航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化

前言
第1章 渦輪葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化概述
第2章 渦輪葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)問題
　2.1 氣動(dòng)及傳熱分析
　　2.1.1 流場基本方程
　　2.1.2 流場湍流模型
　　2.1.3 固體場基本方程
　　2.1.4 耦合面上熱交換的處理
　　2.1.5 氣動(dòng)和傳熱的數(shù)值計(jì)算方法
　2.2 靜強(qiáng)度分析
　　2.2.1 彈性力學(xué)基本方程
　　2.2.2 靜力有限單元法
　2.3 振動(dòng)分析
　　2.3.1 慣性力
　　2.3.2 阻尼力
　　2.3.3 結(jié)構(gòu)動(dòng)平衡方程
　　2.3.4 結(jié)構(gòu)的自振頻率
　2.4 壽命分析
　　2.4.1 基于Manson-Conffin公式的方法
　　2.4.2 通用斜率法
　2.5 可靠性分析
　2.6 穩(wěn)健設(shè)計(jì)
　2.7 維修性、有效度、完整性及其他
第3章 渦輪葉片參數(shù)化幾何造型方法
　3.1 三維實(shí)心渦輪葉片參數(shù)化造型設(shè)計(jì)　
　　3.1.1 葉柵幾何參數(shù)的選擇
　　3.1.2 五次多項(xiàng)式葉片型線參數(shù)化方法
　　3.1.3 葉片幾何外形參數(shù)化程序驗(yàn)證
　　3.1.4 葉身的三維成型
　3.2 渦輪冷卻葉片參數(shù)化造型設(shè)計(jì)
　　3.2.1 渦輪直流冷卻葉片參數(shù)化造型
　　3.2.2 二維多腔式內(nèi)冷葉片參數(shù)化造型設(shè)計(jì)
　　3.2.3 基于解析及特征造型的渦輪冷卻葉片榫頭參數(shù)化設(shè)計(jì)
第4章 渦輪葉片多學(xué)科解耦與優(yōu)化系統(tǒng)重構(gòu)
　4.1 多學(xué)科可行方法
　4.2 單學(xué)科可行方法
　4.3 協(xié)作優(yōu)化方法
　4.4 并行子空間優(yōu)化
　4.5 兩級集成系統(tǒng)整合方法
第5章 渦輪葉片多學(xué)科可行優(yōu)化方法
　5.1 渦輪葉片的學(xué)科分析
　　5.1.1 氣動(dòng)和熱耦合分析
　　5.1.2 結(jié)構(gòu)分析
　　5.1.3 振動(dòng)分析
　　5.1.4 壽命分析
　5.2 渦輪葉片多學(xué)科耦合信息的傳遞
　　5.2.1 溫度參數(shù)空間插值傳遞方法
　　5.2.2 氣壓載荷的傳遞
　　5.2.3 幾何變形的傳遞
　5.3 渦輪葉片流、熱、固耦合的求解流程及系統(tǒng)
　5.4 渦輪葉片的多學(xué)科可行優(yōu)化
　5.5 多學(xué)科可行優(yōu)化方法優(yōu)化渦輪葉片的結(jié)果
第6章 渦輪冷卻葉片多學(xué)科可行設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
　6.1 各學(xué)科分析
　　6.1.1 氣動(dòng)與傳熱分析
　　6.1.2 強(qiáng)度分析
　　6.1.3 振動(dòng)分析
　　6.1.4 壽命分析
　6.2 渦輪冷卻葉片耦合信息傳遞
　　6.2.1 溫度三維插值傳遞方法
　　6.2.2 氣動(dòng)載荷
　　6.2.3 變形載荷
　6.3 三維直流冷卻葉片多學(xué)科可行設(shè)計(jì)優(yōu)化
　　6.3.1 冷卻設(shè)計(jì)變量選擇
　　6.3.2 三維冷卻葉片目標(biāo)函數(shù)
　　6.3.3 約束條件的選取
　　6.3.4 優(yōu)化設(shè)計(jì)流程
　　6.3.5 優(yōu)化結(jié)果
　　6.3.6 討論與分析
　6.4 多腔式二維冷卻葉片氣動(dòng)及傳熱設(shè)計(jì)優(yōu)化
　　6.4.1 KS函數(shù)方法
　　6.4.2 設(shè)計(jì)變量的選取
　　6.4.3 目標(biāo)函數(shù)建立
　　6.4.4 優(yōu)化設(shè)計(jì)
　　6.4.5 優(yōu)化結(jié)果與分析
第7章 渦輪葉片熱、流、固耦合協(xié)作優(yōu)化方法
　7.1 協(xié)作優(yōu)化方法的概念
　7.2 熱、流、固耦合問題協(xié)作優(yōu)化方法的介紹和驗(yàn)證
　　7.2.1 熱、流、固耦合問題協(xié)作優(yōu)化方法的步驟
　　7.2.2 熱、流、固耦合問題協(xié)作優(yōu)化方法的驗(yàn)證
　7.3 渦輪葉片多學(xué)科流、熱、固耦合問題的協(xié)作優(yōu)化
　　7.3.1 渦輪葉片耦合信息(溫度、氣壓和變形)的壓縮方法
　　7.3.2 建立渦輪葉片協(xié)作優(yōu)化求解系統(tǒng)
　　7.3.3 渦輪葉片協(xié)作優(yōu)化結(jié)果
第8章 基于近似技術(shù)的渦輪葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
　8.1 近似技術(shù)
　8.2 MDO常用近似模型
　　8.2.1 響應(yīng)面模型
　　8.2.2 Kriging模型
　8.3 驗(yàn)證近似模型預(yù)測精度的方法
　8.4 近似模型的試驗(yàn)設(shè)計(jì)
　8.5 基于近似技術(shù)的渦輪葉片氣動(dòng)優(yōu)化
　　8.5.1 近似方法
　　8.5.2 三維渦輪葉片氣動(dòng)優(yōu)化算例
　　8.5.3 討論
　8.6 基于近似模型的渦輪葉片多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化
　　8.6.1 葉片的多學(xué)科耦合分析
　　8.6.2 基于響應(yīng)面與Kriging近似模型的渦輪葉片MDO
　　8.6.3 葉片優(yōu)化參數(shù)、約束及目標(biāo)函數(shù)的選取
　　8.6.4 尋優(yōu)歷程與結(jié)果討論
　8.7 基于近似模型的渦輪葉片MDO結(jié)果圖
