[科普中国]-飞机顶层设计

简介

飞机设计是一项复杂的大系统工程，涉及到多学科交叉和多技术领域。飞机设计工作一般分为概念设计(Conceptual design)、初步设计、详细设计三个阶段，前两个阶段又称为总体设计。飞行器顶层/详细设计技术是现代各国发展先进航空航天器系统所采用的综合技术的重要内容，同时是未来飞行器设计和研究的发展趋势。顶层是比概念设计更高的层次，是在设计的最初阶段针对设计早期信息量较少的情况对所需设计的航空航天器系统从较高的层次和大系统的角度进行研究。顶层设计是复杂系统(如航空航天器系统)设计的最初规划阶段。它运用系统工程的原理和方法，在给定的任务目标和约束条件下，构想系统方案和确定系统技术要求，并以可承受的费用满足进度要求。总的来说，飞行器顶层设计就是在设计早期信息较少的情况下，从用户要求/需求出发，从顶层和大系统化的角度考虑和研究相关问题，在设计的早期对飞行器设计的可行性研究和设计中的关键性内容进行研究和权衡，顶层设计是超越于概念设计阶段的最初阶段。顶层设计的主要内容包括:在设计初期确定航空航天器系统的需求;根据需求确定出系统的使用技术性能要求或战术技术性能要求;系统的可行性论证;系统设计指标分配;费用/效能权衡以及可靠性、维修性、生存力的综合权衡;系统和子系统关键技术选择以及总体设计方案评价和优选等。飞机顶层设计往往具有不确定性，既有概念性知识、量化的图表，又有确认的公理和因时因地的经验。从设计的全过程来看，它属于概念设计阶段，具有概念设计的特点。

方案优选方法基于灰色关联度理论的飞机顶层设计灰色系统理论中，灰色关联度是事物之间、因素之间关联程度和数量的表现.通过计算关联系数和关联度，可从整体上或动态上定量分析事物之间的关联程度和影响程度.本文在灰色理论和方法的基础上，针对飞机概念设计中的方案优选问题，首次将灰色理论和方法应用到飞机设计中对方案进行优选.提出了飞机顶层设计方案优选的层次结构和评价指标体系以及灰色层次评价模型.所提出的灰色决策模型充分考虑了决策指标的权重，关联度由关联系数乘以权重实现，有机的将各层次以及各评价指标联系在一起，最后综合得出评价方案与理想方案的关联度.根据各方案与理想方案关联度大小确定方案的优劣次序。

评价指标的选取是方案优选的前提，对设计方案优选既要考虑技术指标，又要考虑经济指标，要选取能够反映设计飞机技术特性和经济性的关键指标.通过对影响飞机设计方案优选的指标加以系统分析和分类组合，形成单层次或多层次结构.对应决策或评价称为单(多)层次决策或评价.单层次决策结构图一目了然;多层次结构相对较复杂，构造其结构图时，要求同一层次的元素作为准则，对下一层次的某些元素起支配作用，同时它本身又受上一层次元素的支配。

从待选的诸方案中选取指标的最优值或理想值作为参考指标集的数值，参考指标集就是由这些最佳值构成最理想方案，意义是以此为基准，采用灰色关联度作为测度去评价各方案与理想方案的关联程度，通过对关联度进行排序，可得到各方案的优劣次序，从而找出最佳方案.在指标体系中，效益型指标(越大越优指标)取各方案中该指标的最大值作为最佳值；成本型指标(越小越优指标)取各方案中该指标的最小值作为最佳值;如据某一准则取其中某一值为最好的指标，则取该值为最佳值。1

模糊质量功能配置方法质量功能配置法（QFD）是面向市场的产品设计与开发的一种计划过程，基本思想是产品开发过程中所有活动都由用户的需求、偏好和期望所驱动。近年来，QFD方法研究的新动向是用来解决武器系统设计中的关键性决策问题。这时，该方法被看成是一个矩阵化的决策工具和一个以专家经验为基础的能得到最终优先顺序的工具。然而，QFD理论与方法不能有效地处理QFD过程中的各种模糊信息，具有一定的局限性。模糊理论在处理模糊信息方面显示了强大的生命力，能够对本质上定性、主观和模糊信息进行定量化描述。

