基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机，基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻，包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性，并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求，面临高维多目标优化难题。针对该类问题，首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术，然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法，并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法，使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较，对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性，设计翼型高速气动特性得到了显著提升。     

基于CG法及Taguchi理论的气动力鲁棒性优化方法

针对传统的基于固定设计点气动力优化设计方法中存在的非设计点性能较差的问题,利用Taguchi鲁棒性设计理论和共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)法,在斯坦福大学的开源CFD软件平台SU2的基础上,提出了一种高鲁棒性气动力优化设计方法。以NACA0012翼型为算例,以降低波阻为目标,对翼型的气动外形进行了鲁棒性优化设计,并与单点设计结果进行了对比。研究结果表明,采用提出的高鲁棒性气动力优化设计方法,在一定的亚声速范围内可以有效降低翼型波阻,实现翼型在波动飞行环境下的高鲁棒性气动力设计。研究结果对高鲁棒性气动力优化设计具有一定的工程指导价值。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

基于多项式混沌法的翼型不确定性分析及梯度优化设计

耦合伴随方法和非嵌入式多项式混沌法，发展了高效、可靠的不确定性梯度优化设计方法。利用伴随方程法求解目标函数对不确定性变量的导数，发展了一种梯度增强型多项式混沌法。通过亚声速和跨声速下等多种算例可以证明该方法可以提高不确定性分析的效率和精度。同时，利用基于方差分解的全局敏感性分析方法对不确定性变量的敏感性进行了量化。建立了多项式混沌耦合伴随方程的统计矩梯度求解方法，并结合梯度增强型多项式混沌法搭建不确定性梯度优化设计系统。基于该优化设计系统对二维低亚声速和跨声速翼型开展确定性及不确定性优化设计研究。优化结果显示，相比于确定性优化设计，不确定性优化设计通过合理权衡确定性性能和不确定性性能，可提高抵抗马赫数和迎角不确定性扰动的能力，同时优化性能均值和标准差。其中阻力系数均值最大可降低17%，阻力系数标准差最大可降低80%。而确定性优化设计可能导致性能鲁棒性的降低。     

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。     

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.     

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。     

基于神经网络的翼型优化设计方法研究

针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.     

旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。     

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%。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

基于工程的跨声速机翼两步优化设计方法

以跨声速机翼设计中权衡气动性能和总体设计要求的工程应用为出发点,在保证机翼结构重量和容积不变的约束下,提出了平面形状优化与剖面翼型优化结合的两步优化设计策略.应用神经网络和遗传算法,建立了相应的设计方法.采用两步优化方法进行跨声速机翼设计,第一步设计中,通过平面形状优化,增大机翼展弦比、减小诱导阻力是机翼气动性能改善的...     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

Robust design of NLF airfoils

 A robust optimization design approach of natural laminar airfoils is developed in this paper. First, the non-uniform rational B-splines (NURBS) free form deformation method based on NURBS basis function is introduced to the airfoil parameterization. Second, aerodynamic characteristics are evaluated by solving Navier-Stokes equations, and the γ-Re_θt transition model coupling with shear-stress transport (SST) turbulent model is introduced to simulate boundary layer transition. A numerical simulation of transition flow around NLF0416 airfoil is conducted to test the code. The comparison between numerical simulation results and wind tunnel test data approves the validity and applicability of the present transition model. Third, the optimization system is set up, which uses the separated particle swarm optimization (SPSO) as search algorithm and combines the Kriging models as surrogate model during optimization. The system is applied to carry out robust design about the uncertainty of lift coefficient and Mach number for NASA NLF-0115 airfoil. The data of optimized airfoil aerodynamic characteristics indicates that the optimized airfoil can maintain laminar flow stably in an uncertain range and has a wider range of low drag.     

基于分层策略的翼型多参量气动优化设计研究

与基于梯度的优化方法相比,遗传算法因其极强的鲁棒性、随机搜索及优化结果全局性等特点在工程优化中得到越来越广泛的应用。为提高优化设计的效率,改进了传统的遗传算法,采用并行分层策略基因遗传算法开展了翼型多参量气动优化设计研究,包括翼型和多段翼型的基因编码、外形参数化,以及动网格技术。结果表明,并行分层策略在得到较优气动优化结果的同时,极大地缩短了优化时间,提高了计算效率,具有广阔的工程应用前景。     

Optimization design of airfoils under atmospheric icing conditions for UAV

Natural ice accretion on the lifting surface of an aircraft is detrimental to its aerodynamic performance, as it changes the effective streamlined body. The main focus of this work considers the optimization design of airfoils under atmospheric icing conditions for the Unmanned Aerial Vehicle(UAV). The ice formation process is simulated by the Eulerian approach and the three-dimensional Myers model. A three-equation turbulence model is implemented to accurately predict the stall performance of t...