应用Delaunay图映射与FFD技术的层流翼型气动优化设计

采用非均匀有理B样条(NURBS)基函数属性建立了任意空间的自由式变形(FFD)翼型参数化方法,进一步结合基于Delaunay图映射技术建立了结构对接网格变形模式,通过粒子群优化(PSO)算法进行参数化方法、网格变形模式以及计算流体力学(CFD)数值模拟技术之间的整合,研究、构建了气动优化设计系统,并对某型层流理念设计的高空长航时(HALE)飞机基本翼型进行气动优化设计。气动特性目标函数评估方法中,边界层转捩数值模拟技术采用γ-Re_θt转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式湍流模型。优化设计后翼型气动特性表明:采用相关技术建立的层流翼型气动优化设计系统对于层流理念设计的HALE飞机翼型的设计具备较高的优化效率。     

基于改进CST参数化方法和转捩模型的翼型优化设计

为提高翼型优化设计效率,增大设计空间,采用B样条基函数替代传统的形状类别函数(CST)方法中的Bezier多项式,增强了对翼型参数化表达的局部控制能力并提高了翼型局部表达精度。为了确保翼型在优化设计过程中的几何光顺特性和代理模型的准确性,采用小波分解技术提出了多分辨率翼型的局部光顺方法。采用基于本征正交分解(POD)的流场数值代理模型,并结合γ-Reθt转捩模型实现了快速准确的气动力与流动转捩预测。采用小波技术光顺的CST翼型参数化建模、POD流场数值计算代理模型以及γ-Reθt转捩模型,结合遗传算法建立了完整的翼型气动优化设计系统。针对低速层流翼型与超临界翼型进行优化设计,优化设计后的翼型升阻比分别提高了47.42%和45.85%,且对改进前后参数化建模方法的优化性能进行了对比,结果表明本文构建的翼型气动优化设计系统具备很高的优化效率。     

ARI_OPT气动优化软件研究进展及应用综述

针对飞行器气动外形精细化设计需求,为提高设计效率和设计质量,基于数值优化设计技术发展了气动优化设计工具ARI_OPT。ARI_OPT包含气动外形参数化、网格自动变形、高逼真度数值模拟、代理模型、高效优化算法等模块,分别简要介绍了各个模块基本的基本原理和方法及单个模块的验证结果。给出了ARI_OPT针对数值函数算例的功能验证结果和宽速域翼型、多段翼型和飞翼布局机翼等典型单目标和多目标气动外形优化问题的应用算例,表明了其可靠性和适用性。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法

跨声速层流翼型设计须兼顾优良的超临界特性和自然层流特性,因而对设计方法提出了更高的要求。针对现有反设计方法和直接优化设计方法的不足,发展了一种适用于跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法。该方法引入了基于经验的局部流场特征作为反设计目标,翼型性能指标作为直接优化设计目标,然后加权形成了混合反设计/优化设计总目标,并同时考虑了气动和几何约束。优化算法采用基于自适应并行加点技术的代理优化,流动数值模拟采用耦合基于线性稳定性理论的e^N转捩自动判定的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程求解器。针对现代中短程民用客机需求,以NPU-LSC-72613翼型为基准,开展了层流翼型减阻的混合反设计/优化设计。分别将局部目标压力分布、总阻力作为反设计和直接优化设计目标,得到了较好的优化结果,验证了方法的有效性。经过2轮优化结果显示混合反设计/优化设计总目标显著下降。所设计翼型吸力面局部压力分布与目标压力分布基本一致,总阻力下降15.5%;吸力面和压力面层流范围均大于55%倍弦长,激波强度显著减弱,说明所设计翼型同时具有优良的超临界和层流特性。将所设计翼型配置到机翼上,通过三维数值模拟进行校验,结果显示所设计跨声速层流机翼升阻比提高了6.64%,在一定升力系数范围内,气动性能均有显著提高,验证了所设计跨声速层流翼型在机翼设计中的适用性。     

基于工程环境的气动多目标优化设计平台研究

工程环境中,飞机气动力设计面临在多个目标和多种约束条件下寻找最优值,需在较短时限内完成设计优化,并保证最终方案可靠。基于高性能计算环境,采用现代计算流体力学(CFD)数值模拟技术和优化技术等构建了面向实际工程的飞行器气动多目标优化设计平台:采用基于非均匀有理B样条(NURBS)方法的自由曲面变形技术,实现对工程复杂气动外形的参数化表达;采用网格变形技术,实现优化过程中计算网格的自动更新;采用基于有限体积方法和多块结构网格的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程并行解算器进行气动力求解;采用基于精英保留策略的非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)进行多目标全局优化求解;采用非线性单纯形算法进行局部优化求解,优化过程中,通过人工调整优化种群,引入人工经验,构建"人在回路"的设计流程。以某翼型/机翼气动力优化设计为例对该平台技术进行验证:多目标优化设计可得到清晰的Pareto前沿解分布;优化后的翼型/机翼在满足各项约束的前提下,具备更高的综合气动性能。结果表明:所发展的气动多目标优化设计平台具有很好的工程适用性。     

