以基本性能类评价指标、重量类评价指标、成本类评价指标为因变量，采用步骤S1中全流程多目标参数优化计算模型进行仿真计算，获得各个敏感参数与因变量之间的关系，将各个敏感参数优选值进行排列组合，通过全流程多目标参数优化计算模型获得对应的多个发动机系统方案。

经过参数敏感度分析，识别出对发动机比冲、发动机重量等核心指标影响较大的敏感参数，为优化系统方案，开展参数优化。将上述获得的敏感参数在公式(1)～(4)中设置为自变量，通过仿真计算，可得到各敏感参数对各目标评价指标的影响规律，以发动机总重量(结构质量+推进剂消耗量)为目标评价指标，对推力室进行优化，结果参见图4，图中可以看出，当发动机室压在3.6MPa左右时，发动机总质量最轻，但在3.6MPa附近发动机质量变化不大。因此，若仅从发动机总质量角度考虑，应当将发动机室压设计为3.6MPa附近。由于优化目标存在多个，围绕不同的优化目标，如基于比冲、推力、干重、湿重、成本的全流程优化，得到的发动机系统参数是不一样的，最终可能会得到多套不同的发动机系统方案：F1、F2、F3…，每套方案都涵盖了发动机设计所需要的所有系统基本参数。

需要指出的是，发动机参数优化时需要根据发动机应用场景不同，建立不同的优化目标、边界条件、约束机制。如一级发动机，一般关注的优化目标是质量、比冲，应以喷管出口压力为约束条件进行参数优化，而二级发动机则应以推力室喷管出口尺寸包络为约束条件进行优化；空间发动机则要以面积比为约束条件进行优化。

S5、上述多个方案由于评价维度较多，难以确定最佳方案。通过建立评价矩阵，各量化评价指标无量纲归一化，分配各评价指标评价权重，最终计算得到各方案的总得分，从而获得最优方案。本实施例采用正负理想点对多个发动机系统方案的进行比选，获得最佳发动机系统方案。具体的，包括以下步骤：

S5.1、提取步骤S4中多个发动机系统方案分别对应的基本性能类、重量类、成本类评价指标，构建初始评价矩阵，如下式

其中，m为发动机系统方案的数量，n为评价指标的数量，x

S5.2、将初始评价矩阵的各个元素无量纲化，获得无量纲评价矩阵；由于初始评价矩阵中的各个元素是有量纲的，且不同指标的数值大小差异较大，不便于方案比较，因此需要将各元素进无量纲化、归一化，使得各个元素都转化成0～1之间的某个数值；

数值越大对于发动机系统越有利的效益型参数(如比冲)，利用如下公式进行无量纲处理：

其中，Z

或数值越大对于发动机系统越有害的成本型指标(如重量、成本)，利用如下公式进行无量纲处理：

得到无量纲评价矩阵Z，公式如下：

S5.3、根据各个评价指标在发动机系统中的权重，获得权重向量W，W＝(w

S5.4、根据加权评价矩阵Y，获得各评价指标的正理想点

正理想点为矩阵Y各列的最大值，负理想点为矩阵Y各列的最小值；

计算第i个发动机系统方案的正理想点和负理想点的欧几里德距离，公式如下：

S5.5、计算评估系数C

C

根据C

优选的，将步骤S4中，获得所述多个发动机系统方案后，返回步骤S2，提取多个发动机系统方案的基本性能类评价指标、重量类评价指标及成本类评价指标的初始基本参数，输入全流程多目标参数优化计算模型；重新获得多个发动机系统方案，执行步骤S5；多次迭代，直至步骤S5中，在前的多个发动机系统方案的评估系数C*与在后的多个发动机系统方案的评估系数C*比较相差小于1‰，取C*最大值对应的发动机系统方案为最终发动机系统方案。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现上述方法的计算机程序。在其他可能的实施方式中，上述方法可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行上述“发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法”中描述的根据本实施方式提供的步骤。本实施例中用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本实施例的程序产品不限于此，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

在本实施例中，还提供了一种能够实现上述发动机系统全流程多目标参数优化的方案选取方法的计算机设备。

计算机设备的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元、至少一个存储单元、连接不同系统组件(包括存储单元和处理单元)的总线以及显示单元。

计算机设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口进行，并且，计算机设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本实施方式的方法。