锥导乘波构型设计、优化与分析

乘波构型是高超声速飞行器高升阻比气动布局设计的参考外形之一,设计中需要综合考虑升阻比、容积率和容积等要求。在锥导乘波构型参数化设计的基础上,采用工程估算和计算流体力学相结合的方法,通过正交试验设计分析了不同参数对目标影响的敏感性,合理选择设计参数优化区间,应用改进的多目标遗传算法对乘波构型进行了优化设计,针对优化外形开展了气动性能的数值模拟研究,并在高超声速炮风洞中完成了缩比模型的验证性实验。结果表明:优化设计外形具有良好的升阻比,且在一定攻角范围内升阻比较高,数值模拟和实验分析基本吻合。研究结果可为高超声速滑翔式飞行器的设计提供参考。     

类AHW助推滑翔飞行器气动布局优化设计分析

AHW作为美国首飞即成功完成高超声速助推滑翔飞行试验的飞行器受到越来越多的关注。本文针对该类钝双锥十字形小尺寸弹翼外形气动布局阶段的共性问题进行了研究。基于参数化方法建立的基本外形和工程气动力估算模型,采用正交设计方法进行了参数敏感性分析,并对正交优化结果进行了数值模拟验证分析,在此基础上利用多目标优化方法完成了弹体布局的进一步优化。同时在优化外形基础上考虑气动特性以及总体和防热需求,对操纵面的类型、质心与操纵面尺寸配置以及操纵效率进行了探讨分析,给出了气动布局建议。研究表明,该类布局方式可以获得较高的配平升力、配平升阻比及容积率,并且合理的质心位置/舵面尺寸的组合可以实现操纵性需求,是高超声速滑翔飞行器的一种潜在布局方案。     

高超声速巡航导弹乘波构型优化设计与性能分析

对锥导乘波构型在高超声速巡航导弹气动外形设计上的应用问题进行了研究.以乘波体上表面底部基线为参数化几何建模对象,运用正交试验设计方法,分析了不同设计参数对乘波体几何性能和气动性能的影响.采用回归分析法建立了乘波体容积率和升阻比与设计参数之间的非线性数学模型,然后应用多目标遗传算法对乘波构型进行了优化设计.将优化后的乘波体作为高超声速巡航导弹的初步外形并对其气动性能进行f数值模拟分析.结果表明:以锥导乘波体为基础生成的高超声速巡航导弹初步外形其有良好的几何性能和气动性能,容积率大于0.42,升阻比接近6;参数化设计方法可根据应用对象来方便地控制乘波体的外形尺寸,大大提高了乘波体的适用性;通过回归分析建立的数学模型准确性好,数值模拟精度高,这些方法可以用于高超声速巡航导弹的总体概念设计和初步设计.     

高超声速ISR平台乘波外形优化设计及需求验证

对乘波构型在高超声速ISR平台气动外形设计上的应用问题进行了研究。基于高超声速ISR平台的总体参数,对锥导乘波体进行了参数化几何建模。以升阻比和容积率为优化目标,采用正交试验设计方法、非线性回归模型和粒子群算法对锥导乘波体进行了多目标优化设计。选取Pareto前沿中的4个特征点作为高超声速ISR平台的初步气动外形,采用数值计算方法对其进行了性能分析,并对设计需求进行了初步验证。研究结果表明:上下表面"双凸"、两侧近似机翼的乘波体在保持较高升阻比的同时又具有较大的容积率,满足航程、载荷和起飞重量等设计指标的需求,可用于高超声速ISR平台气动外形设计。由于航程指标值较大,对燃油结构质量比的要求较高。     

