基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

后缘连续变弯度对跨声速翼型气动特性的影响

针对后缘连续变弯度对跨声速翼型气动特性的影响进行了研究。首先不考虑翼型后缘连续变弯度,基于搭建的优化设计系统对跨声速翼型进行气动减阻优化设计,通过添加不同的约束优化得到两种跨声速翼型:无激波翼型和超临界翼型。然后在这两种翼型的基础上,以后缘偏转角度为设计变量、以阻力系数最小为目标,针对不同的升力系数分别进行优化设计,并根据优化结果深入分析后缘连续变弯度对这两种翼型极曲线特性的影响机理。优化结果表明:无激波翼型与超临界翼型相比,其设计点处的气动特性较好,但鲁棒性较差;升力系数小于设计升力系数时,应用后缘连续变弯度后,无激波翼型的极曲线特性明显提高,减阻最高达到3.9%,而超临界翼型的极曲线特性提高不明显;升力系数大于设计升力系数时,应用后缘连续变弯度后,无激波翼型和超临界翼型的极曲线特性都明显提高,减阻分别达到2.4%~18.1%和1.7%~13.2%。     

基于逐次升阶的翼型参数化与气动优化方法研究

研究了基本Bezier样条曲线的特性,对比了不同阶次Bezier曲线对超临界翼型的几何描述能力以及由几何偏差带来的气动性能的偏差。利用Bezier曲线的特性提出逐次升阶的翼型参数化方法,结合改进的粒子群优化算法,建立了逐步扩展设计空间的气动优化设计方法,兼顾设计空间和优化效率,很好地解决了设计质量和设计效率之间的矛盾。最后通过典型翼型的优化设计,对比了文中方法与传统Hicks-Henne型函数方法,验证了文中方法的可行性和高效性。     

混合遗传算法及其在翼型气动多目标优化设计中的应用

把基于实数编码的自适应遗传算法（SAGA）与可变容差法相结合，建立了数值优化设计中的混合遗传算法（HGA），并将其与翼型的气动分析相结合进行跨声速翼型的单目标和多目标气动优化设计。与自适应遗传算法相比，混合遗传算法的优化质量略有改善，优化效率有明显的提高。优化结果表明混合遗传算法在翼型单目标和多目标气动优化设计中是十分有效的。     

一种旋翼翼型多点多约束气动优化设计策略

充分考虑伴随方法的梯度求解的准确性、CFD计算量小等显著优点,研究了引入基于伴随方法的梯度信息的响应面模型构造问题,发展了基于梯度信息改进的响应面方法,提高了多设计变量适应性及优化效率;针对悬停/前飞/机动状态下的旋翼翼型升阻比、阻力发散马赫数、最大升力等气动特性精确分析需求,分别提出了对应的合理气动计算策略;为有效适应旋翼翼型复杂气动设计问题,发展了基于伴随方法与响应面法有效结合、针对悬停/前飞/机动状态对应气动计算策略的一种较实用高效的旋翼翼型气动优化设计策略,提高了计算精度、鲁棒性与优化效率,进行了典型OA309旋翼翼型算例验证,优化后旋翼翼型与原OA309翼型相比,综合性能有较好改善,研究表明,所发展的气动设计策略是有效、可行的。     

分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。     

一种改进的果蝇优化算法及其在气动优化设计中的应用

果蝇优化算法(FOA)是一种新的群体智能优化算法,具有良好的全局收敛特性。为进一步提高FOA的寻优性能,将其引入到气动优化设计中,发展形成了改进的果蝇优化算法(IFOA)。IFOA通过引入惯性权重函数动态调整搜索步长,有效实现了算法全局搜索和局部搜索之间的动态平衡,提高了算法整体搜索效率和寻优精度;对于多维优化问题,IFOA每次搜索仅随机扰动其中一个决策变量,并在每个迭代步内将所有优秀果蝇个体(可行解)结合产生一个全新的果蝇个体进行一次搜索,大大加快了算法的收敛速度。函数测试结果表明,IFOA显著提高了FOA的寻优性能。将IFOA应用到气动优化设计中,翼型反设计和单/多目标优化设计的算例表明,IFOA是一种简单高效的优化方法,可广泛应用于气动优化设计。     

