通用飞行器气动优化设计数字化集成平台——DIPasda

未来航空工业的发展，需要解决多学科综合设计的关键问题，为新型高性能飞行器的设计提供有力的设计方法和设计工具。DIPasda作为复杂外形设计的通用飞行器多学科优化设计平台，研制目的主要是提供一套新型通用、鲁棒、高效的优化设计架构，应用于通用飞行器工业设计环境，改善传统设计耗时低效的状况，提高新型飞行器设计的效率和精度。DIPasda平台系统包含了优化设计过程中所需用到的各类方法，主要包括数值优化算法、几何模型参数化方法、代理模型方法、高精度的学科分析工具等。通过详细介绍平台的系统架构、主要的功能模块、伴随优化设计和多目标优化设计流程，展现了DIPasda平台系统架构设计的灵活性和功能模块的完备性。最后通过优化算例展示了系统的综合优化设计能力。     

乘波飞行器一体化构型设计

为提高高超声速飞行器设计的水平,提出一种结合优化设计和灵敏度分析的新设计策略,并将其应用于高超声速乘波飞行器的二维一体化构型的设计.结合实验设计方法、响应面技术和遗传算法构建了一套改进的优化方法,结合设计参数取值域、正交设计和方差分析发展了一种灵敏度分析方法.在优化设计过程中,通过参数化建模、网格自动生成和CFD求解,应用改进的优化方法对飞行器进行了多点多目标设计,得到了Pareto最优前沿面和优化推荐构型.针对推荐构型,应用灵敏度分析方法进行了非设计状态的性能分析,并基于灵敏度分析结果对推荐构型进行了修形设计.     

飞行器气动/结构多学科延迟耦合伴随系统数值研究

基于自主研发的大规模并行结构化网格雷诺平均Navier-Stokes（RANS）求解器PMB3D以及流固耦合代码FSC3D建立了飞行器静气动弹性数值模拟技术,进一步基于并行化伴随方程求解器PADJ3D,开展了Navier-Stokes方程与结构动力学方程耦合离散伴随的推导、构造。对各个学科伴随变量进行延迟处理,进行耦合伴随系统的解耦,学科之间的影响通过右端强迫项的形式在方程中体现,通过松耦合形式进行各个学科方程右端项数据传递,各个学科的伴随方程一定程度上能够相对独立,进一步实现了基于LDLT方法的结构伴随方程的高效求解;对典型客机柔性机翼进行梯度信息求解,并与考虑气动弹性影响的差分结果进行对比分析。数值模拟结果表明,延迟耦合伴随形式更有利于保持原有程序结构形式以及程序模块化,梯度计算精度完全满足优化设计需要,能够为柔性机翼飞行器气动/结构多学科优化设计提供研究基础与技术平台。     

S弯进气道优化设计及分析

为改进隐身飞行器推进系统的气动性能,针对S弯进气道开展了设计和分析。基于数值模拟方法、代理模型和遗传算法构建了一套自动优化方法。在优化设计过程中,结合参数化建模、网格自动生成和改进(SST)湍流模型求解,应用优化方法对飞行器进行了多目标设计,得到了进气道的优化推荐构型。应用尺度自适应模拟(SAS)方法对优化进气道气动性能进行了全面和细致的分析。研究结果表明:SAS方法可以较好地模拟S弯进气道的流动,优化设计能够极大地改进S弯进气道的气动性能;相比原始设计,优化进气道设计点的总压畸变指数降低了16.3%,总压恢复系数提高了1.1%。     

基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计

介绍了基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计方法.首先介绍了精度相对较高的飞行器气动和隐身特性数值计算方法,即,对于气动性能计算,求解的是结构网格上的NS方程加BL代数湍流模式;对于隐身特性计算,是用时域有限体积法来求解电磁学微分方程以获取RCS值.由于采用了高精度的数值方法,优化时单一设计点的气动性能计算和隐身性能计算变得较为耗时,因此在进行多目标遗传算法优化时本文采用了一种"少量样本计算+Kriging响应面模型建模"的优化策略.针对某类似X-47飞行器的一体化设计算例计算表明,上述设计方法是可行的,实现了优化设计中引入高精度的性能分析方法,有望提高优化结果的可信度.     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

