基于三次B样条的机翼气动隐身优化设计

应用参数化三次B样条对机翼进行了参数化建模,在自动几何生成基础上,应用面元法与物理光学法对机翼气动性能与隐身性能进行分析,利用遗传算法进行气动隐身多学科多目标优化,建立了一套适用于总体设计阶段的机翼气动/隐身设计方法,这种方法简单、快捷、适应性强,可方便地对机翼进行优化设计,同时也可用于其它翼面类部件的气动隐身优化设计.     

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。     

高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计

针对飞翼布局无人机气动隐身多目标优化设计问题,以无人机翼面为设计对象,开展气动、隐身多目标优化设计研究。采用FFD方法实现飞翼布局的参数化表达；分别采用基于雷诺平均N-S方程的计算流体力学方法(CFD)及大面元物理光学法(LEPO)配合一致性几何绕射理论(UTD)计算边缘绕射场的RCS分析方法计算飞翼布局无人机的气动、隐身性能；选择结合基于动态超体积期望改善(EHVI)加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对飞翼布局无人机进行综合寻优设计研究。在较少的调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,通过对所选解的分析比较可知优化后的飞翼布局无人机在气动及隐身方面均优于原始构型。     

飞翼无人机平面外形气动隐身优化设计

对一种双后掠飞翼布局隐身无人机(UAV)平面外形,基于参数化模型和网格自动划分技术,采用气动无黏/黏性数值求解模型和隐身工程评估方法结合单/多目标优化算法,在给定的变量设计空间中完成了气动隐身综合优化设计研究。通过多目标优化给出了布局气动升阻性能相对隐身性能的最优设计边界,指出了外形气动与隐身设计之间存在的冲突关系,即一方性能提升必会使另一方性能降低,不存在双方同时最优的解,飞翼外形设计时需要在气动与隐身间进行权衡折中。计算表明,在飞翼布局外形优化中应采用精度高的黏性气动计算模型。所建立的气动隐身一体化优化设计方法,为飞翼布局无人机外形精细设计奠定了基础。     

类C-HGB布局锐边化气动隐身优化设计

C-HGB （Common Hypersonic Glide Body）作为美国现今试验成功率最高的高超声速滑翔飞行器已被美国防部列入重点发展项目，并预计发展为三军通用武器。本文针对此类"球+双锥+弹翼"的气动外形和隐身性能进行了研究。采用考虑交互作用的正交设计进行了多约束下参数敏感性分析，并采用改进的基于DE差分变异算子的具有自适应学习机制的优化算法进行气动优化，对优化后的外形采用简单高效的锐边化设计，在提高升阻比的同时可降低雷达散射截面积，极大提高突防能力。锐边设计改变了弹体部分表面温度分布，降低制造成本的同时对热防护系统的设计和红外隐身具有一定积极意义。结果表明：锐边化设计可以得到较好的气动隐身性能，是未来高超声速滑翔飞行器的潜在设计方案。     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

高超声速巡航飞行器气动布局优化软件设计

从总体性能指标角度出发,采用面向对象的编程方法,基于Visual C 开发了高超声速巡航飞行器气动布局优化软件。整个优化软件分为参数化建模模块、面元生成模块、性能指标计算模块、优化算法模块。各模块之间相对独立,通过函数接口实现互联,具有非常好的可维护性、可重用性和可扩展性。该软件实现了对高超声速巡航飞行器的气动力、气动热、隐身性能、操稳性能等总体性能指标进行气动布局多目标的优化,能够满足高超声速巡航飞行器概念研究和初步设计要求。     

S弯进气道优化设计及分析

为改进隐身飞行器推进系统的气动性能,针对S弯进气道开展了设计和分析。基于数值模拟方法、代理模型和遗传算法构建了一套自动优化方法。在优化设计过程中,结合参数化建模、网格自动生成和改进(SST)湍流模型求解,应用优化方法对飞行器进行了多目标设计,得到了进气道的优化推荐构型。应用尺度自适应模拟(SAS)方法对优化进气道气动性能进行了全面和细致的分析。研究结果表明:SAS方法可以较好地模拟S弯进气道的流动,优化设计能够极大地改进S弯进气道的气动性能;相比原始设计,优化进气道设计点的总压畸变指数降低了16.3%,总压恢复系数提高了1.1%。     

