题目：飞机总体优化设计支持方法研究

飞机总体优化设计的支持方法决定了最终设计方案的优劣及总体设计工作效率。为实现隐身飞机总体优化设计，研究了面向隐身飞机的机身部件剖面参数化建模及优化方法、适用于优化的基于实例推理（Case-based Reasoning, CBR）修正的气动近似模型以及多目标方案Pareto解集获取和基于等效面积法的多目标方案优选方法，并通过若干不同形式隐身飞机方案实例的设计优化验证了本文提出的建模、分析及优化优选等关键问题支持方法的有效性。为提高隐身飞机机身外形造型效率，提出了针对典型隐身飞机机身的参数化建模方法，定义了若干设计参数对B样条曲线的控制顶点进行调整，从而用单条B样条构造出机身和座舱盖的典型剖面。以此为基础，建立了若干低雷达散射截面（Radar Cross Section, RCS）机身剖面的参数化模板，并利用所建立的参数化模板实现了隐身飞机低RCS机身的快速化建模，同时研究了利用低RCS机身参数化模板进行隐身飞机机身参数化优化方法。在概念机设计环境SEACD中的隐身飞机建模实例结果证明该方法能够应用于概念设计中隐身飞机的不同形式低RCS机身的快速造型。为提高飞机多学科优化效率，提出了适用于总体优化中的采用CBR改进的气动分析近似模型。以高精度气动分析模型实例数据库为基础，通过CBR技术获取优化中当前方案最匹配方案的气动修正模型对低精度气动近似模型进行修正，在避免优化中进行高精度气动计算的基础上，提高了优化中替代分析模型的计算精度和优化效率。在隐身战斗机优化实例中的应用验证了CBR改进的气动分析模型在优化中提高气动分析精度和优化效率的有效性。针对飞机多目标方案优化得到的Pareto最优解集的优选，提出了基于方案等效多边形的等效面积评价法，并采用目标偏好信息对方法进行了改进。在研究了获取多目标方案Pareto最优解集的基于分级排序的多目标遗传算法的基础上，分析了线性加权和法和欧氏加权距离法等现有的多目标方案评价方法，并针对现有方法的不足研究了利用方案等效多边形面积定量衡量方案综合指标的等效面积法，并研究了利用等效多边形的顶点位置关系对比评价多目标方案的可视化辅助评价支持方法，通过建立将方案快速导入概念机设计环境SEACD的接口实现对指定方案的三维显示，从而建立起采用等效面积指标的定量指标初选、采用等效多边形的可视化精选以及通过SEACD三维显示评价的多目标方案的三级优选方法。基于排序的多目标遗传算法提供多目标方案优化支持，而多目标方案三级优选方法解决了具有多于3个目标方案的优化结果优选问题，两种方法为飞机设计中优化方案的确定提供了有利的支持。提出并初步实现了针对隐身飞机多目标方案优化的分级优化方法。通过将隐身飞机对侧向RCS影响最大而对气动影响相对较小的机身部件的优化与整机的多目标优化分层次进行，实现了隐身飞机多目标优化的分级优化。对隐身战斗机和高隐身无人机的多目标分级优化结果验证了该方法的可行性。