Междисциплинарная оптимизация проектирования для аэрокосмической отрасли: воплощение и перспективы

Для решения нынешних и будущих экономических и экологических проблем, стоящих перед воздушным транспортом, проектирование авиационной техники должно расширить свой фокус с современных традиционных самолётов типа «крыло-фюзеляж-хвост» на более совершенные аппараты. Способность проектировать революционные летательные аппараты для повышения мобильности и эффективности воздушного транспорта имеет первостепенное значение для национальной экономики, наряду с уменьшением нашего воздействия на окружающую среду и поддержкой национальной обороны. Всё это, в более высокой степени, относится и к аэрокосмической отрасли.

Последние десять лет в Космическом центре имени Маршалла НАСА шла работа над технологией Dyreqt — платформой, разработанной за для междисциплинарного проектирования, анализа и оптимизации (MDAO) архитектур космических систем. Гибкая структура MDAO облегчает масштабируемое моделирование сложных архитектур космических систем с большим количеством компонентов и соединений, а также обеспечивает высокую производительность решателя, позволяющую проводить концептуальное проектирование, масштабный анализ альтернатив и анализ чувствительности на нескольких уровнях архитектуры. Другие анализы и результаты междисциплинарных исследований могут использоваться совместно с Dyreqt, включая анализ характеристик ракет-носителей, а также детальное определение миссий с учётом гравитационных потерь, высокоточные модели управления двигателем и переходы на промежуточные орбиты.

НАСА представляет результат своих разработок – OpenMDAO. Это высокопроизводительная вычислительная платформа с открытым исходным кодом для системного анализа и междисциплинарной оптимизации, написанная на Python. Она позволяет декомпозировать модели, упрощая их построение и поддержку, и при этом решать задачи в тесно связанной среде с помощью эффективных параллельных численных методов.

Интерес NASA к проекту обусловлен растущей потребностью в решении крупномасштабных задач оптимизации конструкции для изучения нетрадиционных аэрокосмических концепций. В настоящее время команда работает над проблемами, связанными с проектированием кубсатов и планированием миссий, проектированием ветряных турбин и компоновкой ветропарков, а также нетрадиционными концепциями летательных аппаратов, такими как гибридная электрическая силовая установка, поглощение пограничного слоя для летательных аппаратов и оптимальные траектории полёта. Также проведена работа по концептуальному определению размеров вакуумного поезда Hyperloop.

OpenMDAO распространяется под лицензией Apache версии 2.0. Это очень либеральная лицензия, которая практически не накладывает ограничений на использование продукта. Это невирусная лицензия, что означает, что проприетарное программное обеспечение может быть интегрировано без необходимости делать его открытым исходным кодом.

Платформа предоставляет основную программную инфраструктуру для интеграции многодисциплинарных инструментов с переменной точностью и позволяет проектировать, анализировать и оптимизировать сложные системы. В настоящее время функциональные возможности OpenMDAO включают связывание компонентов, передачу данных, интерфейс драйвера и отложенную оценку. Этой начальной базовой возможности фреймворка достаточно для того, чтобы пользователи могли запускать и оптимизировать свой анализ после интеграции своих конкретных кодов компонентов. По мере развития в фреймворк будут включены следующие возможности: межпроцессное взаимодействие, обработка ошибок, пользовательские интерфейсы, интерфейсы прикладного программирования (API) для геометрии, интерфейсы плагинов, утилиты для обертывания инструментов, версионирование и поддержка параллельной обработки. Чтобы было понятно, данная структура позволит интегрировать, но не будет включать в себя: оптимизаторы, решатели, инструменты визуализации, пользовательские типы данных, компоненты скриптов и коды дисциплин.

Эксперты обращают внимание на возможность автоматического аналитического вычисления междисциплинарных производных, которые можно использовать для вычисления градиентов на системном уровне для решателей Ньютона и/или оптимизаторов на основе градиента. Вы предоставляете аналитические производные для каждого из ваших компонентов, и OpenMDAO решает правило цепочки по всей вашей модели, чтобы вычислить градиенты на системном уровне. Это позволяет решать большие нелинейные задачи оптимизации, такие как оптимизация конструкции кубсата с более чем 25 000 переменных проектирования с использованием сопряжённых производных.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал

По материалам открытых источников