自适应差分进化算法在气动优化设计中的应用

以实数编码的差分进化（DE）算法为基础,引入种群熵估计方法分析种群个体的分散程度,自适应地调整设计变量的搜索范围。采用Navier-Stokes方程作为主控方程计算翼型气动性能,分别采用标准遗传算法（SGA）、基本DE算法和自适应差分进化（ARDE）算法作为气动性能优化算法进行了针对翼型的气动优化设计。函数测试实例表明,ARDE算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度。并针对翼型气动优化问题的特点,分析了参数设置对ARDE算法优化结果的影响。实验结果对比表明,ARDE算法得到了更好的优化结果。     

飞行器气动隐身一体化设计方法研究

针对典型的翼身组合体飞行器构型,对飞行器气动隐身一体化设计的具体实现方法进行了探索。通过采用面元法计算飞行器气动性能,采用物理光学方法来计算其雷达散射截面积,实现了基于遗传算法的飞行器气动性能与隐身性能两个目标函数之间的折衷与优化。并在此基础上建立了上述算法的并行处理方法;提出了旨在提高优化计算效率的响应面方法,在响应面方法中,响应函数模型分别采用了神经网络模型和模糊逻辑模型来进行构造,对设计算例均得出了比较好的优化设计计算结果。     

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。     

前加载翼型多点综合优化设计

前加载翼型具有低头力矩小、隐身性能好的特点,能够对气动和隐身特性进行合理折中,是理想的飞翼布局飞机截面翼型。首先介绍典型翼型参数化方法和评估方法,并对前加载翼型外形的控制能力进行评估,结果表明Hicks-Henne方法和CST方法对前加载翼型外形的控制能力较强,并且CST方法参数个数较少。然后依据飞翼布局飞机设计需求,在确定翼型设计状态和优化设计模型的条件下,将CST翼型参数化方法、N-S方程数值求解方法和遗传算法相结合进行前加载翼型多点综合优化设计,得到比参考翼型具有更大相对厚度和更优气动特性的设计结果。     

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。     

自适应翼型的气动外形优化设计

 二维翼型自适应的研究是设计自适应机翼的基础。提出了在不同 Ma数、迎角下,用 Powell法优化二维翼型前、后缘襟翼的偏转角,以获得比常规翼型在亚声速时升阻比大而在超声速时阻力系数小的自适应翼型的研究方案。并与原始翼型以及气动双目标 (亚声速时,大升阻比;超声速时,小阻力系数 )的优化翼型进行了比较,证明了自适应翼型比气动双目标的优化翼型气动效率更高。初步探讨了二维翼型前、后缘襟翼的偏转位置对气动效率的影响。     

基于遗传算法的压气机叶型优化设计

建立了一套将遗传算法和流场数值模拟技术相结合的压气机叶型优化设计系统,针对进口高亚音的压气机叶型进行优化。通过准三维叶栅通道计算程序进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取了与叶型形状和气动性能密切相关的三个变量作为优化参数,按照可控扩散叶型的设计标准构造了优化目标函数。数值计算结果表明优化叶型的气动性能有了明显提高。对优化前后的叶型进行了叶栅吹风实验对比,进一步验证了优化效果。     

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.     

翼型外形高气动效率/低可探测性的优化

 采用ｖａｎＬｅｅｒ矢通量分裂格式求解Ｅｕｌｅｒ方程的方法计算了绕翼型的气动特性;采用矢通量分裂方法计算了绕翼型的时域电磁散射场特性及雷达散射截面积（ＲＣＳ）;采用一种简单而有效的数值优化方法对流场解和电磁场解进行了翼型外形高气动效率／低可探测性的优化计算。算例结果表明,本方法提供了一种对翼型既可作气动优化设计亦可进行多学科综合设计的有效工具。