临近空间固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化

针对临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化问题,提出一种基于序列代理优化的高效设计方法。为了准确计算发动机的性能特性,对发动机进行了几何参数化建模,并针对复杂装药的燃面计算,提出了基于移动四面体的燃面计算算法。为了准确评估飞行器的最大航程能力,采用自适应Legendre-Gauss-Radau伪谱法获得给定发动机设计方案下的最大航程。为了提高发动机与轨迹一体化设计优化效率,提出了基于Kriging代理模型的多采样点高效全局代理优化算法,并进行了数值验证。计算结果表明：该优化方法收敛速度快,相比传统参数优化算法可以显著减少耗时目标函数和约束函数的计算次数,并能够有效地实现临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化。     

悬停状态直升机桨叶扭转分布的优化数值计算

建立了一套基于高精度计算流体力学(CFD)技术和代理模型优化算法的旋翼气动外形设计方法。在该方法中,旋翼流场气动性能的计算采用了基于Navier-Stokes/Euler方程的CFD方法,并根据流场特点、精度和效率的要求采用Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型,通量计算采用Roe-MUSCL格式进行。为提高网格生成质量和便于流场控制方程的求解,将流场分成两个区域,即围绕旋翼的黏性区和无黏的背景网格区。其中,桨叶网格使用了基于二维翼型网格的参数化方法生成,数值计算结果表明该方法有效地提高了网格生成质量及效率。在参考旋翼流场及桨叶细节流动分析的基础上给出设计变量及范围,有效减小了优化问题的规模;为满足优化和机理分析的需要,将基于置换遗传算法优化的拉丁超立方(PermGA LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型优化方法引入到桨叶外形的优化设计中。首先以Helishape 7A旋翼为算例,检验了数值模拟方法的准确性。然后,应用所建立的优化方法针对旋翼负扭转分布进行了优化计算,结果表明优化后的旋翼悬停气动性能比优化前有了明显提高。     

基于粒子群算法的航空离心泵复合叶轮优化设计研究

针对航空离心泵复合叶轮三元扭曲型线的优化设计问题,基于Matlab平台采用五点四次Bezier曲线控制四条轴面流线的空间圆周角度分布,实现复合叶型的参数化设计。在此基础上,应用批处理联合仿真方法对125组优化空间样本进行数值模拟,并以效率函数为目标,基于高斯型径向基函数构建复合叶轮型线参数的性能代理模型。最后采用粒子群算法对优化设计参数进行全局寻优搜索。结果表明,代理模型的修正复相关系数为0.9269,标准差为0.1036,能够满足参数预测的性能要求,优化后整泵水力效率提高2.72%。     

数据驱动的曲面构件形状-拓扑协同优化方法

针对紧凑设计空间下曲面构件极致轻量化需求,提出一种数据驱动的曲面构件形状-拓扑协同优化方法,主要包括离线、在线和更新3个阶段。离线阶段中,首先通过拉丁超立方采样方法在设计空间内采样,并利用网格变形技术进行参数化建模,获得样本点对应的网格模型。然后对上述网格模型分别进行拓扑优化,获得优化后的应变能。基于上述步骤获得的样本数据,训练径向基函数代理模型,其中形状设计变量为输入,拓扑优化获得的应变能为输出。在线阶段中,将基于离线阶段获得的代理模型开展优化设计,采用协方差矩阵自适应进化策略来提高优化效率。更新阶段中,计算代理模型优化结果的真实响应,并将其加入样本数据集进行代理模型更新。最后,通过简支梁和航天器舱门算例开展算法验证。结果表明相比针对固定形状获得的拓扑优化结果,提出方法优化获得的应变能结果分别降低了20.08%和37.93%,表明提出方法具有更优的设计能力。     

混合遗传算法及其在叶片自动优化设计中的应用

 在遗传算法中 ,采用单纯形法寻优取代变异运算构成混合遗传算法 ,以提高遗传算法局部搜索能力。算例表明混合遗传算法可有效提高搜索效率和对最优解的逼近程度。采用三次多项式和多圆弧方法生成叶型中弧线 ,三次多项式分布叶型厚度 ,对叶型进行参数化。将N S方程正问题流场数值计算与混合遗传算法相结合 ,构成叶轮机械叶型自动优化设计。尝试由气流转角、总压损失和叶型型面面积构成目标函数 ,对压气机叶型进行自动优化设计。     