Kriging模型在翼型反设计中的应用研究

目前,基于Kriging代理模型的优化方法在气动优化设计中得到了广泛的应用,然而却并未能应用于气动反设计中。本文将翼型气动反设计问题转化为优化问题,利用基于Kriging模型的优化方法进行了翼型的单目标、多目标反设计,验证了Kriging模型在翼型单目标、多目标反设计中的适应性,并研究了模型加点准则对设计结果的影响;此外,将本文方法与多项式响应面模型优化方法、基于Adjoint的优化方法进行了比较,结果表明,该方法明显优于基于多项式响应面的优化方法,且与Adjoint方法相比,设计效率相当且具有更好的通用性。最后将本文方法应用于接近工程实际的在已有翼型基础上修改压力分布进行反设计,验证了本文方法的可行性。     

大型飞机铰链下垂前缘多段翼型气动优化设计与研究

随着增升装置的发展,新型商用飞机机翼内侧采用了结构简单的铰链下垂前缘,与使用最多的前缘缝翼相比,它具有减阻降噪,提高升阻比等优点。针对大型飞机铰链下垂前缘翼型进行了气动优化设计及数值研究。首先设计出铰链下垂前缘的二维翼型,然后通过iSIGHT平台对翼型进行气动优化,分析铰链下垂前缘翼型的低速气动特性,并且得出最佳翼型,最后与前缘缝翼翼型的气动性能进行对比,说明使用铰链下垂前缘的可行性。     

基于梯度增强型Kriging模型的气动反设计方法

基于Kriging模型的代理优化算法目前在气动优化设计中得到了广泛应用。但在高维(设计变量大于30个)气动优化中,计算量过大的问题对其进一步发展产生了严重制约。将翼型和机翼气动反设计问题转化为优化问题,采用Adjoint方法进行快速梯度求解,利用基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的代理优化算法分别开展了18、36和108个设计变量的气动反设计。首先,通过采用在设计空间局部建立GEK模型的方法成功地将基于代理优化算法的气动反设计问题的维度拓展到了100维以上。其次,研究了梯度计算精度对基于GEK模型的反设计的影响,发现梯度精度越高,反设计的最终效果越好,同时效率相当。最后,通过不同维度的气动反设计算例,比较了改进拟牛顿法(BFGS)、基于GEK模型和Kriging模型的代理气动反设计方法,结果表明基于GEK模型的代理优化算法的效率大幅度高于基于Kriging模型的代理优化算法,并且维度越高,效率优势越明显;同时,基于GEK模型的代理优化算法在优化效果及分析程序调用次数上相比于BFGS方法也略有优势。     

高空长航时无人机翼型设计方法研究

使用解析形状函数法表示翼型,将求解绕翼型流场的N-S方程解与遗传算法相结合,可用于高空长航时无人机翼型的设计.设计实践表明,设计的新翼型满足设计要求,且获得比原始翼型高得多的升阻比,采用的翼型设计方法是正确和有效的.     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

基于遗传算法的翼型气动优化设计

采用遗传算法进行跨声速翼型的反设计与阻力和升阻比的优化设计。翼型的反设计达到了设计要求,优化设计后的翼型其气动特性也有显著的改善,这表明了遗传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,翼型由解析函数线形叠加法表示,目标函数和个体的适应值由二维欧拉方程的流场解来提供。     

基于分布估计算法的翼型稳健设计(英文)