基于新型高维代理模型的气动外形设计方法

随着现代飞行器性能需求的不断提高，飞行器精细化气动优化设计要求更高可信度的CFD数值分析及更多的独立设计变量，使得基于代理模型的全局优化算法在超过一定的设计变量后显著降低了效率，难以满足复杂工程的设计需求。而目前的高维代理模型过程复杂、时间花费高，缺乏对工程问题的广泛适应性。针对以上难题，提出了利用监督式非线性降维代理建模方法来缓解代理优化过程中的高维变量设计难题。该方法将核主成分分析（非线性）降维与高斯回归过程模型统一训练，自适应构建新型高维代理模型，并随着优化过程不断学习改进模型，建立了从高维输入到输出的准确映射，有效解决了传统高维代理模型训练时间花费高和适应性差等难题。然后基于该新型代理模型发展了适用于飞行器复杂气动设计的高维全局优化设计方法，并将其应用到美国航空航天学会（AIAA）优化小组发布的2个复杂跨声速优化算例中。通过与传统代理优化方法全面比较，验证了所提的方法能大幅提高飞行器高维变量全局优化效率和全局寻优能力。     

基于偏相关性分析的多设计要求快速优化设计方法

针对飞行器气动外形优化设计中的多设计点、多目标、多工程约束等多设计要求问题,提出了一种新优化设计方法———多设计要求快速优化设计方法。该方法立足于统计学中的偏相关性分析和线性回归理论,通过对设计变量和设计要求进行偏相关性分析,采用线性回归的方法构建设计变量与设计要求之间的转换模型,将多个设计要求转化为对设计变量的约束,从而简化了优化设计模型,减少了优化过程中调用求解器次数,提高了优化效率。利用该方法对RAE 2822和HSNLF(1)-0213翼型进行了多设计要求优化设计算例验证,并将优化结果与Pareto多目标优化方法结果进行对比,结果证明了本文方法的有效性和可靠性。     

有翼再入飞行器气动外形集成设计优化

气动外形设计是有翼再入飞行器（RV-W）的关键技术之一。分析了气动参数对再入飞行性能的影响,探讨了有翼再入飞行器气动外形设计的规律和准则。基于上述设计准则,以类X-37B飞行器为研究对象,集成几何参数化建模、气动力、气动热、热防护等学科快速分析方法,采用多学科设计优化方法,以最优气动特性为目标对飞行器气动外形进行了优化;得到优化气动外形后,对飞行器热防护系统（TPS）进行了轻量化设计优化。结果表明,优化外形的气动特性相比初始外形得到了较大的提升,设计优化得到的热防护系统重量占比（8.7%）优于同类飞行器的热防护系统重量占比统计数据,说明了本文有翼再入飞行器气动外形集成设计优化方法的有效性,可为同类飞行器提供参考。     

涡轮叶片多重精度MDO方法

考虑到多学科优化设计(multidisciplinary design optimization,MDO)的效率和精度,充分发挥当前涡轮叶片各种精度分析方法的优势,提出了涡轮叶片的多重精度多学科优化设计策略.利用协同优化策略在学科解耦和协调方面的能力,引入包括流固紧密耦合分析、流固热松散耦合分析和近似方程在内的涡轮叶片设计中的多种精度模型,结合两点式标度函数和优化过程阶段性收敛后更新,改进可变复杂度建模方法处理多重精度模型的能力,研究结果表明:仅调用9次高精度流固耦合分析就能确保涡轮带冠叶片多学科优化设计的效率和精度.      

带子星航天器总体参数多学科设计优化

针对带子星航天器总体参数多学科设计优化(MDO)问题,进行系统任务分析和学科耦合关系分析.考虑有效载荷、轨道和结构等学科设计变量和约束条件,以航天器有效接近区和整星质量的综合指标为目标,建立MDO模型和相应分析模犁.利用iSIGHT软件搭建求解平台,采用基于罚函数的协同优化(CO)算法对所建立的MDO模型进行仿真计算,...     

Uncertainty analysis and design optimization of hybrid rocket motor powered vehicle for suborbital flight

In this paper, we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM) powered vehicle. The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified. The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances. Then the differences between deterministic design optimization(DDO) and uncertainty-based design optimization(UDO) are discussed. Two newly formed uncertainty analysis methods, including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS) and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA), are carried out using a global approximation Kriging modeling method. Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis, the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods: DDO, KMCS and KTSA. The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness. The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.In this paper,we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM)powered vehicle.The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified.The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances.Then the differences between deterministic design optimization(DDO)and uncertainty-based design optimization(UDO)are discussed.Two newly formed uncertainty analysis methods,including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS)and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA),are carried out using a global approximation Kriging modeling method.Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis,the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods:DDO,KMCS and KTSA.The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness.The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.     

