整体式粒子分离器数值模拟

 为找出分离效率更高、压力损失更小的最优型面设计，以两种型面差异较大的整体式惯性粒子分离器为研究对象，利用FLUENT计算软件对其内二维两相流动进行了数值模拟，得到了分离器对不同粒径的砂粒的分离效率，以及不同清除比对分离效率的影响，并对计算结果进行了比较分析。在此基础上，分析了型面对分离效率的影响因素。计算采用标准k-ε模型，颗粒相采用拉格朗日轨道模型。结果表明：对C规范砂，型面变化剧烈的模型（IPS01）的分离效率比型面变化平缓的模型（IPS02）的平均低1.60%，进气总压损失平均增大0.53%；对AC粗砂，分离效率前者比后者平均高0.25%，进气总压损失平均增大0.58%。相比较而言，IPS02更具实际应用价值。     

航空发动机动态总压探针结构设计与优化

提出一种具有强化散热结构的短测管型总压探针方案，建立了总压探针的多物理场数值模拟模型，提出一种基于数值模拟和改进粒子群算法的总压探针结构联合优化方法，采用混合网格划分技术减少网格数量，以正态分布初始化粒子位置，同时增加种群学习因子和自适应邻域比例，提高算法的优化效率。数值仿真结果表明，数值模拟模型中网格顶点数量减少了47%，改进后优化算法迭代代数减少了37%，优化效率高，获得的总压探针结构满足温度约束，且长度短、质量轻。     

分流器对进气粒子分离器性能的影响

为了揭示分流器位置及形状对进气粒子分离器(IPS)性能的影响,采用Realizable k-ε湍流模型对IPS进行了数值模拟,得到了分流器沿轴向移动及径向移动对IPS流场、分离效率、总压损失的影响,在此基础之上,研究了分流器唇口处与内壁面最高点轴向距离及径向距离的比值及分流器形状对IPS的影响,结果表明:比值较大时,随着轴向距离的增加,总压损失呈下降趋势,且下降梯度较大.当比值较小时,总压损失呈先减小后增加的趋势;与未改变分流器形状相比,分流器形状改变后总压损失有所降低,分离效率提高,并且分流器唇口处最高马赫数有所降低.      

带扫气蜗壳的整体式惯性粒子分离器仿真

对一种带有扫气蜗壳的整体式惯性粒子分离器进行了仿真研究,获得了该粒子分离器的流动及粒子分离特性.结果表明:原型方案中粒子分离器扫气通道顶部和底部流动不畅,使得扫气蜗壳不能周向均匀进气并且局部出现倒流.当扫气比为19%时,主流道出口截面总压恢复系数为0.982,AC砂和C砂分离效率较差,分别为64.8%和76.6%.而在扫气蜗壳内收集管上游加装隔板后,其进气特性的周向均匀性及蜗壳内旋涡结构得到改善,粒子分离效率也得到显著提高:相同扫气比下,AC砂和C砂的分离效率分别提高了18.1%和20.9%,且主流道出口截面的总压恢复系数基本不下降.      

直升机/粒子分离器一体化流场特性: 第二部分 桨盘载荷的影响

采用等效盘模型与全三维黏性仿真相结合的方法,对旋翼下洗流干扰下直升机/粒子分离器的一体化流场特性进行了仿真研究.验证了ROBIN(rotor body interaction)模型,对类“阿帕奇”直升机/粒子分离器进行了大、小前进比时不同桨盘载荷下的一体化流场特性仿真,并对比了一体化条件、孤立条件下粒子分离器工作特性差异.结果表明:小前进比时下洗流对粒子分离器进口的分离流结构影响较大,且下洗流携带动能的叠加使得一体化条件下扫气流出口的总压损失反而比独立粒子分离器低;较大前进比状态下,下洗流干扰使得齿轮箱外罩鼓包后的分离区位置向两侧偏移,范围相比无桨盘载荷状态有所扩大,不过其对粒子分离器气动性能参数的影响并不明显.      