A transonic airfoil designed by means of classical point-optimization may result in its dramatically inferior performance under off-design conditions. To overcome this shortcoming, robust design is proposed to find out the optimal profile of an airfoil to maintain its performance in an uncertain environment. The robust airfoil optimization is aimed to minimize mean values and variances of drag coefficients while satisfying the lift and thickness constraints over a range of Mach numbers. A multi-objective estimation of distribution algorithm is applied to the robust airfoil optimization on the base of the RAE2822 benchmark airfoil. The shape of the airfoil is obtained through superposing ten Hick-Henne shape functions upon the benchmark airfoil. A set of design points is selected according to a uniform design table for aerodynamic evaluation. A Kriging model of drag coefficient is constructed with those points to reduce computing costs. Over the Mach range from 0.7 to 0.8, the airfoil generated by the robust optimization has a configuration characterized by supercritical airfoil with low drag coefficients. The small fluctuation in its drag coefficients means that the performance of the robust airfoil is insensitive to variation of Mach number.     

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.     

基于遗传算法的低雷诺数高升力翼型的优化设计

利用遗传算法进行低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,优化后的翼型其气动特性有明显改善,从而表明利用遗传算法进行翼型气动优化的可行性.在优化设计过程中翼型由解析函数线性叠加法表示,并对设计翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算,以提供目标函数和个体的适应值.     

基于遗传算法的旋翼翼型综合气动优化设计

结合直升机飞行特性及旋翼工作气动环境,提出了适用于中型运输直升机旋翼翼型优化设计的目标函数及约束条件.在此基础上采用遗传算法,以"黑鹰"(UH-60A)直升机旋翼翼型SC1095为基础翼型,进行多目标、多状态以及多约束条件下的旋翼翼型优化设计.优化翼型同SC1095翼型相比弯度稍大,最大厚度略有增加.结果表明:优化翼型气动力特性在满足约束条件的情况下,零升力矩系数减小了57.2%,最大升力系数增加了3.7%,阻力系数减小了7.5%.同时,非定常动态失速状态下的气动特性也有一定的改善,阻力系数和力矩系数的发散范围均有明显的减小.此外,悬停状态计算结果表明:采用优化翼型构成的旋翼与SC1095旋翼相比,具有更高的悬停效率及更低的力矩系数.      

无尾布局翼型的DISC设计研究

采用DISC方法耦合N-S方程求解程序研究了无尾布局翼型的设计。通过NLF1015,RAE2822翼型的反设计表明,该方法可用于亚、跨声速翼型设计,具有简单、计算量小的优点。完成了翼型改进和新翼型设计,对某BWB飞机内翼段翼型进行了改进设计,采用人工干预对现有翼型压力分布进行局部修正,达到快速削弱激波、改善翼型气动性能的目的;针对小展弦比翼身融合布局内翼段新翼型设计,采用基于多目标多约束压力分布优化的设计思想,得到满足气动和几何约束的目标压力分布。设计结果表明,数值优化目标压力分布方法较易满足总体与气动的设计目标和约束。     

高升力翼型的气动优化设计和实验研究

利用遗传算法进行了低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,并利用风洞实验检查了设计的正确性。优化后的翼型其气动特性有明显改善,这说明了利用遗传算法进行低雷诺数翼型气动优化的可行性。风洞实验结果验证了优化设计方法的正确性,同时也表明新设计翼型有较高的升力系数和相对大的升阻比,其升阻比提高了10%。     

基于遗传算法及转捩模型的层流翼型优化设计研究

讨论了层流翼型对飞机机翼减阻的重要意义,概述了遗传算法的优化原理及其特点。在基准翼型的基础上,以Hicks—Henne型函数的解析函数线性叠加法来描述翼型。采用遗传算法完成了层流翼型优化设计。计算中采用了转捩模型耦合SST两方程湍流模式,通过求解雷诺平均的N-S方程组模拟了翼型的转捩流动。对计算结果进行了分析,分析表明优化翼型在升力特性、阻力特性方面比基准翼型有很大的提升,达到了优化升阻比的目标。