01 案例背景 

航空、航天、車輛等高端裝備制造領域，研發難度與復雜度持續攀升。單一學科仿真早已難以滿足復雜產品的設計要求，多學科聯合仿真已成為高端裝備研發的核心路徑。

圍繞這一核心需求，英特多學科優化軟件（INTESIM MultiOpt）搭建高效集成框架，實現主流 CAD/CAE 工具無縫銜接。依托強大的參數探索與多目標優化能力，軟件可精準平衡各項設計指標，有效縮短研發周期，全面提升裝備可靠性與設計創新水平。軟件界面如圖1 所示。

02 案例功能特點

03 案例分析

作為無人機的核心受力與升力部件，機翼的設計水準直接決定其飛行性能、戰場生存力與任務執行效果?，F代戰場對抗日趨激烈，敵方探測、攔截技術不斷升級，對無人機的氣動效率、隱身性能、結構可靠性提出了更高的協同要求，僅從單一學科角度優化機翼，已根本無法適配實戰場景。因此，打破單一學科之間的壁壘，推進多學科協同優化，成為高性能無人機機翼設計的必由之路。

在氣動層面，升阻比是核心指標，直接決定無人機的續航能力、航程與有效載荷，擁有高升阻比的無人機，能在有限燃料下實現長時留空、遠距離部署，是長航時偵察、遠距離打擊任務順利開展的基礎；結構層面，機翼需承受氣動載荷等多種作用力，若變形過大，會導致結構失效、氣動性能惡化甚至引發顫振，因此需將變形嚴格控制在安全范圍內，保障無人機飛行穩定；隱身層面，低可探測性是無人機突防的關鍵，雷達散射截面（RCS）數值越低，無人機被敵方發現、鎖定的概率就越小，在機翼設計中融入RCS約束，可大幅提升其戰場生存率。

機翼設計是典型的多學科強耦合問題，氣動、結構、電磁三大特性相互影響、相互制約。多學科綜合優化的核心，就是在這些相互關聯的目標中找到優平衡點，終打造出“飛得遠、看不見、扛得住”的高性能無人機機翼。

結合以上背景，本案例制定了相應的仿真實施流程，具體包含以下四個階段：

（1）參數化建模與幾何傳遞

以翼長、上反角、翼根尺寸、翼尖尺寸等為關鍵參數，實現模型快速迭代；幾何更新后自動以 STP 格式傳遞，為多物理場仿真提供統一幾何基礎。

（2）氣動仿真分析

基于導入的幾何模型抽取流體計算域，網格劃分采用多面體網格技術，且對機翼區域做局部加密處理，精準捕捉流動細節。求解器采用壓力基穩態計算模式，物理邊界條件設定為：機翼表面為無滑移壁面、翼根平面為對稱面，入口為100m/s的速度入口、出口為壓力出口。通過數值計算得到機翼升力、阻力及表面壓力分布，為后續結構分析提供載荷輸入。

（3）結構強度評估

分析采用靜態結構分析方法，網格劃分選用四面體單元；完成幾何前處理后，通過坐標映射技術將氣動仿真得到的表面壓力載荷導入結構網格。邊界條件設定為機翼根部固定支撐，模擬實際連接狀態；材料選用結構鋼，楊氏模量2×1011 Pa、泊松比0.3。通過有限元法完成機翼結構強度與剛度評估，捕捉關鍵部位的形變及應力分布數據。

（4）電磁散射特性（RCS）計算

幾何前處理完成后，利用 Region 功能構建外部空氣域，其邊界條件設為輻射邊界以模擬自由空間。激勵源采用幅值1V/m的平面波，入射方向沿機身軸向；通過數值求解得到雷達散射截面（RCS），選取三個典型角度的 RCS 數據作為分析指標，評估機翼在不同姿態下的電磁散射特性。

案例中各階段文件傳遞過程如下圖3.1。

圖 3.1無人機機翼氣動-結構-電磁協同仿真文件傳遞

本次設計旨在隱身性能與結構強度約束的前提下，實現機翼氣動性能優，故將升阻比大化設為優化目標，同時兼顧結構形變與應變的小化。研究將RCS值、結構變形及應力、升力作為約束條件，開展多目標融合設計。各設計變量、約束條件及優化目標的詳細定義見表 3.1。

表 3.1 案例參數匯總

優化分析流程

本案例設計流程如圖3.2所示：先通過試驗設計選取樣本點、識別關鍵影響因子；再構建高精度代理模型，基于代理模型完成快速尋優；后將優解回代至真實模型驗證，若誤差符合要求則輸出結果，反之則繼續迭代優化。

圖 3.2 優化分析流程

04 計算結果

（1）流程創建

軟件配備直觀的拖拽式交互界面，助力用戶高效搭建復雜多學科分析流程。軟件不僅集成主流 CAD、CAE 軟件標準數據接口，實現多學科異構軟件的無縫銜接，還支持自定義組件功能，允許用戶嵌入執行指令、編寫自動運行腳本。本案例中，參數化建模環節通過軟件內集成的 CATIA 標準接口實現，其余節點均由封裝用戶腳本的自定義組件完成，終搭建的試驗設計分析流程如圖4所示。

（2）組件執行及后處理

軟件內置豐富的采樣方法，涵蓋拉丁超立方、中心復合設計、正交設計、全因子設計等 9 種主流算法，支持用戶根據設計對象的特征與需求，靈活選擇采樣方案。

本案例中，結合拉丁超立方設計優異的空間填充能力與廣泛適用性，選定其作為采樣方法，同時將采樣點數量設為 100，保障樣本空間的全面性與準確性。軟件將根據算法配置自動生成設計矩陣，勾選全部響應變量后，即可執行計算求解。