直升机/粒子分离器一体化流场特性: 第一部分 前进比的影响

针对典型布局条件下直升机/粒子分离器的一体化流动特性进行了仿真研究.利用相关试验数据对仿真方法的有效性进行了检验,将整体式粒子分离器安装至类“阿帕奇”直升机外型上,形成了一种典型直升机/粒子分离器布局方案,并分析了其在不同前进比下的一体化流场特性.结果表明:较高前进比下,在粒子分离器进口上游的齿轮箱外罩上出现了复杂的三维流动分离,使得粒子分离器在较不均匀的进口来流条件下工作.与独立粒子分离器状态相比,一体化条件下粒子分离器主流出口、扫气流出口的总压损失均有所加大,增幅分别为1%和8%.      

整体式粒子分离器性能的试验研究

为了探索整体式进气粒子分离器(IPS)分离效率的变化规律,针对两种具有不同型面曲率的整体式粒子分离器的三维结构模型开展试验,重点研究了主流路流量、扫气比(SCR)、进口马赫数、进口砂粒浓度和分离器间距对粒子分离器性能的影响规律。实验结果表明:(1)对于不同粒径砂粒,两种模型分离效率均出现随着主流路流量增大而减小的趋势,其中在主流路流量相同的情况下,型面变化平缓的模型分离性能要优于型面变化剧烈的模型;(2)两种整体式粒子分离器模型的分离效率均随扫气比的增大呈现先增大后减小的变化,且这种规律与砂粒粒径无关;(3)随着进口马赫数的增大,两种整体式粒子分离器模型分离效率均仅出现小幅度减小,但在同一进口马赫数下,两种模型分离效率差异显著,最大达到6.54%;(4)采用C级砂时,可以认为粒子浓度对粒子分离器的分离效率没有影响;(5)当分离器轴向间距减小或径向偏离轴线间距减小时,粒子分离器模型的分离效率将出现不同幅度增大。     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

Pareto多目标算法在离心压缩机蜗壳优化中的应用

基于Pareto多目标算法构建了一套针对离心压缩机蜗壳的气动优化系统,该系统集成了参数化建模、ICEM网格划分、CFX计算和CFD组合优化技术.利用该系统以总压损失系数和静压恢复系数为目标变量针对椭圆截面离心压缩机蜗壳进行气动优化设计.优化后的模型与初始模型相比总压损失系数降低11.79%,静压恢复系数升高16.97%,蜗壳内部二次流减少,蜗壳与叶轮更加匹配,表明该方法能够有效地提高离心压缩机的整体性能.      

一种高负荷叶型优化设计方法

采用3段3次贝塞尔曲线拟合叶型中弧线弯角分布,两段3次贝塞尔曲线拟合厚度分布,进行流线面造型,并结合优化算法进行寻优.S1流场评价工具为MISES软件,寻优算法为遗传算法（GA）.将传统遗传算法进行改进,引入并行模块,较大程度地提高了计算效率.实现了高负荷叶型的自动优化,探讨了高负荷叶型的设计准则,并将准则应用于超声叶型设计.结果表明:相比于原始叶型,优化后的叶型Ⅰ在总压损失系数略降低和出口气流角不变的条件下,可用攻角范围拓宽约2°,叶型Ⅱ的总压损失系数明显降低,可用攻角范围拓宽约0.6°,落后角降低约3.9°.      

Pressure distribution guided supercritical wing optimization

Pressure distribution is important information for engineers during an aerodynamic design process. Pressure Distribution Oriented (PDO) optimization design has been proposed to introduce pressure distribution manipulation into traditional performance dominated optimization. In previous PDO approaches, constraints or manual manipulation have been used to obtain a desirable pressure distribution. In the present paper, a new Pressure Distribution Guided (PDG) method is developed to enable better pressure distribution manipulation while maintaining optimization efficiency. Based on the RBF-Assisted Differential Evolution (RADE) algorithm, a surrogate model is built for target pressure distribution features. By introducing individuals suggested by sub-optimization on the surrogate model into the population, the direction of optimal searching can be guided. Pressure distribution expectation and aerodynamic performance improvement can be achieved at the same time. The improvements of the PDG method are illustrated by comparing its design results and efficiency on airfoil optimization test cases with those obtained using other methods. Then the PDG method is applied on a dual-aisle airplane’s inner-board wing design. A total drag reduction of 8 drag counts is achieved.     