在常规QFD方法的基础上，引入模糊理论，采用模糊质量功能配置(Fuzzy quality function deploy-went, FQFD)方法处理飞机顶层概念设计中的模糊信息，建立了飞机顶层设计的递阶层次结构和FQFD中竞争性因子的多级模糊评判模型，并将建立的模糊质量功能配置方法应用于飞机顶层设计中的技术优先序确定和关键技术识别问题。

飞机设计中用户(军方)在表达需求和期望的时候，更多的是采用语言描述如“费用低”、“技术先进”、“作战效能高”和“性能好”等模糊概念。针对常规QFD理论不能有效地处理这些主观、定性和模糊信息的不足，将模糊理论和常规QFD方法相结合提出用FQFD方法来解决。

FQFD理论是指将模糊理论和常规QFD方法相结合，基于常规QFD理论的质量屋框架，利用模糊理论弥补常规QFD理论和方法不能有效地处理系统设计中主观、定性和模糊信息的不足所形成的理论。与传统QFD理论相似，模糊质量功能配置理论方法的核心手段和基础仍为质量屋，二者形式一样。在FQFD中，传统QFD最初层次的输入变量(用户要求)被看成是一个语言变量，并建立各个语言变量的模糊语言术语集和对应的模糊数分布。例如对于用户要求重要度这一语言变量，用户可以使用诸如 “很重要”、“不重要”之类的语言真值来表达他们对某一需求的关心程度，并以模糊数分布的形式给出其隶属函数。在获得最初的用户要求重要性信息后，应用模糊扩展原理将传统的QFD理论与方法扩展到模糊领域中，运用有关模糊数四则运算和模糊决策对上述模糊信息进行处理。在QFD执行过程中，多层次递阶质量屋中下一级质量屋的项目指标集是上一级质量屋的方法集，因此下一级质量屋中项目指标集的权重均采用上一级质量屋方法集的竞争性评价因子。模糊质量功能配置理论的主要内容有:建立多层次递阶质量屋结构、用户要求权重的评估、质量屋中技术方法集竟争性因子的多级模糊评价。2

大型运输机飞行控制系统顶层设计大飞机工程(大型运输机和大型客机的总称)已经列入国家中长期发展重大专项，并于2007年3月18日宣布启动。来自全国20多个单位的专家云集西安闰良第一飞机设计研究院，开始大飞机方案的设计工作。大飞机将采用电传飞行控制系统已经是不争的共识，而电传飞控系统是飞行安全关键系统，也是大飞机设计的关键技术领域之一，其顶层设计方案不仅关系飞控系统设计的成败，更关系着整个飞机研制的成败，因此，本文强调了飞控系统顶层设计时需要重视的凡个问题，这也是当前论证、制订方案的基本出发点和指导思想。限于篇幅，标题和内容都侧重于大型运输机，至于大型客机，这些内容同样适用，只需增加适航方面的内容并更加强调安全可靠性。

飞控与飞机总体方案的一体化设计采用电传控制的飞机往往伴随着应用主动控制技术，这就使得飞控与飞机总体设计的界面更加紧密，以至于不将两者进行一体化设计(即随控布局)就无法充分发挥控制系统的潜能并影响飞机总体性能的综合优化，而传统的设计方法(即先确定气动布局和总体方案，之后再设计系统包括飞控系统)已经不能很好地适用于大运这种新型飞机的研制。

