基于任意空间属性FFD技术的融合式翼稍小翼稳健型气动优化设计

 以非均匀有理B样条基函数为空间控制体属性,建立了任意空间形状自由变形(FFD)技术参数化方法。所建立的气动外形参数化系统通过FFD控制体的分布以及控制顶点的合理选取,能够对任意复杂外形进行参数化设计。首先采用FFD控制体对某型客机翼稍小翼进行空间属性构建;然后结合基于Delaunay图映射技术建立了结构对接网格变形模式,采用分群粒子群算法以及误差反向传播训练算法(BP)神经网络进行稳健型气动优化系统的构建;最后对某型客机融合式翼稍小翼的后掠角、倾斜角和高度等参数进行稳健型气动优化设计,分析对比了优化前后翼梢小翼表面压力云图、截面压力分布及载荷分布。优化设计结果表明:设计后的翼稍小翼的升阻比与阻力发散特性明显提高。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

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。     

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。     

考虑工程约束的高可信度气动外形优化设计

实际气动设计中遇到的工程问题较为复杂,然而能够用于实际工程设计的高可信度气动外形优化设计工具较少.基于飞行器设计工程实际中的各种复杂气动约束和几何约束要求,集成高可信度非结构网格RANS方程求解器、弹簧比拟网格变形技术、FFD外形参数化、RBF代理模型、粒子群优化器,构建多设计点气动外形优化设计工具,并应用于先进低速层流翼型和高亚声速超临界机翼的气动外形优化设计中(包括单设计点和多设计点),进行考虑/不考虑气动约束和几何约束的气动外形优化设计分析.结果表明:多设计点气动外形优化设计工具有效,约束条件和智能优化器自动有效地引导了层流翼型和亚声速机翼外形的有利改变.     

超临界机翼多目标气动优化设计的策略与方法

超临界机翼的气动设计十分复杂,往往需要借助于有效的优化手段。然而,优化方法本身往往无法直接表达真实完整的设计意图,因此需要将工程需求和约束转换为优化方法所能处理的数学形式。本文首先探讨了梯度优化方法和进化类优化方法在气动优化中的表现。之后简要总结了前人在飞机气动设计中提出的准则和要求,并基于压力分布形态定义了超临界机翼气动设计的关键特征及定量要求,探究其在超临界机翼气动优化设计中的应用效果。研究结果表明,在多目标优化中引入面向压力分布形态特征的目标和约束,能有效引导优化体现工程设计思想,进而提高优化效率。     

遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性     

Aeroelastic two-level optimization for preliminary design of wing structures considering robust constraints

An aeroelastic two-level optimization methodology for preliminary design of wing struc- tures is presented, in which the parameters for structural layout and sizes are taken as design vari- ables in the first-level optimization, and robust constraints in conjunction with conventional aeroelastic constraints are considered in the second-level optimization. A low-order panel method is used for aerodynamic analysis in the first-level optimization, and a high-order panel method is employed in the second-level optimization. It is concluded that the design of the abovementioned structural parameters of a wing can be improved using the present method with high efficiency. An improvement is seen in aeroelastic performance of the wing obtained with the present method when compared to the initial wing. Since these optimized structures are obtained after consideration of aerodynamic and structural uncertainties, they are well suited to encounter these uncertainties when they occur in reality.     

基于B样条的机翼外形参数化方法研究

描述了基于B样条的机翼外形参数化方法在超临界翼型和机翼气动设计中的应用研究。在机翼外形参数化过程中,通过B样条曲线插值和拟合型值点生成机翼截面曲线和展向引导线,采用Coons Gordon方法通过自由放样和点阵插值获得B样条张量积曲面并进行叠加,进而获得插值于机翼表面曲线网的B样条曲面。还运用CFD工具对不同机翼放样面的气动性能进行了分析对比。通过研究,B样条控制点可作为设计变量传递给气动优化程序,采用B样条曲线或曲面表达式为各设计变量的线性组合,可以方便快捷获取几何梯度信息。     

考虑放宽静稳定度的民用客机气动优化设计

为了更加有效地减小民用客机考虑配平约束后的阻力,针对典型跨声速民用客机机翼-机身-平尾构型研究了不同静稳定度下的气动优化设计,并总结出在民用客机的减阻设计中考虑放宽静稳定度具有较大的减阻潜力。通过自由型面变形(FFD)技术对全机外形进行参数化,实现机翼型面的变形,进行气动优化设计并改变平尾的偏转保证全机能够力矩配平。采用基于雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程的离散伴随方法求解目标函数对设计变量的梯度,然后基于序列二次规划算法进行基于梯度的气动优化设计。基于CRM(Common Research Model)构型,针对不同参考重心位置进行了考虑配平约束的减阻优化设计研究,验证了优化设计系统的有效性,算例结果表明,随着重心位置后移即放宽静稳定度,优化构型配平阻力减小,外翼段前缘吸力峰值明显降低且双激波的强度得到有效减弱,此外机翼的升力系数分布更加贴合最佳升力系数分布。     