轴流压气机叶片准三维自动优化设计

为提高轴流压气机叶片气动设计效果,将叶片准三维设计方法与叶型自动优化技术相结合,构建轴流压气机叶片准三维自动优化设计平台。在叶片三维数值计算结果中提取总压损失系数径向分布,反馈到S_2流面计算程序,替代原有的基于试验数据的损失模型,重新进行通流设计,提高S_2流面流场计算精度;S_1流面叶型设计采用并行遗传算法与叶轮机CFD方法相结合的叶型自动优化方法,以数值寻优代替叶型气动外形的人工调整,减小对设计经验的依赖。运用设计平台,对一设计流量6.3kg/s,设计压比2.07的轴流压气机第一级转子进行气动设计,得到径向三维叶片,设计点流量、总压比均接近设计目标,等熵效率接近90%,失速裕度达15.5%,结果令人满意。采用三维优化方法进一步进行叶片积叠线弯、掠设计,在失速点到设计点的稳定工作范围内效率均得到了1%的提升。     

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。     

高亚声速轴流压气机的优化叶型

基于计算流体动力学和数值优化算法,研究了一种压气机叶型优化设计方法.以入口马赫数为0.7的高亚声速轴流压气机叶型为研究对象,采用拉丁超立方实验法选取优化变量并构建了考虑攻角特性的目标函数,通过引入Gamma-Theta转捩模型,考虑了附面层转捩的影响,最终获得了可以有效改善攻角特性和降低总压损失的高亚声速轴流压气机优化叶型.计算结果表明:优化叶型可以显著降低入口马赫数为0.2~0.8时+4°和-4°攻角的总压损失,使设计工况(入口马赫数为0.7)下的低损失攻角增加4°以上,优化叶型最佳稠度降低20%并改善低雷诺数时叶栅的流动特性.      

混合遗传算法的研究及其在压气机叶型优化设计中的应用

对混合遗传算法进行了初步研究,并以此为基础建立了压气机叶型优化设计平台。在遗传算法中引入模拟退火算法,增强了算法的局部寻优能力,提高了运行效率和优化质量。为维护群体的多样性,保证寻优的收敛,选择概率和交叉概率的设计可以随个体适应度和进化阶段的不同而自适应变化。二维叶型定义采用的是Bezier函数参数化定义方法。该方法可以较好的拟合叶型曲面,并通过少数控制点的调节灵活有效的修正叶型形面。对某压气机二维叶型的正问题数值优化结果表明本研究所建立的优化设计平台具有高效、可靠性好的特点。     

基于代理模型的大型民机机翼气动优化设计

先进的气动优化设计思想与方法，对于提升大型民机气动与综合性能具有至关重要的意义。探讨了大型民机超临界机翼气动优化设计的基本准则和要点，并结合代理优化算法，提出了一种面向工程应用的多轮次高效全局气动优化设计方法。首先，通过一系列解析函数/翼型/机翼优化测试算例进行了验证。其次，将所提出的方法与人工修型相结合，开展了针对宽体客机超临界机翼的两轮气动优化设计，使其气动性能得到显著改善。最后，采用不同的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程求解器对安装优化机翼的全机巡航构型进行了典型状态的气动性能综合评估。研究结果表明，所提出的代理优化算法具有很高的优化效率、较强的约束处理和全局优化能力；将所发展的基于代理模型的多轮次气动优化设计方法与人工修型相结合，能够获得满足设计要求的气动外形，验证了该方法在大型民机超临界机翼气动设计中的有效性和工程实用性。     

基于人群搜索算法的Dykas汽轮机叶栅型线重构

针对汽轮机叶片智能优化设计中的叶片参数化建模与型线重构问题,首先基于三次Bezier曲线推导了叶片型线的坐标方程,根据叶片基本几何参数实现了汽轮机叶片型线的参数化表达。在构建的参数化模型的基础上,根据已知的叶型坐标点数据,采用人群搜索算法(SOA)重构实际汽轮机叶片型线,并通过叶型重构算例对SOA和粒子群算法(PSO)进行了对比分析。结果表明：基于Bezier曲线构建的参数化型线光滑性好质量高,所提方法可以任意修改叶型几何参数并再生模型,实用性较强且效率较高。基于SOA优化算法的叶片型线重构方法可以准确重构Dykas汽轮机叶片型线,且SOA重构叶型的方法收敛速度快、收敛结果更稳定,为汽轮机叶片优化设计奠定基础。     

压气机叶片自动优化设计

采用三次多项式和多圆弧方法生成叶型中弧线 ,三次多项式分布叶型厚度 ,对叶型进行参数化。用此参数化方法逼近一低速叶型和一跨音叶型 ,逼近程度令人满意。采用 N-S方程正问题数值计算结合单纯形法寻优 ,构成叶轮机械叶型自动优化设计方法。以消除叶片吸力面分离为目标 ,采用上述方法得到了满意的结果     