吻切锥乘波构型参数化设计与正交试验分析

为了获得外形控制参数对吻切锥乘波构型性能的影响程度,通过分析吻切锥乘波构型的生成特点和生成方法,在其参数化设计的基础上,运用正交试验设计方法分析了各个控制参数乘波构型性能的影响,确定了对气动性能和容积率影响较大的参数,为进一步合理确定优化空间和优化策略提供指导。运用CFD方法对典型外形进行了性能分析,结果显示:吻切锥乘波构型具有较高升阻比,下表面中心区流动均匀,可为高超声速飞行器机身/进气道一体化提供参考。作为应用,基于正交试验结果设计了以吻切锥乘波构型作为前体的一个高超声速飞行器,验证了设计方法的合理性。     

基于非结构网格空间推进的高超声速飞行器背脊线优化

针对高超声速飞行器背脊线优化进行了研究。结合自由曲面变形(FFD)方法和Hicks-Henne型函数建立背脊线参数化模型,保证了飞行器背部曲面光滑连续。为减少计算耗时,采用非结构网格空间推进方法求解高超声速无黏流场,通过钝锥算例对该方法计算效率和精度进行了参数分析,并对飞行器流场计算进行了验证,对比表明表明:非结构网格空间推进算法计算效率提高4.5倍以上,计算结果与常规时间迭代法符合较好。采用优化拉丁超立方抽样建立响应面模型,分析了各设计变量对目标函数的影响。采用非支配排序NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)算法以阻力系数和升阻比为目标对背脊线优化,约束飞行器体积变化不超过20%。结果表明,飞行器阻力系数和升阻比呈负相关,优化后阻力系数降低7.1%,升阻比提高16.9%。      

面对称高超飞行器几何参数与总体性能相关性研究

气动技术是高超声速飞行器的重要支撑技术,气动布局的选择与确定是影响飞行器总体方案论证的重要因素.以一类面对称滑翔飞行器为研究对象,采用针对高超声速飞行器的快速工程算法,建立参数化外形的气动数据库,实现由气动布局要素到总体性能指标的映射,并通过数据分析方法,如相关性分析、灵敏度分析等,梳理出影响高超声速滑翔飞行器不同总体性能的关键气动外形几何参数,并进行相关性排序,研究结果可指导高超声速滑翔飞行器的布局设计及优化.     

乘波体飞行器气动布局优化设计

由于具有高升阻比,乘波体是高超声速巡航飞行器气动布局的首选方案。文章在求解圆锥激波流场精确解的基础上,应用流线追踪方法,建立了乘波体飞行器气动布局的参数化模型。在此基础上,对飞行器的气动力特性进行了估算。最后,以气动布局参数为设计变量,升阻比最大化为设计目标,对乘波体飞行器进行气动布局优化设计,应用改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),对优化模型进行求解,得到了优化的气动布局设计方案。     

适用于概念设计的再入飞行器外形优化设计方法

面向再入飞行器概念设计,提出了一种实现外形多目标优化的综合设计方法.基于类型函数/形状函数变换技术建立参数化几何模型,实现了以少量设计变量描述较大范围的设计空间;引入考虑真实气体效应的工程方法估算气动特性,应用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现考虑升阻比和容积利用率最大化以及热流量最小化的多目标优化设计;通过减法聚...     

基于连续伴随方法的高超声速飞行器高精度气动优化

高精度气动优化是改善高超声速飞行器气动性能的必要途径。基于Navier-Stokes方程推导了连续伴随方程以及与气动力目标函数对应的边界条件和壁面灵敏度公式,考虑了层流输运系数变分对伴随方程的贡献,采用基于二阶熵修正Roe格式的伴随对流项离散形式,构造了适用于高超声速流动的连续伴随求解器;结合FFD （Free Form Deformation）参数化方法和SQP （Sequential Quadratic Programming）优化算法构建了高精度梯度优化框架;在高超声速来流条件下对二维翼型和Sanger飞行器机翼优化开展了验证和应用。结果显示,在高超声速流动条件下所采用的伴随对流项离散形式具有较好的鲁棒性和低耗散性;连续伴随求解器能够较好地给出气动力目标函数梯度;优化后Sanger机翼构型通过二次激波压缩实现了减阻增升,升阻比提高5.0%;验证了连续伴随优化作为高超声速飞行器高精度气动优化方法的可行性。     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化