Multi-disciplinary design optimization with variable complexity modeling for a stratosphere airship

This paper proposes a hybrid architecture based on Multi-disciplinary Design Optimization(MDO) with the Variable Complexity Modeling(VCM) method, to solve the problem of general design optimization for a stratosphere airship. Firstly, MDO based on the Concurrent SubSpace Optimization(CSSO) strategy is improved for handling the subsystem coupling problem in stratosphere airship design which contains aerodynamics, structure, and energy. Secondly, the VCM method based on the surrogate model is presented for reducing the computational complexity in high-fidelity modeling without loss of accuracy. Moreover, the global-to-local optimization strategy is added to the architecture to enhance the process. Finally, the result gives a prominent stratosphere airship general solution that validates the feasibility and efficiency of the optimization architecture. Besides, a sensitivity analysis is conducted to outline the critical impact upon stratosphere airship design.     

Flight dynamics modeling of a small ducted fan aerial vehicle based on parameter identifcation

This paper presents a simple and useful modeling method to acquire a dynamics model of an aerial vehicle containing unknown parameters using mechanism modeling,and then to design different identifcation experiments to identify the parameters based on the sources and features of its unknown parameters.Based on the mathematical model of the aerial vehicle acquired by modeling and identifcation,a design for the structural parameters of the attitude control system is carried out,and the results of the attitude control flaps are verifed by simulation experiments and flight tests of the aerial vehicle.Results of the mathematical simulation and flight tests show that the mathematical model acquired using parameter identifcation is comparatively accurate and of clear mechanics,and can be used as the reference and basis for the structural design.     

High-fidelity trajectory optimization for aeroassisted vehicles using variable order pseudospectral method

In this study, the problem of time-optimal reconnaissance trajectory design for the aeroassisted vehicle is considered. Different from most works reported previously, we explore the feasibility of applying a high-order aeroassisted vehicle dynamic model to plan the optimal flight trajectory such that the gap between the simulated model and the real system can be narrowed. A highly-constrained optimal control model containing six-degree-of-freedom vehicle dynamics is established. To solve the formulated high-order trajectory planning model, a pipelined optimization strategy is illustrated. This approach is based on the variable order Radau pseudospectral method, indicating that the mesh grid used for discretizing the continuous system experiences several adaption iterations. Utilization of such a strategy can potentially smooth the flight trajectory and improve the algorithm convergence ability. Numerical simulations are reported to demonstrate some key features of the optimized flight trajectory. A number of comparative studies are also provided to verify the effectiveness of the applied method as well as the high-order trajectory planning model.     

基于MDO技术的飞机操纵面参数/飞行控制律多目标优化设计

 为克服多学科可行法存在的缺点,采用响应面近似模型进行系统分析从而减少计算量,并将该方法应用于具有多操纵面布局的无尾无人机多目标优化设计中,解决了操纵面几何参数和全包线飞行控制律的一体化设计问题。利用试验设计方法及径向基神经网络技术,建立了飞机操纵面的气动效益近似模型和控制学科的近似模型;应用所提方法及多目标遗传算法进行优化,得到一组Pareto解;采用模糊决策技术从中选取一个解作为数学规划方法进一步优化的初值点,从而得到最终解。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于高斯伪谱法的吸气式高超声速飞行器爬升弹道优化研究

吸气式高超声速飞行器爬升弹道设计是其总体设计的一个重要问题。这里提出一种基于高斯伪谱法的弹道优化方法,用于解决该问题。以末端弹道倾角为性能指标,飞行攻角为设计变量,建立了飞行器纵平面弹道优化模型。通过高斯伪谱法对状态变量和控制变量进行离散,将最优控制问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法对其进一步求解。仿真结果表明,该方法收敛域大,对初值不敏感,设计精度高,是吸气式高超声速飞行器方案弹道优化的重要方法。     

改进粒子群优化算法在亚轨道飞行器固液混合发动机设计中的应用

针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了动态目标粒子群优化算法,通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的位置关系,建立了新的速度更新公式.最后,应用该算法对某型号亚轨道飞行器固液混合发动机进行了优化设计.仿真结果表明,改进算法搜索能力强、收敛速度快,能有效解决此类问题,可为亚轨道飞行器的发动机优化设计提供理论参考.