01 案例背景 

航空、航天、车辆等高端装备制造领域，研发难度与复杂度持续攀升。单一学科仿真早已难以满足复杂产品的设计要求，多学科联合仿真已成为高端装备研发的核心路径。

围绕这一核心需求，英特多学科优化软件（INTESIM MultiOpt）搭建高效集成框架，实现主流 CAD/CAE 工具无缝衔接。依托强大的参数探索与多目标优化能力，软件可精准平衡各项设计指标，有效缩短研发周期，全面提升装备可靠性与设计创新水平。软件界面如图1 所示。

02 案例功能特点

03 案例分析

作为无人机的核心受力与升力部件，机翼的设计水准直接决定其飞行性能、战场生存力与任务执行效果。现代战场对抗日趋激烈，敌方探测、拦截技术不断升级，对无人机的气动效率、隐身性能、结构可靠性提出了更高的协同要求，仅从单一学科角度优化机翼，已根本无法适配实战场景。因此，打破单一学科之间的壁垒，推进多学科协同优化，成为高性能无人机机翼设计的必由之路。

在气动层面，升阻比是核心指标，直接决定无人机的续航能力、航程与有效载荷，拥有高升阻比的无人机，能在有限燃料下实现长时留空、远距离部署，是长航时侦察、远距离打击任务顺利开展的基础；结构层面，机翼需承受气动载荷等多种作用力，若变形过大，会导致结构失效、气动性能恶化甚至引发颤振，因此需将变形严格控制在安全范围内，保障无人机飞行稳定；隐身层面，低可探测性是无人机突防的关键，雷达散射截面（RCS）数值越低，无人机被敌方发现、锁定的概率就越小，在机翼设计中融入RCS约束，可大幅提升其战场生存率。

机翼设计是典型的多学科强耦合问题，气动、结构、电磁三大特性相互影响、相互制约。多学科综合优化的核心，就是在这些相互关联的目标中找到优平衡点，终打造出“飞得远、看不见、扛得住”的高性能无人机机翼。

结合以上背景，本案例制定了相应的仿真实施流程，具体包含以下四个阶段：

（1）参数化建模与几何传递

以翼长、上反角、翼根尺寸、翼尖尺寸等为关键参数，实现模型快速迭代；几何更新后自动以 STP 格式传递，为多物理场仿真提供统一几何基础。

（2）气动仿真分析

基于导入的几何模型抽取流体计算域，网格划分采用多面体网格技术，且对机翼区域做局部加密处理，精准捕捉流动细节。求解器采用压力基稳态计算模式，物理边界条件设定为：机翼表面为无滑移壁面、翼根平面为对称面，入口为100m/s的速度入口、出口为压力出口。通过数值计算得到机翼升力、阻力及表面压力分布，为后续结构分析提供载荷输入。

（3）结构强度评估

分析采用静态结构分析方法，网格划分选用四面体单元；完成几何前处理后，通过坐标映射技术将气动仿真得到的表面压力载荷导入结构网格。边界条件设定为机翼根部固定支撑，模拟实际连接状态；材料选用结构钢，杨氏模量2×1011 Pa、泊松比0.3。通过有限元法完成机翼结构强度与刚度评估，捕捉关键部位的形变及应力分布数据。

（4）电磁散射特性（RCS）计算

几何前处理完成后，利用 Region 功能构建外部空气域，其边界条件设为辐射边界以模拟自由空间。激励源采用幅值1V/m的平面波，入射方向沿机身轴向；通过数值求解得到雷达散射截面（RCS），选取三个典型角度的 RCS 数据作为分析指标，评估机翼在不同姿态下的电磁散射特性。

案例中各阶段文件传递过程如下图3.1。

图 3.1无人机机翼气动-结构-电磁协同仿真文件传递

本次设计旨在隐身性能与结构强度约束的前提下，实现机翼气动性能优，故将升阻比大化设为优化目标，同时兼顾结构形变与应变的小化。研究将RCS值、结构变形及应力、升力作为约束条件，开展多目标融合设计。各设计变量、约束条件及优化目标的详细定义见表 3.1。

表 3.1 案例参数汇总

优化分析流程

本案例设计流程如图3.2所示：先通过试验设计选取样本点、识别关键影响因子；再构建高精度代理模型，基于代理模型完成快速寻优；后将优解回代至真实模型验证，若误差符合要求则输出结果，反之则继续迭代优化。

图 3.2 优化分析流程

04 计算结果

（1）流程创建

软件配备直观的拖拽式交互界面，助力用户高效搭建复杂多学科分析流程。软件不仅集成主流 CAD、CAE 软件标准数据接口，实现多学科异构软件的无缝衔接，还支持自定义组件功能，允许用户嵌入执行指令、编写自动运行脚本。本案例中，参数化建模环节通过软件内集成的 CATIA 标准接口实现，其余节点均由封装用户脚本的自定义组件完成，终搭建的试验设计分析流程如图4所示。

（2）组件执行及后处理

软件内置丰富的采样方法，涵盖拉丁超立方、中心复合设计、正交设计、全因子设计等 9 种主流算法，支持用户根据设计对象的特征与需求，灵活选择采样方案。

本案例中，结合拉丁超立方设计优异的空间填充能力与广泛适用性，选定其作为采样方法，同时将采样点数量设为 100，保障样本空间的全面性与准确性。软件将根据算法配置自动生成设计矩阵，勾选全部响应变量后，即可执行计算求解。

