CSRT与CST气动外形参数化方法对比

类别形状修正函数变换(CSRT)方法是在类别形状函数变换(CST)方法的基础上添加修正函数以克服其不具备局部性的缺点发展而来的新型参数化方法。通过考察参数化过程中翼型的表示误差和线性系统条件数,对CSRT和CST参数化方法的表示精度和数值单值性进行了对比。使用基于以上两种参数化方法的远场组元(FCE)激波阻力优化算法对超声速翼身组合体进行了零升激波阻力优化,结果对比得到:基于CSRT方法的两级优化具有更好的优化效果,激波阻力系数降低了34.7%。研究表明:CSRT方法需要比CST方法更多的参数数量以达到相似的精度,随参数数量的增长,CSRT参数化过程的病态化程度远低于CST方法;CSRT参数化方法可以结合适当的优化算法进行气动外形二级优化,其效果优于使用相同参数数量的CST参数化方法所进行的单级整体优化。     

超声速翼身组合体激波阻力优化的EFCE算法

 超声速飞行器的横截面积分布对其激波阻力的影响十分显著,合理的机翼和机身横截面积分布可以显著降低其激波阻力。使用类别形状函数变换(CST)方法对机身进行基于横截面积分解的CST参数化外形表示,在此基础上提出了扩展的远场组元(EFCE)超声速翼身组合体激波阻力优化算法,并使用该方法对超声速客机翼身组合体进行外形优化,使其激波阻力系数降低了39%。研究结果表明:由于只进行一个方向上的面积分解,机身CST参数化所使用的参数数量和相应优化过程的计算量比机翼大幅降低;经过EFCE激波阻力优化的机身具有较为明显的面积率修形"蜂腰"特征。     

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。     

基于参数敏感性分析的反设计方法

在基于类别形状函数变换(CST)的反设计方法中,通过考察CST参数化与反设计过程,完成了基于参数敏感性分析的反设计,实现了翼型的快速、准确反设计;研究了Bernstein多项式阶数进化对反设计过程敏感性的影响。研究结果表明,在亚音速状态下,采用反设计方法能使设计压力分布较好逼近目标压力分布;在跨音速状态出现激波时或在计算过程出现迭代发散时,加入阶数进化手段后的敏感性分析方法能改善激波区域的敏感度,使迭代较好收敛。方法能够反映各种光滑翼型压力残差和翼型几何外形改变的关系,在给定状态下用初始翼型快速且比较准确地拟合目标翼型。     

基于CST-GAN的翼型参数化方法

翼型参数化方法对于翼型制造、气动和隐身等的优化设计具有非常重要的作用,为进一步提高参数化方法的表示能力,避免在优化过程中产生奇异外形进而提升翼型优化设计效率,结合外形控制能力更加灵活的类别形状函数变换方法（CST）及能够学习数据潜在分布的生成对抗网络模型（GAN）,基于现有翼型数据库构建了一种新型翼型参数化方法：CST-GAN。通过考察生成翼型的几何质量及其表示误差,研究设计维度对CST-GAN翼型参数化的影响,并与Bezier、B样条及主成分分析（PCA）方法的表示精度进行了对比,最后基于该方法开展翼型优化设计。结果表明,该方法可以生成光滑、有效的几何外形,并能实现对翼型较为精确的描述。与其他几种常用参数化方法相比,CST-GAN方法具有较快的优化收敛速度和较好的优化效果,有助于改善优化效率,节约计算成本。此外,该方法鲁棒性强、易于实现,有拓展至三维机翼及整机的参数化建模并进行气动优化设计的应用潜力。     

基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换（CST）参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学（CFD）流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks（RANS）和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。      

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。     

基于CATIA VB二次开发的机翼几何外形参数化建模研究

对于机翼参数化建模方法,利用Visual Basic进行CATIA二次开发,实现机翼的外形参数化建模。本文着重对基于CST的翼型参数化建模方法进行了研究,在生成的界面中输入相应设计参数:根弦长、翼展、前缘后掠角、后缘后掠角、翼型数据文件和翼型参数,如控制点处翼型上下表面相对厚度等。通过运行编写的Visual Basic的程序,自动在CATIA中生成机翼外形模型,从而实现了机翼模型的快速自动生成和修改,为CFD软件进行机翼气动分析和对机翼与翼型进行气动外形优化提供模型。     

