基于多学科的两栖机器人轮桨优化设计

摘要：在两栖机器人轮桨驱动装置概念设计阶段中，文章从系统的整体工作环境、性能要求出发，运用多学科综合优化策略，充分考虑涉及到的多个学科的性能指标和设计变量范围，以实现两栖轮桨流体和结构诸学科在多学科综合优化流程框架内的集成。

关键词：两栖机器人；轮桨；多学科优化

一、引言

多学科优化设计（MDO）方法论在进行复杂系统设计的过程中，充分考虑不同学科的本质问题，集成各个学科业已成熟的分析仿真工具，最终达到基于多学科的优化设计。MDO不仅是一种优化方法，在诸多情况下，特别在系统工程中，设计人员所追求的不一定是最优解，而是一种较优的，甚至仅仅是可行解。所以在MDO中，试验设计、相应面模型理论等搜索方法得到了大量应用。

两栖机器人作为一种在陆上和水下环境均可作业的特种机器人，如图1所示，对我国发展海洋技术、近海，以及浅海技术有着前瞻性的战略意义。由于两栖机器人特殊的工作环境，在设计两栖机器人轮桨驱动装置时要充分考虑流体环境和陆地环境对结构的影响，实现多学科设计流程集。

多学科优化理论在两栖机器人轮桨概念设计阶段得到了成功的应用，在两栖机器人优化设计过程中，将诸如水动力仿真软件、有限元计算软件、运动学和动力学仿真软件和三维CAD软件进行了有效的集成。实践证明了多学科优化设计方法在两栖轮桨设计中的有效性，该方法在工程设计中得到了广泛的应用。

二、多学科优化过程集成

轮桨多学科优化设计，需要将各学科代码和分析工具有效组织起来，实现数据的交换，这是通过Isight集成实现的。在轮桨多学科优化设计时，流体与结构的优化设计需要将CFD计算分析、结构计算分析和多学科优化评判等过程进行集成，主要考虑以下几个方面：

（一）CAD模型的自动修改

利用VB二次开发的CATIA程序，通过读取EXE可执行文件的输入参数，可以修改几何模型的拓扑结构，并且及时输出各个学科分析计算需要的模型文件。

（二）有限元分析边界自动设定和载荷自动加载

在结构有限元计算分析过程中，当拓扑结构发生变化时，有限元网格划分和节点载荷同时发生变化，通过Adams柔性体仿真，将载荷实时加载到对应的节点上，从而保证边界和载荷的正确性。通过执行所记录的ANSYS网格划分程序和Adams计算的运行脚本程序，可实现对有限元分析边界的自动设定和载荷的动态控制。

（三）优化策略定制

优化策略主要包括试验设计（DOE）、设计变量的灵敏度分析（SA）、近似模型算法（RSM）以及定义优化流程中设计流、控制流和数据流。优化流程中的设计流主要指分析优化设计过程中各个子学科的执行顺序以及提取各子系统的运行参数顺序等；控制流主要指优化过程中判断条件的定义；数据流主要用于制定各环节的输入输出数据以及设计变量，该功能主要通过iSIGHT文件解析器和变量设计器实现。

（四）优化结果的自动评判分析

在计算分析流程集成的基础上，需要集成多学科综合评判流程才能最终实现系统集成。其中包括指定优化评判目标与策略和执行结构评判。优化评判目标与策略主要指在多学科综合优化框架iSIGHT环境下，通过多层次任务定制，指定设计目标权重、选取目标参数优化范围、选取合适的优化算法等。优化结果评判执行是在流体和结构分析结束后，根据所选定的优化算法对目标参数进行评判，并根据评判结果对设计变量进行自动调整。

通过对轮桨的流体受力和结构的数据集成和过程集成进行分析，可以得出如图3所示的多学科优化设计流程。

按照系统分解的方法，两栖机器人轮桨优化过程的层次结构如图4所示，该优化过程采用了响应面策略，轮桨优化的可行域由实验设计（DOE）自动寻找，设计空间被选择的试验点离散化，然后采用Isight优化两栖轮桨结构，最终得到最优性能。

BBP1是优化设计的起始模块，在该模块中定义了设计矩阵，根据设计空间的边界条件，设计空间被试验设计数据点离散化为若干子空间；BBP2模块根据定义的设计矩阵对每个设计点进行计算，并且使系统向着目标最优的方向发展；BBP3模块根据BBP2模块的计算结果将整个实验设计分为最优实验设计点、可行实验设计和不可行实验设计；BBP4模块根据实验设计数据将最优化设计目标和约束以函数的方式表达，最后根据函数表达式得到最优解。

三、轮桨优化设计的数学描述

两栖轮桨结构实现了两栖机器人爬行和浮游运动模式自动切换，保证了机器人基本的爬行和浮游能力，同时还应该保证机器人在不同运动模式下具有良好的运动性能。

（一）越障性能

为了实现机器人越障性能的最优化，需要对轮桨的结构参数进行优化设计。为了使机器人具备最优的越障能力，且在越障过程中机器人具备快速运动的特性，结合两栖机器人越障轮桨末端的越障边界条件，特建立如下两个目标函数：

