基于神经网络的Z型管路多目标稳健优化设计

目前,航空发动机管路系统的卡箍布局优化设计大多数为确定性优化,没有考虑卡箍刚度和人工装配误差等不确定因素,这些不确定因素的波动性可能会导致管路系统的输出响应与预计值有较大偏差,从而引起系统故障。为了在改善航空发动机管路系统振动性能的同时保证管路系统具有较强的可靠性与稳健性,以Z型管路为研究对象,提出一种以避开激振频率和降低振动频率分散度为目标的卡箍布局稳健优化设计方法;该方法首先采用壳单元和弹簧单元分别对管体和卡箍进行有限元建模;然后对设计参数进行拉丁超立方抽样,通过有限元模型计算样本的固有频率,并构造频率响应的高精度神经网络代理模型;最后采用蒙特卡罗模拟和改进型非支配遗传算法,展开了卡箍支撑位置的稳健优化设计。结果表明,该方法能在保证管路系统避开激振频率的设计要求基础上,有效地提高其动力学特性的稳健性。