第9章 變復(fù)雜度多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
　9.1 渦輪葉片變維混合多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化系統(tǒng)
　9.2 渦輪葉片的耦合松弛多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法
第10章 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化智能重分析研究
　10.1 單學(xué)科結(jié)構(gòu)重分析方法
　10.2 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化擬程序方法
　10.3 基于歷史優(yōu)化控制矩陣的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化智能重分析方法
　10.4 智能重分析的實(shí)現(xiàn)
　10.5 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化平臺(tái)中智能重分析的應(yīng)用
　10.6 渦輪葉片多學(xué)科優(yōu)化智能重分析
第11章 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化算法智能選取研究
　11.1 基于模糊理論的MDO算法性能評價(jià)
　　11.1.1 模糊評價(jià)選優(yōu)決策模型的建立
　　11.1.2 建立模糊評價(jià)集
　　11.1.3 加權(quán)系數(shù)的確定
　　11.1.4 加權(quán)歐氏距離
　　11.1.5 應(yīng)用示例
　　11.1.6 小結(jié)
　11.2 基于層次分析法的MDO算法性能評價(jià)
　　11.2.1 預(yù)備知識(shí)
　　11.2.2 互補(bǔ)判斷矩陣的特征向量法
　　11.2.3 層次分析法過程
　　11.2.4 計(jì)算實(shí)例
　　11.2.5 小結(jié)
　11.3 二維渦輪葉片優(yōu)化結(jié)果
　11.4 算法選擇軟件系統(tǒng)
　　11.4.1 選擇求解方法和問題類型
　　11.4.2 確定算法選取時(shí)需要考慮的影響因素
　　11.4.3 選取問題求解可采用的算法
　　11.4.4 確定各個(gè)影響因素的相對重要程度
　　11.4.5 小結(jié)
第12章 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化之靈敏度分析
　12.1 單學(xué)科靈敏度分析
　　12.1.1 手工求導(dǎo)方法
　　12.1.2 符號微分方法
　　12.1.3 有限差分方法
　　12.1.4 自動(dòng)微分方法
　　12.1.5 復(fù)變量方法
　　12.1.6 其他方法
　12.2 多學(xué)科靈敏度分析
　　12.2.1 最優(yōu)靈敏度分析
　　12.2.2 全局靈敏度方程
　　12.2.3 滯后耦合伴隨方法
　12.3 渦輪葉片多學(xué)科靈敏度分析
第13章 渦輪冷卻葉片多學(xué)科優(yōu)化平臺(tái)的開發(fā)
　13.1 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化平臺(tái)功能需求分析
　　13.1.1 提供多個(gè)學(xué)科集成的環(huán)境
　　13.1.2 提供參數(shù)設(shè)定的功能
　　13.1.3 提供優(yōu)化算法
　13.2 多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化平臺(tái)的框架設(shè)計(jì)
　　13.2.1 各個(gè)模塊的介紹
　　13.2.2 各模塊間的邏輯結(jié)構(gòu)圖
　　13.2.3 任務(wù)的設(shè)計(jì)
　13.3 多學(xué)科優(yōu)化平臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
　　13.3.1 任務(wù)的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.2 參數(shù)的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.3 計(jì)算器的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.4 調(diào)用仿真程序的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.5 調(diào)用順序結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.6 優(yōu)化算法組合策略結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)類型
　　13.3.7 其他一些字符串?dāng)?shù)據(jù)
　13.4 TCB平臺(tái)中各模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　　13.4.1 主界面的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　　13.4.2 參數(shù)設(shè)定模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　　13.4.3 集成模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　　13.4.4 優(yōu)化算法模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　　13.4.5 圖形顯示模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)
　13.5 TCB1.0的使用簡介
　13.6 TCB1.0實(shí)例測試
參考文獻(xiàn)