针对机翼后缘柔性支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了柔性支撑结构的优化目标及目标函数,并采用位矩阵表示机翼后缘柔性支撑结构,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化问题进行了求解。在优化过程中,引入连通性分析和相似个体过滤,借助ANSYS对可行个体进行有限元分析(FEA),获得了结构质量、变形性能和承载能力等目标值。通过MATLAB对违约个体进行惩罚,实现了位矩阵表示的NSGA-Ⅱ,得到了一组互不支配的机翼后缘柔性支撑优化结构,可根据实际需求选择这些相应的拓扑结构。结果表明,本方法可为机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化提供可行、有效的解。     

平流层飞艇总体多目标优化设计与决策

将多目标优化与多属性决策相结合应用于平流层飞艇总体多目标优化中。建立平流层飞艇多目标优化模型,实现优化模型参数化建模,采用多目标进化算法NSGA－Ⅱ得到Pareto最优解集,构成多属性决策矩阵,采用模糊熵权TOPSIS（ M－TOPSIS）法对Pareto非劣解进行排序,获得最佳设计方案。最终结果验证了NSGA－Ⅱ平流层飞艇多目标优化中的有效性。     

基于Pareto集与多目标决策的飞控参数优化

针对传统的单目标优化方法不能对飞控系统多个性能指标同时进行优化的问题,提出了一种基于Pareto遗传算法和多目标决策的飞控系统参数优化方法。通过NSGA-Ⅱ算法对飞控系统参数进行优化获得最优解集,在此基础上首先进行方案的初选,然后利用综合权重的Vague集决策方法对备选方案进行模糊评价和优选,找到最终满意解。仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

吸气式高超声速飞行器三维后体尾喷管优化设计

三维后体尾喷管是吸气式高超声速飞行器产生推力、升力的关键部件,需要精细设计,最大限度地提升三维膨胀过程中的气动特性。本文在二维后体尾喷管优化设计的基础上,发展了一种三维后体尾喷管的优化设计方法。通过参数化建模、三维喷管计算网格自动生成、空间推进CFD解算器及NSGA-II多目标优化软件等技术手段,对后体尾喷管三维构型进行了多目标优化设计。优化后的三维后体尾喷管与原始喷管相比,推力和升力都得到了较大提升。     

双盘转子系统优化算法与试验

为了讨论不同优化算法的效果差异,利用有限元分析技术,针对典型1-0-1支承方案的双盘转子系统进行建模仿真,在分析其动力学特性的基础上,联合多学科优化软件ISIGHT,将两转盘位置作为优化变量,以1阶临界转速在10%内的变化为约束条件,采用不同的优化算法:进化算法(EVOL)、多岛遗传算法(MIGA)、邻域培植遗传算法(NCGA)、第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)以及Pointer方法,最小化过1阶临界转速时两转盘的最大振幅,得到两转盘的最优位置.在高速柔性模拟转子试验器上进行了瞬态试验,结果表明,NSGA-Ⅱ只需要计算240个点,就可以使两转盘振幅分别下降76.94%和67.42%.因此,NSGA-Ⅱ是最适合该类转子系统的优化方法.      

高压涡轮机匣热固耦合下多目标优化方法

建立了包含高压涡轮(HPT)机匣基本结构在内的轴对称参数化模型,基于热固耦合变形和结构参数灵敏度分析结果,选择了灵敏度高的12个关键结构参数作为优化设计变量,采用第2代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),开展了以机匣等效质量和挂钩处径向平均位移为目标函数的多目标优化。优化结果表明:机匣加强肋结构朝着有利换热的方向发展,其他结构朝着机匣质量减轻的方向发展；优化后模型质量及径向位移量均有所减小。