基于共轭方程法的跨音速机翼气动力优化设计

 设计状态的机翼气动力特性是设计人员最为关心的指标, 应用控制理论设计方法进行了有升力约束情形下跨音速机翼阻力优化设计研究, 根据给定的目标函数推导了相应的共轭方程和边界条件, 研究了共轭方程的数值求解方法, 以及计算目标函数对设计变量的敏感性导数时所涉及的度量矩阵变分求解问题, 研究了流场计算、共轭方程数值求解、敏感性导数求解和拟牛顿优化算法这几个主要方面的有效结合问题, 发展出了一种跨音速机翼气动力优化设计方法, 进行了跨音速机翼气动力优化设计研究验证, 优化后机翼气动力特性有一定程度的改善, 阻力系数能减少20%左右, 而升力系数有所增大, 说明所发展的设计方法是成功的, 该设计方法在跨音速及复杂外形气动设计方面比以往设计方法具有更好的适用性和优越性。     

耦合多螺旋桨滑流影响的低雷诺数机翼设计

以某型手抛式太阳能无人机(UAV)模型为对象进行考虑多螺旋桨滑流影响的低雷诺数机翼平面形状设计研究。首先,基于升力面理论发展了准定常求解多螺旋桨/机翼相互气动干扰问题的涡格法(VLM)程序,并采用建立参考翼型气动特性数据库的形式发展了相关低雷诺数修正(LRC)方法;然后,通过对翼型、低雷诺数机翼及单螺旋桨/机翼算例的数值模拟及与相关实验结果的对比,验证了本文数值方法具备模拟低雷诺数复杂流动问题的可靠性及准确性;最后,对某型手抛式太阳能无人机简化拉力多螺旋桨/机翼模型进行了直接优化设计及反设计,并通过具有较高精度的CFD准定常求解技术对优化结果进行了验证。结果表明:以CFD方法计算结果为参考,本文涡格法程序及低雷诺数修正方法能够准确高效地计算相关低雷诺数复杂流动问题;传统未考虑多螺旋桨滑流影响的设计机翼在实际螺旋桨工作状态下将偏离设计点,机翼气动特性得不到提高;考虑螺旋桨滑流影响的优化设计方法能够有效改善机翼阻力特性,相对应地,在设计状态下优化机翼总阻力能够降低19.52counts。     

超临界机翼气动设计的准则、流程和设计实例

以计算空气动力学为基础,提出超临界机翼的气动设计准则和设计流程。翼型设计准则是:非设计状态音速区压力平坦;延迟后缘分离;设计状态迎角接近于零和局部最小厚度约束等。机翼设计准则是:在约束条件下诱阻最小;满足纵向稳定性要求;上翼面等压线型态和考虑结构弹性变形等。设计过程可分为两个阶段,即总体优化和机翼气动设计优化。后者的步骤是基本翼型设计、初始机翼外形设计、机翼巡航外形设计和机翼型架外形设计。对设计实例进行风洞试验后表明:尽管新机翼的平均厚度比某干线运输机厚14％,但安装该机翼的干线运输机巡航效率仍比前者高12％。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选，降低输入维度；采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化，并对优化的神经网络进行训练；用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法，并且在参选故障诊断的性能参数不同时，其诊断误差相近，展现出较强的适应能力。      

基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计

将基于实数编码的遗传算法与能准确描述翼型粘性流动的NS方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼最大悬停效率作为优化设计的目标对旋转机翼飞机的机翼进行优化设计,设计结果表明通过优化设计旋翼的气动性能得到了提高,达到了优化设计的目的,旋翼优化设计方法是可行的.     

低雷诺数多螺旋桨/机翼耦合气动设计

以临近空间太阳能无人机研究为背景,针对高空低雷诺数状态下多螺旋桨/机翼构型进行了耦合气动设计研究。首先,通过对典型多螺旋桨/机翼构型进行气动特性及流动特性分析,提出了以在多螺旋桨滑流影响下构建机翼近壁面理想流态分布形式为核心的低雷诺数多螺旋桨/机翼耦合气动设计思想;然后,基于该耦合设计思想,依次进行了多螺旋桨布局参数设计研究、低雷诺数流态区域二维翼型设计研究以及近似高雷诺数流态区域耦合螺旋桨滑流影响的机翼翼段设计研究;最后,通过相关设计结果的对比分析验证了所提出低雷诺数多螺旋桨/机翼耦合气动设计思想及设计方法的有效性和可靠性。结果表明：与常规仅进行低雷诺数翼型优化得到的设计结果相比较,基于所提出低雷诺数多螺旋桨/机翼耦合设计思想设计得到的多螺旋桨/机翼构型气动特性得到显著改善,在设计状态下,多螺旋桨滑流影响下的机翼阻力相对降低达8.8%,升阻比相对增大达12.1%,由多螺旋桨滑流为机翼气动特性带来的不利影响亦得到约64.5%的补偿和改善。     

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...     

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

载重飞机总体参数的多目标优化设计方法

利用遗传算法进行了低雷诺数下全机气动布局设计及优化,并制作原理样机以检查设计的可行性及正确性.主要优化对总体外形和飞机性能影响较大的机翼、尾翼的平面形状几何参数以及少数几个机身几何参数;优化目标是巡航段最大升阻比和空机重量.试验结果表明该优化设计方法是十分有效的,可以用来对具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计.