基于遗传算法与近似模型的全局气动优化方法

开发了基于精英保留策略与小生境技术的求解有约束优化问题的改进遗传算法,并用一多峰值有约束函数对其寻优能力进行了测试。为了降低气动优化设计时间,提出了集成实验设计、三维粘性流场求解程序、二次多项式近似模型、改进遗传算法的具有全局寻优能力的三维气动优化设计体系。采用该方法对NASA Rotor37动叶片叶型进行了以绝热效率最大为目标的优化设计,优化后叶片绝热效率提高1.1%。该结果表明了本优化设计体系省时、高效的特点。     

基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化

提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化.选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间.经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,得到以叶片型线参数为自变量,效率为目标函数的离心泵代理模型,运用遗传算法求解并反馈叶片型线参数.采用...     

气动变量参数化的压气机转子三维数值优化

采用"试验设计+响应面模型+遗传算法"的优化设计体系,结合压气机设计常用的叶片造型程序和流场模拟软件,搭建了轴流压气机叶片三维优化设计平台,并对某涡喷发动机加零级压气机的零级转子进行了优化.优化目标为极大化转子的设计点绝热效率.约束条件为流量、增压比基本不变.分别以相对气流角和气流脱轨角作为优化自变量,进行了两个算例的优化.即为与现代设计系统相接轨,不同于叶片几何参数优化,取设计中具有物理含义的气动参数作为优化自变量.优化后的绝热效率分别提高了0.82和0.73个百分点.      

空心风扇叶片结构优化设计方法及程序实现

在空心风扇叶片结构强度分析的基础上,以叶片最大等效应力水平为约束条件,建立了叶片质量和径向位移最小化的双目标优化模型.采用正交试验设计的方法,分析了各设计变量对约束函数和目标函数的影响,减少了设计变量的数量.为了提高优化设计效率,采用径向基函数插值的方法,构造了约束函数和目标函数的响应面替代模型,从而避免了优化设计过程中大量的结构有限元分析求解.针对空心叶片结构强度优化设计的示例,探讨了替代模型和带精英策略的Pareto排序遗传算法的具体应用,得到了分布均匀的Pareto最优解,给出了空心叶片示例的具体优化设计结果.      

基于并行遗传算法的向心涡轮气动优化设计

为了提高向心涡轮轮周效率,保持流量、膨胀比不变,以流道、安装角、型面为设计变量,基于并行遗传算法的优化方法,对某微型发动机向心涡轮叶片气动性能进行多变量耦合的自动优化设计,利用商用软件NUMECA进行3维流场计算分析,并比较了优化前后向心涡轮转子的总体性能。结果表明:在设计工况下,向心涡轮的轮周效率提高近3%,流量也略有增加,膨胀比近似不变;在非设计工况下,优化叶片效率均高于初始叶片的,向心涡轮的整体性能得到提高。该算法不仅可自动实现多变量耦合优化,而且可高效地得到高气动性能叶片。     

多目标约束的精锻叶片几何重构优化算法

新型航空发动机已部分采用精密锻造工艺提高叶片的制造精度和效率。然而,精锻后的叶身型面与设计模型存在几何偏差,导致依据设计模型加工后的进/排气边与精锻的叶身型面不能很好地匹配。为了解决该问题,提出一种面向精锻叶片自适应加工的几何重构方法。首先,建立基于公差约束配准的目标函数,并采用粒子群优化（PSO）算法求解目标函数。其次,提出基于叶身变形趋势预测进/排气边轮廓的光顺重构算法。最后,通过精锻叶片自适应数控加工实验对提出的方案和算法进行验证。实验结果表明,该方案可以有效重构出合格的工艺模型,满足精锻叶片的精密数控加工要求。     

基于参数化组件定义的复合材料旋翼桨叶结构优化设计

 为提高直升机复合材料旋翼桨叶结构设计效率,依据实际工程应用情况,提出了一种基于参数化组件定义的复合材料旋翼桨叶结构优化设计方法。以C型梁复合材料旋翼桨叶为研究对象,建立以精确的桨叶组件定义参数为设计变量的剖面优化和整体优化模型,通过桨叶的剖面优化确定出整体优化的初值,再由桨叶整体优化实现桨叶结构的最优设计。最后对某型主桨叶进行结构设计实例验证,结果表明该方法能够有效地实现直升机复合材料旋翼桨叶结构优化设计。