（二）轮桨水动力性能分析

在流体环境下，轮桨一体两栖机器人的浮游运动模型以及轮桨推力模型比较复杂，依据现有的理论方法很难得到机器人载体和轮桨准确的数学模型。在浮游状态下，以单个轮桨推力值最大为目标函数。根据螺旋桨的相关设计理论，在一定转速下，轮桨推力为轮桨几何参数，如螺距P，直径D等的函数。因此轮桨推力目标函数可以表述为：

（三）轮桨在爬行工程中的有限元分析

两栖机器人在爬行过程中，尤其在非结构化环境中的运动过程中，轮桨受到环境碰撞带来的复杂的应力与应变。现有的有限元软件一般只能做静力学分析，其动态过程的受力分析效果不很理想，主要瓶颈在载荷的加载上。两栖轮桨有限元分析采用了ANSYS与Adams相结合的技术，充分运用两者在结构分析中的优势，取长补短：运用ANSYS划分有限元模型，并将其输入到Adams中，在Adams中进行动力学仿真，将产生的载荷文件输入到ANSYS中，从而求解有限元模型。

（四）稳定性分析

在静态条件下，两栖机器人本体结构的设计能够满足机器人的静稳定性要求；在爬行过程中，轮桨驱动机构参数的设计和三角步态的规划将影响机器人的动稳定性，以两栖机器人在垂直方向的质心变化量来表征机器人的动稳定性，机器人稳定性目标函数如式

四、两栖轮桨多学科综合优化集成

两栖轮桨多学科优化设计平台是基于Isight商业软件集成各学科工程软件的综合分析平台。两栖轮桨优化流程在Isight中的集成如图5，该集成中由CATIA二次开发程序引导启动CATIA，并且输出轮桨质量以及生成各个子学科需要的几何模型。需要注意的是，在该流程中，ANSYS要先后调用两次，第一次调用将产生Adams的输入文件—模态中性文件；第二次调用ANSYS时，其以Adams的输出文件（载荷文件）作为输入文件，并将载荷加到各个对应的节点，从而求解。

五、实验设计（DOE）

实验设计（DOE）可以用来研究设计变量对于系统性能的影响。在实验设计过程中需要考虑的基本问题有：实验次数（综合考虑试验费用和时间）；变量值（变量的边界条件）；合理有效的描述实验值。

尽管在每次设计时改变设计变量值有时可以改进产品，但是这样做的效率和效果均不理想，特别是当变量的值对结果具有不可预见性时。在系统的实验设计过程中，设计矩阵可以用来定义每次设计变量值，通过有效的设计矩阵可以系统地分析设计问题。

影响两栖轮桨性能的主要参数有直径和螺距，为了研究这些参数对轮桨性能指标的影响方向以及幅度，特意设计了试验矩阵。在设计矩阵中，直径参数和螺距参数均设定为四水平变量，如此，该矩阵便是二乘四矩阵，按照这个实验矩阵，计算机将执行十六次计算以获取有效的信息。

六、基于近似模型的优化理论

（一）如果优化算法是基于惩罚函数的方法，最小化问题和上面描述的问题相同，只是增加了一个惩罚项。

（二）对于等式约束h（x）有一个带宽为±δ的界限（δ为约束偏离允许值），当约束偏离量位于该带宽范围内时，系统认为约束问题没有约束偏离，通常的带宽范围为0.0001。

（三）Isight中的设计变量可以是实数值、正数值和离散值，如果变量是实数值和整数值，该变量值必须位于上下界范围内。如果没有指定变量界限，系统会为其指定默认值1E15。Isight中各参数设置如图6所示。

在iSIGHT优化软件环境下，采用混合整型优化法和多岛遗传算法相结合的混合优化方法，得到优化的设计结果如下：Diameter=238.6mm，Pitch=331.3。

七、结束语

文章基于多学科优化设计轮桨理论与过程集成展开了详细叙述，在多学科设计优化工程实际问题中遇到的各个学科软件在课题中得到了集成和成功的应用。实践证明，基于Isight软件集成的多学科优化设计平台可以根据设计人员的设计目的自动执行优化，大大减轻了设计人员负担。多学科优化设计过程中遇到的常用方法，诸实验设计（DOE）、响应面模型理论（RSM），以及多目标优化（MOO）都得到了具体应用。最后，基于多学科优化轮桨模型给出了轮桨最佳参数匹配与最佳优化目标值。

参考文献：

1.王振国.飞行器多学科设计优化理论与应用研究[M].国防工业出版社，2006.

2.杨清海，喻俊志等.两栖仿生机器人研究综述[J].机器人，2007（6）.

3.郦仕云.气动和结构多学科优化设计过程集成技术研究[J].系统仿真学报，2007.

（作者单位：河北建设勘察研究院有限公司）

推荐访问： 两栖 机器人 优化设计 多学科

---