背景介绍
在航空工业中，飞机设计是一个典型的多学科耦合优化问题，涉及结构、气动、推进和任务性能等多个学科的协同优化。传统的单学科优化方法难以全局协调，导致设计结果往往不是最优解。为此，SiPESC.OPT在多学科策略中引入BLISS（Bi-Level Integrated System Synthesis）算法，成功实现了Sobieski超音速客机（SSBJ）的多学科优化设计！
问题挑战
Sobieski超音速客机的设计包含四大核心学科：
1. 结构学科：机身重量、强度约束
2. 气动学科：升阻比、飞行阻力
3. 推进学科：发动机推力、燃油效率
4. 任务学科：航程
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飞机设计中结构、气动、推进、任务四个学科高度耦合，参数相互依赖且反馈循环，形成极度复杂的非线性关系网，传统单学科优化无法破解这种全局纠缠，必须采用多学科协同策略才能逼近全局最优解。这些学科相互耦合，传统优化方法面临以下难题：
● 变量多（20设计变量+耦合变量）、约束复杂（10+非线性约束）
● 学科间数据传递频繁，计算效率低
● 难以平衡全局最优与局部可行性
解决方案：BLISS算法实现
以下是SiPESC.OPT实现多学科优化的分段解释，以结构学科为例说明学科配置，其他部分保持概述：
1. 环境初始化
import sys, os
dir_path = sys.path[0] # 获取当前工作路径
# 定义各学科预处理脚本路径（Python计算逻辑）
structure_pre = dir_path + '/Structure_Pre.py' # 结构学科计算核心
# 类似定义气动/推进/任务学科...2. 核心对象创建
object_manager = MObjectManager() # 对象容器
extension_manager = MExtensionManager() # 功能扩展管理器
calculationbox_manager = object_manager.getObject('计算框管理器') # 核心计算单元控制器
factory = calculationbox_manager.createFactory('Python') # 创建Python计算单元工厂3. 学科配置示例（结构学科）
# 创建学科计算单元
structure_config = factory.createConfig('structure_config')
# 初始化：设计变量 + 输入输出映射
structure_config.initialize(
[0.05, 5.5, ...], # 设计变量初始值
['x_shared_0', 'y_21_0', ...], # 输入变量（来自其他学科）
['y_12_0', 'g_1_0', ...] # 输出变量（传递给其他学科）
)
# 连接计算逻辑
structure_config.setPreprocessingScriptFile(structure_pre) # 绑定学科计算脚本
# 输出映射配置
structure_config.setResponseExpression('y_12_0', 'y_12_0 = y_12[0]') # 将计算结果映射到耦合变量
# 类似配置其他输出...
# 创建学科实体
structure = extension_manager.createExtension('学科模型')
structure.setName('Structure')
structure.setCalculationBox(structure_config) # 注入计算单元4. 设计空间定义
design_space = extension_manager.createExtension('设计空间')
# 添加共享变量（多学科共用）
design_space.addVariable("x_shared_0", 0.5, 1, 0) # 变量名,初始值,上限,类型
# 添加局部变量（学科私有）
design_space.addVariable("x_1_0", 0.5, 1, 0) # 结构学科私有变量
# 添加耦合变量（学科间传递）
design_space.addVariable("y_12_0", 0.5, 1, 0) # 结构→气动的输出变量5. 约束与目标设置
# 添加学科约束（以结构为例）
design_space.addDisciplineConstraint('Structure', 'g_1_0', structure_g_config) # g_1_0≤0
# 设置全局目标（任务学科输出）
design_space.setObjectiveName('y_4_0') # 最大化航程（实际取负号转为最小化）6. BLISS优化执行
# 创建BLISS策略参数
scenario_parameter = scenariomanager.createParameter('BLISS')
# 配置SQP求解器（子系统优化器）
parameter = extension_manager.createExtension('SQP参数')
scenario_parameter.setOptParameter(parameter) # 绑定求解器
# 构建优化场景
scenario = scenario_parameter.createScenario()
scenario.setName("SSBJ_BLISS")
scenario.initialize([所有学科], scenario_parameter, design_space) # 集成系统
# 执行优化
scenario.execute() # 触发BLISS分层优化流程7. 结果提取
result = scenario.getOptimizationResult()
print("优化结果:", result.getVariableValues()) # 最优设计参数
print("目标航程:", -result.getObjectiveValue()) # 反转负号得实际航程值结果输出：获取并打印变量、约束和目标值
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目标值应为-3963.3为最大航程，与文献中的理论结果相同
此代码实现了Sobieski超音速客机的多学科优化，采用BLISS分层策略，通过学科分解和系统级协调，成功解决了复杂耦合问题，获得了与文献一致的最优解。
SiPESC平台通过标准化接口设计，实现了多学科优化（MDO）任务定义与求解策略的完全解耦。用户仅需通过统一接口配置学科模型、设计变量与约束（如前述代码中的DesignSpace对象和DisciplineModel），即可无缝切换不同优化策略——除BLISS外，还可调用MDF、IDF、AAO、CO、CSSO和Bilevel等策略，无需重构学科模型或任务流程。这种"策略可插拔"架构赋予用户极大灵活性，使同一工程问题能快速适配不同复杂度场景，显著提升多学科优化框架的通用性与复用效率。
技术价值
本次优化案例证明了BLISS算法在复杂工程问题中的强大能力：
1. 高效协同：
通过分层优化，减少学科间迭代次数。
2. 全局最优：
突破局部最优陷阱，实现航程最大化。
3. 可扩展性：
框架可推广至其他多学科场景（如卫星、火箭、汽车、船舶设计）和多学科优化策略。
未来展望
SiPESC.OPT将持续探索AI+多学科优化的融合，为高端装备设计提供更智能的解决方案！