低雷诺数翼型局部振动非定常气动特性

针对低雷诺数翼型特殊的气动特性,采用基于动网格的非定常数值模拟方法,研究翼型表面不同弦向位置的局部蒙皮以不同频率及振幅振动时对低雷诺数翼型气动特性及流场结构的影响,揭示蒙皮振动增升减阻的机理。研究表明,在低雷诺数条件下局部蒙皮振动可有效提高翼型气动特性,与刚性翼型相比蒙皮局部振动可使翼型升力系数提高,阻力系数降低,升阻比提高。振动位置对翼型气动特性及流场结构有显著的影响,振动表面位于翼型前缘附近或位于层流分离泡中心时可有效控制翼型层流分离,从而提高翼型气动特性。振动频率对翼型表面层流分离及转捩位置均有显著的影响,随着振动频率增加,翼型气动特性出现最优值。与刚性翼型相比,表面振动使翼型转捩位置略向上游移动,摩擦阻力增加,但振动使等效翼型相对厚度减小,压差阻力明显减小。在小幅振动范围内,随着振幅增加,流场非定常特性更加显著,翼型升阻比增加。     

基于遗传算法的压气机叶型优化设计

建立了一套将遗传算法和流场数值模拟技术相结合的压气机叶型优化设计系统,针对进口高亚音的压气机叶型进行优化。通过准三维叶栅通道计算程序进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取了与叶型形状和气动性能密切相关的三个变量作为优化参数,按照可控扩散叶型的设计标准构造了优化目标函数。数值计算结果表明优化叶型的气动性能有了明显提高。对优化前后的叶型进行了叶栅吹风实验对比,进一步验证了优化效果。     

超临界自然层流机翼设计及基于TSP技术的边界层转捩风洞试验

为了实现绿色航空节能减排的目标，层流设计技术成为飞行器设计者的研究热点。对于跨声速客机而言，超临界自然层流机翼设计技术将显著减小飞行阻力，提升气动性能，减少燃油消耗和污染物排放。首先，基于高精度边界层转捩预测技术耦合翼型优化设计系统，实现超临界自然层流翼型设计；经过合理的翼型配置，形成超临界自然层流机翼。转捩数值模拟分析结果表明，超临界自然层流机翼的层流流动特性良好。然后，以比例为1：10.4的试验模型在荷兰高速低湍流度风洞进行边界层转捩风洞试验，使用温度敏感材料涂层（TSP）技术拍照获得机翼表面在不同马赫数、雷诺数和迎角工况下的层流-湍流分布。最后，通过超临界自然层流机翼边界层转捩试验结果，探讨了该类型机翼的转捩特性随来流参数的变化规律，总结了超临界自然层流机翼设计的关键因素。此外，该模型也可用来验证边界层转捩预测技术在超临界、高雷诺数工况下的预测精度。     

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

压气机跨音速叶栅叶型的数值模拟

以抑制叶型吸力面激波强度、附面层分离,降低叶型损失为目标,对某型压气机跨音速叶栅叶型进行气动优化.运用数值模拟的方法对比研究优化后的叶栅同原型叶栅在相同工况下的气动性能,概述了气动性能产生变化的机理.与优化前对比发现,优化后的叶型具有低损失,工作范围大的特点.     

基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

基于全局信息的粒子群算法翼型综合优化设计

 翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法。在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度。将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性。     

γ-Reθ转捩模型在二维低速问题中的应用

介绍了基于当地关联的γ-Reθ转捩模型.通过Spalart建议的环境源项法对自由流湍流度衰减的有效控制,实现了该转捩模型的实用化.利用中国空气动力研究与发展中心的TRIP软件平台上实现的该转捩模型,对S809翼型、NLR7301两段翼型和30P30N三段翼型3个低速翼型绕流问题进行了计算,将不同迎角下的计算结果与试验结...     

转捩对平流层飞艇外形优化的影响

采用梯度算法优化了平流层飞艇外形以减少气动阻力,目标函数飞艇总阻力系数通过求解Navier-Stokes方程获得.优化过程中采用了SSTκ-ω转捩湍流模型和Realizable κ-ε全湍流模型求解绕流流场,采用大涡模拟方法详细分析了获得的两种飞艇外形的气动性能和特点,并且比较了两种湍流模拟方法的流场求解对梯度法优化的目标函数以及飞艇形状特点的影响.结果表明:是否考虑转捩对优化的结果有明显的影响,考虑转捩优化方案的气动性能明显优于全湍流流动求解优化方案.采用转捩模型的优化由于层流区域的存在改变了飞艇尾部的形状,从而获得了尾部分离区较小的飞艇外形轮廓.      