计算完成后，可通过软件后处理模块开展深度分析。英特多学科优化软件（INTESIM-MultiOpt）搭载功能完善的后处理界面，内置设计表、2D 关系图、3D 关系图、主效应图、帕累托图等多种可视化图表，高效支撑数据解读。

图6为本次案例试验设计的后处理图表，各指标分析结论如下：从阻力主效应图可见，机翼长度为正相关程度高的设计变量；从升力帕累托图可知，机翼长度、翼根尺寸是对升力贡献大的两个设计变量；从大等效应力相关性图能看出，翼根尺寸对结构变形分析的影响显著，上反角影响小；从角度 1 雷达散射截面积（RCS）的 Delta 矩独立分析图可得，上反角与翼长为系统不确定性的核心来源，翼根尺寸的影响小。综合上述分析结果，所有设计变量均对各响应指标存在不同程度的影响，未发现明显无关变量。因此，后续计算将保留全部设计变量，不做剔除处理。

a.阻力的主效应图                                              b.升力的帕累托图

  

c. 大等效应力的相关性图                  d. 角度1的RCS的Delta矩独立分析图

05 代理模型生成

软件集成响应面、克里金模型、径向基神经网络、小二乘回归等11种代理模型算法，支持超参数精细化配置。其中响应面模型基于多项式回归构建，具备结构简洁、求解高效、可解释性强的优势，本案例终选定4阶响应面模型进行代理模型生成。

代理模型生成后，可通过软件查看模型误差分布情况。软件内置平均值、大值、均方根、R²（确定系数）、平方和共5种核心误差评价指标，能全方位量化模型的预测精度；同时支持自定义设置误差接受阈值，若预测误差超出范围，系统将自动标红提示。本次生成的代理模型，除角度 1 的 RCS 值外，其余指标的 R²系数均在0.9以上，代理模型精度较高。

图7 误差分析界面

06 优化分析

英特多学科优化软件（INTESIM-MultiOpt）的优化设计模块内置丰富算法库，涵盖遗传类、梯度类、序列规划类等 26 种算法，可灵活适配不同场景的优化求解需求。

本案例选取第二代非支配排序遗传算法（NSGA-II）作为优化求解算法，该算法融合精英策略与快速非支配排序机制，具备收敛速度快、鲁棒性强的优势，与本案例的非线性多目标优化场景高度适配。算法的具体配置及优化输入参数设置如图8所示。结合案例描述的约束条件与优化目标，为均衡考量各优化目标的贡献度，消除量纲差异造成的计算偏差，将所有优化目标的重要性权重均设为 1，以此探寻能让各目标协同实现优的参数组合。

图8 优化算法配置界面

优化计算完成后，可通过软件后处理模块，查看迭代过程中各设计参数的演化路径及目标函数变化曲线，以此判断参数收敛性。从本次优化历史曲线可见，所有迭代参数均已完成收敛。

图9 优化迭代过程

将优化后的设计参数及响应值与初始值对比，结果如表2所示：所有响应值均满足约束条件，大等效弹性应变、大总变形、大等效应力的减小率均超 20%，升力提升 63.3%；虽优化后阻力略有增加，但升阻比从 9.6 显著提升至 11.05，机翼气动效率实现有效提升。

表2 优化结果

07 结果验证

将基于代理模型优化所得设计参数代入真实物理模型开展仿真计算，并将计算结果与代理模型预测值进行对比，具体数据如表3所示。其中，大等效弹性应变、大总变形、大等效应力、阻力及升力的预测误差均控制在10%以内；仅大总变形的预测误差达15.2%，为本次对比中的大误差值。该误差偏大的原因在于，优化所得优解处于设计空间边界位置，而代理模型在设计空间边界的预测能力通常弱于中心区域，易出现拟合不佳，进而导致预测误差偏大。综合上述分析可认为，该代理模型的预测精度能够满足工程实际应用要求。

表3 结果验证

图10展示了将代理模型优化所得设计参数代入真实物理模型后的仿真计算结果，涵盖沿翼展截面的动压分布、气动阻力和升力、结构等效应力及总双站雷达散射截面（RCS）等数据。结果表明，优化后沿展向动压分布呈现出更理想的椭圆化趋势，有效抑制了翼尖高能涡流的非定常脱落，降低了诱导阻力；同时，顺压梯度的扩展维持了较长的层流区，终实现了升阻比的提高；结构等效应力分布得到优化，高应力区域略有减小，提高了结构强度与可靠性。计算结果充分验证了软件生成的代理模型及优化算法用于优化计算的准确性。

  

a.沿翼展截面动压分布                           b.阻力和升力

        

c.等效应力                                                          d. 总双站雷达散射截面(RCS)                   

                          

图10 模型计算结果

08 总结

本案例应用英特多学科优化软件（INTESIM-MultiOpt）搭建机翼多学科优化流程，通过试验设计（DOE）完成样本采样，随后构建代理模型，并基于该模型开展多目标优化分析。经验证，在兼顾升阻比、结构变形及隐身性能指标的基础上，实现了机翼综合性能的提升。优化成果的达成，依托于软件强大且全面的技术能力，其能够有效解决多目标设计冲突问题。软件可在航空航天、军工、汽车等高端制造领域提供多学科优化深度解决方案，强力赋能各领域多学科优化工作提质增效、创新升级。