基于Kriging模型的旋翼翼型优化设计研究

以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求.     

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.     

融合体布局超临界翼型设计研究

针对跨声速融合体布局飞机,构建了所需超临界翼型的气动优化设计问题;基于"人在回路"的多轮迭代优化理念建立了翼型多目标多约束优化设计平台,其中:翼型参数化采用基于型函数/类函数变换的参数化方法,气动力解算器采用基于三维雷诺平均Navier-Stokes方程(RANS)的求解程序CCFD-MB,计算网格生成与网格更新采用基于无限插值和椭圆光滑算法的C型结构网格程序,优化算法采用多目标优化遗传算法NSGA-II。设计结果显示,优化翼型具有常规超临界翼型的基本气动力特征,满足阻力发散、抖振边界和低速特性要求;同时具有前加载特征,低头力矩大幅低于常规超临界翼型,满足融合体布局气动力要求。     

旋翼翼型气动设计与评估软件HRADesign

HRADesign系统作为通用旋翼翼型气动设计和评估系统,研制目的主要是为工业设计环境提供通用、高效、鲁棒的优化设计架构,应用于各类旋翼翼型族的设计,提高旋翼翼型设计的效率和精度,以满足先进直升机对高性能旋翼翼型的迫切需求.旋翼翼型设计技术是直升机旋翼设计的核心技术,旋翼翼型的优化设计具有多点、多目标、强约束的特点.HRADesign系统针对旋翼翼型设计的特点,发展了多目标进化算法、PCA多目标降维技术、Kriging代理模型、基于CST方法的翼型参数化技术以及高精度CFD等优化设计技术,构建了基于进化算法的多目标优化流程.通过详细介绍平台的系统架构、主要的功能模块以及多目标优化流程,展现了系统架构设计的灵活性和功能模块的完备性.通过ADODG基准测试算例、某厚度旋翼翼型常规多目标优化算例和考虑多目标降维的优化算例进行了系统功能验证,优化结果表明,在满足约束的条件下,优化后的旋翼翼型和基准翼型相比,综合性能都有明显改善,验证了优化设计系统的有效性、可靠性.     

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。     

大展弦比前掠翼气动隐身多目标优化

前掠翼布局优越的气动性能为无人机气动布局设计提供了一条新的方向。采用CST方法对翼型几何外形进行参数化描述,实现前掠翼气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立了基于N-S方程的计算流体力学方法的前掠翼气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的前掠翼隐身分析模型。提出了基于Kriging模型的前掠翼气动隐身多目标优化方法,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,建立前掠翼气动和隐身的Kriging代理模型。将Pareto多目标遗传算法与Kriging代理模型结合进行大展弦比前掠翼的气动隐身多目标优化设计。研究结果表明,所建立的分析模型是合理的,所提出的多目标优化设计方法是可行的,能够有效提高大展弦比前掠翼性能与优化效率。     

多目标进化算法和代理模型技术在气动稳健优化设计中的应用

通过与传统优化方法的优缺点对比,提出针对飞行器环境参数存在不确定性影响时的气动稳健优化设计模型,并应用多目标进化算法和代理模型技术对稳健模型进行优化设计研究。提供了翼型稳健性优化实例,通过选择合适的翼型参数化方法和CFD求解程序以及不确定性分析方法,得到了稳健设计结果的Pareto前缘图。从其中选择的设计结果可以看出,稳健设计结果表现出更稳定的特性,证明了稳健设计的优势所在。     

超临界翼型稳健型优化设计研究

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。