Application of a PCA-DBN-based surrogate model to robust aerodynamic design optimization

An efficient method employing a Principal Component Analysis (PCA)-Deep Belief Network (DBN)-based surrogate model is developed for robust aerodynamic design optimization in this study. In order to reduce the number of design variables for aerodynamic optimizations, the PCA technique is implemented to the geometric parameters obtained by parameterization method. For the purpose of predicting aerodynamic parameters, the DBN model is established with the reduced design variables as input and the aerodynamic parameters as output, and it is trained using the k-step contrastive divergence algorithm. The established PCA-DBN-based surrogate model is validated through predicting lift-to-drag ratios of a set of airfoils, and the results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model is reliable and obtains more accurate predictions than three other surrogate models. Then the efficient optimization method is established by embedding the PCA-DBN-based surrogate model into an improved Particle Swarm Optimization (PSO) framework, and applied to the robust aerodynamic design optimizations of Natural Laminar Flow (NLF) airfoil and transonic wing. The optimization results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model works very well as a prediction model in the robust optimization processes of both NLF airfoil and transonic wing. By employing the PCA-DBN-based surrogate model, the developed efficient method improves the optimization efficiency obviously.     

某型倾转旋翼机的旋翼桨叶气动优化设计

倾转旋翼机的旋翼气动外形设计需要对其直升机模式和固定翼模式下的不同要求进行综合考虑。通过基于Kriging模型的多目标遗传算法建立一套适用于倾转旋翼桨叶气动外形优化设计方法,采用拉丁超立方抽样试验设计方法得到样本点,并建立Kriging模型替代费时的流动数值模拟。以最大化旋翼地面悬停拉力和高空巡航效率为目标,以地面悬停功率不增和巡航拉力不减为约束条件,进行倾转旋翼桨叶平面形状优化设计,并经过非定常数值模拟和风洞试验验证。结果表明:数值模拟结果和风洞试验结果吻合良好,优化结果满足设计指标。     

Sequential ensemble optimization based on general surrogate model prediction variance and its application on engine acceleration schedule design

The Efficient Global Optimization (EGO) algorithm has been widely used in the numerical design optimization of engineering systems. However, the need for an uncertainty estimator limits the selection of a surrogate model. In this paper, a Sequential Ensemble Optimization (SEO) algorithm based on the ensemble model is proposed. In the proposed algorithm, there is no limitation on the selection of an individual surrogate model. Specifically, the SEO is built based on the EGO by extending the EGO algorithm so that it can be used in combination with the ensemble model. Also, a new uncertainty estimator for any surrogate model named the General Uncertainty Estimator (GUE) is proposed. The performance of the proposed SEO algorithm is verified by the simulations using ten well-known mathematical functions with varying dimensions. The results show that the proposed SEO algorithm performs better than the traditional EGO algorithm in terms of both the final optimization results and the convergence rate. Further, the proposed algorithm is applied to the global optimization control for turbo-fan engine acceleration schedule design.     

基于代理模型的运载器头罩外形优化设计

引入Kriging代理模型,选取若干不同头罩外形的运载器,进行气动性能分析,利用运载器气动性能参数作为拟合样本建立代理模型.以具有足够精度的代理模型替代CFD分析,发展了一种基于代理模型的运载器头罩外形优化设计方法.在马赫数为3、飞行攻角为3°、飞行高度为8km条件下,利用该方法对运载器进行最小阻力系数、最大纵向压心系数的单目标优化和综合考虑上述2个目标的多目标优化.结果表明:2个目标存在冲突,为同时兼顾减小阻力和增强纵向稳定性,必须对运载器头罩外形进行多目标优化,得到的外形阻力系数减小了1.95%,纵向压心系数增大了5.93%,采用基于代理模型的优化设计方法能在保证精度条件下有效提高计算效率.      

