改进型Gappy POD翼型反设计方法

 为了提高基本Gappy本征正交分解(POD)翼型反设计方法的精度,在原始方法快照采样过程中,调整参数化方法,并用已产生翼型中压力分布最接近目标压力分布的翼型替换基础扰动翼型,形成最优快照替换采样法。在迭代求解阶段,根据迭代产生的压力分布与迭代产生的翼型实际压力分布之间的误差,引入校正快照,并据此调整目标压力分布,形成校正迭代法。实际算例表明,最优快照替换采样法所采集快照张成的空间较原始采样法更接近设计目标。而校正迭代法较原始迭代法能明显提高反设计精度。但最佳模态数量的选择对于Gappy POD翼型反设计方法仍然是一个难点。     

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。     

模拟退火算法和POD降阶模态计算在翼型反设计中的应用

在翼型反设计中用模拟退火算法作为寻找目标函数极值的优化算法;对翼型流场的计算采用基于正交分解(Proper Orthogonal Decomposition-POD)的降阶模态,这种方法可以降低流场反复计算所需的大量机时。本文将二者结合,并应用到翼型反设计领域,对几个给定翼型压力分布反求翼型表面。计算结果表明本文方法是可行的,且优化算法具有全局优化和鲁棒性强等特点。此外,本文提出了用扰动翼型函数的方法形成POD降阶模态中的快照,利用这些快照形成的基模态,拓展了加鼓包函数方法的表达范围。     

典型翼型参数化方法的翼型外形控制能力评估

现代飞行器的精细化设计需求要求翼型参数化方法具有精准的翼型外形控制能力。依据标准的风洞模型公差要求,以五个典型翼型作为测试翼型,分别对Hicks-Henne参数化方法、样条参数化方法、PARSEC参数化方法和CST翼型参数化方法的翼型外形控制能力进行评估,依据每个翼型参数化方法的评估结果并结合其固有特点进行适应性分析。结果表明:四种翼型参数化方法对翼型外形的控制能力存在较大差别,具有不同的适用范围。评估典型翼型参数化方法的所得结果可指导设计人员依据具体的设计需求选择适当的翼型参数化方法。     

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

基于深度学习的翼型反设计方法

建立了一种基于深度学习的翼型反设计方法,将翼型曲线及其对应的压力分布图像作为训练学习对象,建立其内在联系的模型,实现通过卷积神经网络提取压力分布图像的特征,计算获得翼型曲线。该方法直接将压力分布图像作为模型输入,更加直观简洁,同时避免了传统方法中耗时的数值计算过程。模型测试中,6 000组压力分布图像和翼型曲线用于模型训练,另外561组用于模型验证,验证耗时仅67 s,预测的翼型曲线与CFD计算结果的平均相对误差为055%。对比实验中,通过对压力分布曲线添加噪声、改变输出层尺寸等方式,进一步验证和分析了预测模型性能。结果表明该翼型反设计方法具有较高预测精度和较强鲁棒性,能在保证精度的情况下降低计算时间,提高设计效率。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法

本文将数值优化方法同计算流体动力学(CFD)相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即:最优化方法和反设计方法.采用求解Euler方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计.实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值.     

基于气动数值模拟的翼型反设计方法

将计算流体动力学（CFD）与反设计技术相结合,通过数值求解欧拉方程,对翼型绕流流场作出数值模拟,再用几何和流动控制方程,反复迭代求得满足给定流场的翼型。以NACA0012为初始翼型,RAE-2822为目标翼型,选取两种工况,都取得了满意的结果。     

基于CST参数化方法的翼型快速设计

为弥补传统飞机翼型设计周期长、代价高的缺点,将CST翼型参数化方法,与机器学习中的高斯过程回归方法相结合,通过对已有的翼型数据的学习,实现对未知翼型气动性能或者外形数据的快速准确预测。选取一组NACA四位族翼型,获得其CST参数描述数据,并分别计算其在一定条件下的升力系数、阻力系数和压力分布数据。利用这些数据对高斯过程回归模型进行训练,实现了翼型的快速正设计以及反设计系统。并将实验结果与采用NACA翼型参数表示法得到的预测结果进行了对比。实验结果表明,基于CST参数化方法的翼型快速设计准确度高、速度快,具有很大的应用价值。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法＊

本文将数值优化方法同计算流体动力学（ＣＦＤ）相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即：最优化方法和反设计方法。采用求解Ｅｕｌｅｒ方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计。实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值。     

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。     

基于Gappy POD方法的翼型流场分析

本文将Gappy POD方法用于翼型流场分析,得到了一种快速、高精度的近似流场分析方法。应用Gap-py POD方法进行流场缺失数据的填补,验证该方法的数据填补能力。流场分析时,以NACA0012为初始翼型生成POD基,将与初始翼型形状相近翼型的流场解作为缺失数据,使用Gappy POD方法进行填补得到该翼型的近似流场解。结果表明,Gappy POD方法可以快速得到与初始翼型外型相近翼型的高精度近似流场解。     

基于POD和DMD方法的跨声速抖振模态分析

跨声速抖振现象是由于非定常跨声速流动中激波的自激振荡而引起的结构强迫振荡,这种现象在跨声速飞行器中普遍存在,对飞机的结构强度和疲劳寿命有不利影响。基于模态分解的分析方法是进一步发展抖振控制手段的有效工具。本文通过两类典型模态分析方法（本征正交分解（POD）和动态模态分解（DMD））对OAT15A翼型的跨声速抖振现象进行分析,通过对模态频率、翼面压力分布、流场重构误差等方面的研究,将两种模态分解方法进行对比。发现基于频率特征的DMD方法能够准确捕捉抖振的临界稳定特征和抖振主频的典型模态,同时能够更准确反映流场变量在激波间断附近随时间的变化过程;而POD方法尽管在流场重构时具有较小的总体误差,但对激波附近压强随时间的变化历程拟合较差。     

耦合POD重构舰面流场的直升机舰面起降数值模拟

为解决舰面非定常流场数据量过大的问题,采用本征正交分解(POD)方法对舰面流场进行重构,发展了一种耦合POD重构流场的直升机舰面起降数值模拟方法。首先采用计算流体力学(CFD)方法计算舰面非定常流场,获得离散数据样本;然后提取流场的POD模态,并截取能够捕捉到原流场主要特征的少量模态对原流场进行重构;最后建立耦合重构舰面流场的直升机高阶飞行动力学模型。以直升机返航进场为例进行数值模拟,并将计算得到的操纵量和飞行状态与飞行试验结果进行对比。结果表明:使用POD方法重构后的舰面流场数据约为原始样本数据的8.5%,且重构流场与原始流场吻合良好,POD方法能够解决舰面非定常流场数据量过大的问题。与飞行试验数据的对比表明,本文方法捕捉到了舰面非定常流场对直升机的影响,可用于直升机舰面起降研究。     

基于N-S方程的翼型气动优化设计

本文简要回顾了气动优化设计的最新发展，并采用连续伴随方法对粘性条件下的翼型气动外形进行了优化设计。设计过程中，采用B样条曲线的控制顶点作为设计变量，通过求解伴随方程得到目标函数关系设计变量的梯度，最后用最速下降法和BFGS变尺度法对二维翼型进行了外形优化，验证了本方法直接、快速的设计能力。