計算完成后，可通過軟件后處理模塊開展深度分析。英特多學科優化軟件（INTESIM-MultiOpt）搭載功能完善的后處理界面，內置設計表、2D 關系圖、3D 關系圖、主效應圖、帕累托圖等多種可視化圖表，高效支撐數據解讀。

圖6為本次案例試驗設計的后處理圖表，各指標分析結論如下：從阻力主效應圖可見，機翼長度為正相關程度高的設計變量；從升力帕累托圖可知，機翼長度、翼根尺寸是對升力貢獻大的兩個設計變量；從大等效應力相關性圖能看出，翼根尺寸對結構變形分析的影響顯著，上反角影響?。粡慕嵌?1 雷達散射截面積（RCS）的 Delta 矩獨立分析圖可得，上反角與翼長為系統不確定性的核心來源，翼根尺寸的影響小。綜合上述分析結果，所有設計變量均對各響應指標存在不同程度的影響，未發現明顯無關變量。因此，后續計算將保留全部設計變量，不做剔除處理。

a.阻力的主效應圖                                              b.升力的帕累托圖

  

c. 大等效應力的相關性圖                  d. 角度1的RCS的Delta矩獨立分析圖

05 代理模型生成

軟件集成響應面、克里金模型、徑向基神經網絡、小二乘回歸等11種代理模型算法，支持超參數精細化配置。其中響應面模型基于多項式回歸構建，具備結構簡潔、求解高效、可解釋性強的優勢，本案例終選定4階響應面模型進行代理模型生成。

代理模型生成后，可通過軟件查看模型誤差分布情況。軟件內置平均值、大值、均方根、R2（確定系數）、平方和共5種核心誤差評價指標，能全方位量化模型的預測精度；同時支持自定義設置誤差接受閾值，若預測誤差超出范圍，系統將自動標紅提示。本次生成的代理模型，除角度 1 的 RCS 值外，其余指標的 R2系數均在0.9以上，代理模型精度較高。

圖7 誤差分析界面

06 優化分析

英特多學科優化軟件（INTESIM-MultiOpt）的優化設計模塊內置豐富算法庫，涵蓋遺傳類、梯度類、序列規劃類等 26 種算法，可靈活適配不同場景的優化求解需求。

本案例選取第二代非支配排序遺傳算法（NSGA-II）作為優化求解算法，該算法融合精英策略與快速非支配排序機制，具備收斂速度快、魯棒性強的優勢，與本案例的非線性多目標優化場景高度適配。算法的具體配置及優化輸入參數設置如圖8所示。結合案例描述的約束條件與優化目標，為均衡考量各優化目標的貢獻度，消除量綱差異造成的計算偏差，將所有優化目標的重要性權重均設為 1，以此探尋能讓各目標協同實現優的參數組合。

圖8 優化算法配置界面

優化計算完成后，可通過軟件后處理模塊，查看迭代過程中各設計參數的演化路徑及目標函數變化曲線，以此判斷參數收斂性。從本次優化歷史曲線可見，所有迭代參數均已完成收斂。

圖9 優化迭代過程

將優化后的設計參數及響應值與初始值對比，結果如表2所示：所有響應值均滿足約束條件，大等效彈性應變、大總變形、大等效應力的減小率均超 20%，升力提升 63.3%；雖優化后阻力略有增加，但升阻比從 9.6 顯著提升至 11.05，機翼氣動效率實現有效提升。

表2 優化結果

07 結果驗證

將基于代理模型優化所得設計參數代入真實物理模型開展仿真計算，并將計算結果與代理模型預測值進行對比，具體數據如表3所示。其中，大等效彈性應變、大總變形、大等效應力、阻力及升力的預測誤差均控制在10%以內；僅大總變形的預測誤差達15.2%，為本次對比中的大誤差值。該誤差偏大的原因在于，優化所得優解處于設計空間邊界位置，而代理模型在設計空間邊界的預測能力通常弱于中心區域，易出現擬合不佳，進而導致預測誤差偏大。綜合上述分析可認為，該代理模型的預測精度能夠滿足工程實際應用要求。

表3 結果驗證

圖10展示了將代理模型優化所得設計參數代入真實物理模型后的仿真計算結果，涵蓋沿翼展截面的動壓分布、氣動阻力和升力、結構等效應力及總雙站雷達散射截面（RCS）等數據。結果表明，優化后沿展向動壓分布呈現出更理想的橢圓化趨勢，有效抑制了翼尖高能渦流的非定常脫落，降低了誘導阻力；同時，順壓梯度的擴展維持了較長的層流區，終實現了升阻比的提高；結構等效應力分布得到優化，高應力區域略有減小，提高了結構強度與可靠性。計算結果充分驗證了軟件生成的代理模型及優化算法用于優化計算的準確性。

  

a.沿翼展截面動壓分布                           b.阻力和升力

        

c.等效應力                                                          d. 總雙站雷達散射截面(RCS)                   

                          

圖10 模型計算結果

08 總結

本案例應用英特多學科優化軟件（INTESIM-MultiOpt）搭建機翼多學科優化流程，通過試驗設計（DOE）完成樣本采樣，隨后構建代理模型，并基于該模型開展多目標優化分析。經驗證，在兼顧升阻比、結構變形及隱身性能指標的基礎上，實現了機翼綜合性能的提升。優化成果的達成，依托于軟件強大且全面的技術能力，其能夠有效解決多目標設計沖突問題。軟件可在航空航天、軍工、汽車等高端制造領域提供多學科優化深度解決方案，強力賦能各領域多學科優化工作提質增效、創新升級。