大运的研制总要求和现有条件之间的矛盾仍很突出，特别需要飞控系统发挥作用。例如:发动机选择方面的制约、短距起降、高安全可靠性、有效载荷大、长航时、空投大批物资/人员或空投特大部件时飞机的自动稳定等等，结合飞控系统来解决这些矛盾将事半功倍。这些需求导致我们需要采用放宽静稳定性、机翼载荷减缓、飞行边界保护、大系统的信息融合与健康管理、多操纵面的综合控制与重构等先进的控制技术，而这些控制技术不能孤立地运用，必须在飞机总体方案设计时，结合用户需求统筹考虑气动布局、发动机推力、飞机结构、可靠性要求、技术风险、研制周期、经济性等因素，综合平衡，得到合理可行的方案，使飞机整体性能优化。

一体化设计包含着设计要素之间或者说是技术的成熟性与先进性之间的平衡，大运设计的指导思想之一即是采用成熟的先进技术，因此，加强关键技术的预研和攻关极其重要，毕竟这是基础，上面提到的设想需要视技术的成熟度分步实施。

把“四性”设计放在突出位置“四性”即可靠性、维修性、测试性和保障性是大运性能的重要体现，是用户非常关注的问题。我们在四性设计上同国外先进水平的差距很大，以往我们研制型号过程中，不同程度地存在着对四性设计重要性认识的不足，或者说只重视安全性而轻视其它方面，导致飞机试飞及交付使用过程中，陆续暴露出设计缺陷，这种缺陷尽管不都是影响飞行安全的缺陷，但至少影响了飞机的使用和维护。

强化四性设计理念要从顶层方案设计之始，并贯彻始终。四性设计的好坏，不能靠所谓的修修补补来解决，而要依赖持之以恒的技术决策、完善的设计方案、持续改进的详细设计来保证。

技术的发展特别是计算机和总线技术、电传控制技术、容错技术等方面的长足进步为我们提升大运四性水平奠定了技术基础，我们应该也必须充分利于这些有利条件，通过完善的余度设计来提高飞控系统的容错能力，通过完善的故障诊断策略来保证飞控系统容错性能的需求，通过高度的系统综合来提高飞机的整体性能及四性性能，通过必要的主动容错设计使飞控系统具有一定的自修复能力。

为获得良好的四性性能，有时在其它方面不得不付出代价，但这是值得的。ARJ 21飞控系统中的5个(双通道)P-ACE具备了互换性，但它们接插在不同电缆上的功能是不同的，这是典型的四性设计实例，宁可让某些电子部件的功能闲置，也要保证四性指标。

设计指标最优分配在飞机顶层设计过程中，如何合理的分配重量、可靠度和造价等设计指标是众多决策者和设计者非常关心的问题。设计指标分配的好坏不仅对设计周期长短有影响，还与设计成功与否直接相关。飞机顶层设计中的设计指标分配问题是一个大规模问题，其特点是变量多，设计分析过程复杂。目前，设计指标最优分配的方法主要有直接法和分解协调法两种。直接法难于处理大规模设计指标最优分配问题，而且不能体现各子系统相对独立的特点。而分解协调法将直接法的单级优化结构转换成了主系统与子系统的多层优化嵌套结构，该方法结构较复杂，缺乏普适性，没有实现主系统优化与子系统优化的真正分离。

西北工业大学张科施等借鉴协同优化的思想，发展了一种新的设计指标最优分配方法。该方法是为求解飞机顶层设计中的设计指标最优分配问题而提出的，是一种较通用的最优分配框架。

处理大规模设计指标最优分配问题，目前常采用分解协调法。理论上它可以根据分配关系将最优分配问题分解为若干层的嵌套优化式结构，如图所示是两层的分解协调法的分配结构。从图中可以看出，主系统优化每迭代一次都需要调用子系统优化提供的梯度信息，并未实现主系统与子系统的真正分离。层数越多，这种嵌套调用的结构越复杂，收敛性能越差。且经过研究发现，该分配结构中，除底层子系统外，其它层的优化对步长选取敏感，鲁棒性不好。且针对不同的分配问题需作较大的程序修改。因此，设计者希望能发展出一种普适性更强的、具有较通用分配框架的、更适合处理飞机顶层设计中大规模设计指标分配问题的最优分配方法。3