飞翼布局无人机保形非对称S弯进气道设计及优化

基于国产动力约束及隐身设计要求,针对飞翼布局无人机双发动机布局进行了保形S弯进气道设计,为进一步提高进气道性能,开展了进气道优化设计研究.首先利用CFD（计算流体动力学）方法对保形进气道风洞模型进行验证,然后结合参数化建模和网格自动生成技术进行CFD数值模拟,最后利用RBF（radial basis function neural network）代理模型及多岛遗传算法开展进气道优化设计.结果表明:①优化后进气道性能有所改善,尤其表现在4°迎角之后性能明显提升,Ma=0.6下4°迎角时总压恢复系数提高了5.46%,畸变指数降低了38.7%;②优化后进气道截面积分布相比初始构型在前段更缓和而后段略微升高,中心线则在前1/3段与初始构型基本一致,之后曲率变化更加平缓;③保形进气道在出口截面具有较强的二次流,侧滑角对于此类进气道在小迎角下影响较小而大迎角时影响较大,设计时应关注大迎角时侧滑特性.      

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。     

基于改进Gappy POD方法的压气机叶栅气动外形反设计方法

针对压气机叶栅气动高效反设计,建立了基于Gappy proper orthogonal demcomposition(Gappy POD)的气动外形反设计框架.通过Kriging代理模型优化获得某型压气机叶栅的气动优化结果,并以此作为反设计目标基础.为进一步提高基本Gappy POD反设计的效率及精度,发展了基于自适应...     

一种高效高精度的气动弹性结构优化方法

气动弹性结构优化技术主要包括约束求解和优化算法两个方面的内容。针对常用的基于低阶面元法的静气动弹性分析方法计算效率高但精度低的特点,建立了一种高效高精度的基于高阶面元法的静气动弹性分析方法。针对当前气动弹性结构优化技术使用单一优化算法导致搜索精度低、收敛速度慢等特点,将遗传算法和分形算法进行结合,发展了一种遗传/分形混合算法。针对气动弹性结构优化计算时间长、设备要求高等特点,引入了Kriging代理模型方法来加快优化速度,减少时间和设备的耗费。最后以某大展弦比客机机翼为算例,采用基于高阶面元法的静气动弹性分析方法求解约束响应样本,用Kriging代理模型方法对约束响应进行模型构建和预测,并将Kriging代理模型和遗传/分形混合优化算法进行结合,构建了一种高效高精度的静气动弹性结构优化方法。优化分析结果表明,Kriging代理模型在静气动弹性响应预测上具有很高的精度,平均误差均在5%以下,副翼效率预测的平均误差甚至低于1%;遗传/分形混合算法相比于单一的遗传算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。     

基于试验设计-遗传算法的船用柴油机冷却系统多目标优化

为了获取某型船用柴油机冷却系统的最佳运行参数,在柴油机可靠运行的前提下,尽量提升动力性和经济性。建立了柴油机工作过程-燃烧室-冷却系统耦合仿真模型,提出试验设计-遗传算法优化算法,该算法具备节省试验成本和多目标全局寻优的优势,选取柴油机的6个典型推进工况点进行研究,采用该算法对冷却系统运行参数开展多目标优化设计,优化设计以海、淡水泵转速为变量因子,以提升动力性参数和经济性参数为目标,以涡前排温、淡水出机温度和峰值缸压为约束条件,优化后,在低负荷点,淡、海水泵节省功耗79.4%、71.73%,扭矩提升7.2%,有效功率提升7.6%,热效率提升8%,耗油率降低6.73%,摩擦功降低9.71%,峰值缸压降低5%。研究结果表明：耦合仿真模型与实机更加贴近;试验设计-遗传算法在解决强耦合、非线性系统的多目标优化问题具备成本低、效率高、精度高的优点。