超声速翼型气动优化设计

首先分析了几何外形和相对厚度对超声速翼型气动特性的影响。基于遗传算法(GA)和气动力快速工程算法,对于相对厚度为3.5%的多边形翼型进行优化设计,多边形翼型的优化外形趋于四边形,最大厚度点后移到翼型弦线的60%左右,随着迎角或者马赫数增大下翼面会变薄,上翼面变厚,最大厚度点相应稍有后移。对于相对厚度为4%的双圆弧翼型,采用两步优化设计方法,第1步优化结合基于B样条的类别形状函数变换(CST)参数化方法与小波分解方法,实现几何外形的局部控制与光顺处理,并且采用本征正交分解(POD)代理模型降低优化过程中流场计算的工作量;第2步优化采用基于Navier-Stokes方程的最速下降法(SDA),修正第1步优化中代理模型和小波光顺引入的误差;优化设计得到的翼型近似为四边形,其相对厚度最大点后移到翼型弦线的60%~65%处,升阻比可以提高7%。     

小型无人机翼型优化设计

采用类别形状函数变换（CST）方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络（RBF）代理模型;使用粒子群优化算法（PSO）,在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。     

基于CST参数化的翼型优化遗传算法研究

用外形建模的CST参数化方法,构建翼型几何可直接利用其后缘角、前缘半径等几何特征,其控制参数更能反映翼型特有的气动敏感性,有助于遗传算法搜索寻优。基于这一参数化方法,结合遗传算法,构造了用于翼型优化的设计方法。算法中,CST控制参数作为设计变量,采用二进制编码,并通过引入精英策略,提高了遗传算法的收敛性能。算法适应度评估涉及的流场求解则采用了基于Jameson有限体积法的Euler方程解算程序。先以NACA0012翼型为例,以其某一已知的表面压力分布为目标,进行了遗传算法的重构运算,给出了重构的翼型几何外形,验证了方法。在此基础上,进行了带约束的跨音速翼型优化设计,给出了升力系数极大化和阻力系数极小化等设计算例,展示出翼型优化设计的效果。     

基于CST参数化方法气动优化设计研究

翼型及机翼优化设计中,设计变量的个数对优化算法的收敛速度及代理模型的精度有很大的影响.因此,在精确描述翼型的同时,发展较少设计变量的翼型参数化方法对翼型优化设计有着重要的意义.本文基于CST(class function/shape function transformation)翼型参数化方法对Kriging模型的预测精度进行研究,并采用改进的粒子群优化算法构建气动优化设计系统.某亚声速机翼单点减阻设计及超临界翼型的稳健性设计表明该系统具有较高的设计质量,方法可靠,有较高的工程应用前景.     

现代超临界翼型设计及其风洞试验

开展了现代超临界翼型的设计研究,对现役飞机的压力分布形态进行了分析,针对现役飞机在巡航状态和阻力发散点的压力分布进行对比,提取了现役飞机超临界剖面设计的要点。采用类函数/型函数变换(CST)参数化方法、基于二阶震荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法(RwSecSelPSO)、雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程、Kriging代理模型结合定期望值型的目标函数建立了优化设计系统。针对提高阻力发散马赫数和降低巡航低头力矩的设计指标,利用优化设计系统通过调整目标期望值设计了一系列满足设计指标但阻力发散马赫数不同的超临界翼型,并选择了其中具有典型特性的翼型进行了对比分析,验证了提高阻力发散马赫数和低速失速特性的设计方法,指出了在阻力发散点形成平顶形压力分布的超临界翼型具有较好的综合性能。对设计的超临界翼型进行了高、低速风洞试验验证,试验结果表明:设计结果达到了设计指标要求,提出的低速改进方案有效,层流对超临界翼型失速特性影响较大。     

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

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。     

考虑配平特性的超声速客机低声爆气动布局优化研究

降低声爆水平是下一代超声速运输机研制需要解决的关键问题之一。低声爆优化通常使飞行器布局向着机翼后掠角增大、机翼沿机身方向分布范围增大的趋势发展,给飞行器的配平和低速特性带来不利影响。以某超声速客机基本构型为研究对象,建立基于类别/形状函数的翼身组合体参数化建模方法;基于超声速线化理论分析外形几何参数对声爆水平的影响。在此基础上,分别针对机身轮廓、机翼平面形状以及扭转角分布对该构型进行低声爆优化和俯仰力矩特性优化,并采用CFD 方法对优化结果进行校核。结果表明：与基准构型相比,在不显著增加俯仰力矩的基础上,优化构型的阻力降低了19 cts,近场过压显著降低,地面声爆响度降低5.1 PLdB。     

直升机机身气动外形的低阻优化设计

直升机机身阻力是飞行阻力的主要来源之一,通过对机身外形的优化设计,能够实现直升机的高效低阻飞行.首先,把机身划分为头部、中段和尾梁三段,对其外形轮廓线进行CST参数化表示;其次,采用拉丁超立方法选取试验设计样本点,计算各样本点的阻力系数,构造Kriging代理模型,估计模型预测的精度;最后,选用序列二次规划算法对其进行优化,并对优化后的机身模型进行了风洞试验.通过计算分析可知:所建立的Kriing代理模型能够精确预测阻力系数值,优化后得到了机身的设计参数;机身阻力系数减小了15.3％,理论值与试验值吻合良好.