Adaptive-surrogate-based robust optimization of transonic natural laminar flow nacelle

Natural Laminar Flow (NLF) technology is very effective for reducing the skin friction drag of aircraft engine nacelle, but the aerodynamic performance of NLF nacelle is highly sensitive to uncertain working conditions. Therefore, it’s imperative to incorporate uncertainties into the design of NLF nacelle. In this study, for a robust optimization of NLF nacelle and for improving its efficiency, an adaptive-surrogate-based robust optimization strategy is established, which is an iterative optimization process where the surrogate model is updated to obtain the real Pareto front of multi-objective optimization problem. A case study is carried out to validate its feasibility and effectiveness. The results show that the optimization increases the favorable pressure gradient region and the volume ratio of the nacelle by increasing its lip radius and reducing its maximum diameter. And the aerodynamic robustness of the NLF nacelle is mainly determined by the lip radius, maximum diameter of nacelle and location of the maximum diameter. Compared to the initial nacelle, the optimized nacelle maintains a wide range of low drag and high laminar flow ratio in the disturbance space, which extends the average laminar flow region to 21.6% and facilitates a decrease of 1.98 counts in the average drag coefficient.     

基于NURBS的三维轴流压气机叶片的几何型面优化研究

应用NURBS建立了三维轴流压气机叶片的几何型面优化模型,将叶片的气动性能参数与NURBS形状控制权因子关联,形成一套优化判断准则。通过对某型轴流压气机静子叶片优化设计的实例验证,对比研究了优化前后叶片气动性能的差异,证实了该方法可以灵活快速地优化叶片的几何型面,以满足气动性能的需求,具有较好的工程应用价值。      

Numerical analysis and optimization of boundary layer suction on airfoils

Numerical approach of hybrid laminar flow control(HLFC) is investigated for the suction hole with a width between 0.5 mm and 7 mm. The accuracy of Menter and Langtry’s transition model applied for simulating the flow with boundary layer suction is validated. The experiment data are compared with the computational results. The solutions show that this transition model can predict the transition position with suction control accurately. A well designed laminar airfoil is selected in the present research. For suction control with a single hole, the physical mechanism of suction control, including the impact of suction coefficient and the width and position of the suction hole on control results, is analyzed. The single hole simulation results indicate that it is favorable for transition delay and drag reduction to increase the suction coefficient and set the hole position closer to the trailing edge properly. The modified radial basis function(RBF) neural network and the modified differential evolution algorithm are used to optimize the design for suction control with three holes. The design variables are suction coefficient, hole width, hole position and hole spacing. The optimization target is to obtain the minimum drag coefficient. After optimization,the transition delay can be up to 17% and the aerodynamic drag coefficient can decrease by 12.1%.     

飞翼气动优化中参数化和网格变形技术

几何参数化和网格变形是飞行器气动外形数值优化迭代过程中的两个关键技术。基于非均匀有理B样条(NURBS)的自由型面变形(NFFD)技术对几何表示形式具有普适性,距离权函数(DWF)网格变形技术具有计算快速和网格拓扑无关性,两者广泛应用于曲面优化。基于NFFD技术改进了反求参数的Newton迭代算法,并通过提高物面附近网格刚度改进的距离权函数(IDWF)技术使其适用于更大程度的网格变形。还提出了改进后的参数化和网格变形两种技术并行计算的具体实现算法。结合离散伴随方法,使用参数化和网格变形技术,实现了由NACA0012初始翼型到飞翼标准翼型EH1590的反设计;针对某飞翼标模完成了单点全机升阻比优化,升阻比提高约18%。数值结果表明,建立的NFFD和IDWF动网格技术可满足飞翼气动外形优化参数化和快速网格变形的需求。     

Application of a PCA-DBN-based surrogate model to robust aerodynamic design optimization

An efficient method employing a Principal Component Analysis (PCA)-Deep Belief Network (DBN)-based surrogate model is developed for robust aerodynamic design optimization in this study. In order to reduce the number of design variables for aerodynamic optimizations, the PCA technique is implemented to the geometric parameters obtained by parameterization method. For the purpose of predicting aerodynamic parameters, the DBN model is established with the reduced design variables as input and the aerodynamic parameters as output, and it is trained using the k-step contrastive divergence algorithm. The established PCA-DBN-based surrogate model is validated through predicting lift-to-drag ratios of a set of airfoils, and the results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model is reliable and obtains more accurate predictions than three other surrogate models. Then the efficient optimization method is established by embedding the PCA-DBN-based surrogate model into an improved Particle Swarm Optimization (PSO) framework, and applied to the robust aerodynamic design optimizations of Natural Laminar Flow (NLF) airfoil and transonic wing. The optimization results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model works very well as a prediction model in the robust optimization processes of both NLF airfoil and transonic wing. By employing the PCA-DBN-based surrogate model, the developed efficient method improves the optimization efficiency obviously.