基于新型高维代理模型的气动外形设计方法

随着现代飞行器性能需求的不断提高，飞行器精细化气动优化设计要求更高可信度的CFD数值分析及更多的独立设计变量，使得基于代理模型的全局优化算法在超过一定的设计变量后显著降低了效率，难以满足复杂工程的设计需求。而目前的高维代理模型过程复杂、时间花费高，缺乏对工程问题的广泛适应性。针对以上难题，提出了利用监督式非线性降维代理建模方法来缓解代理优化过程中的高维变量设计难题。该方法将核主成分分析（非线性）降维与高斯回归过程模型统一训练，自适应构建新型高维代理模型，并随着优化过程不断学习改进模型，建立了从高维输入到输出的准确映射，有效解决了传统高维代理模型训练时间花费高和适应性差等难题。然后基于该新型代理模型发展了适用于飞行器复杂气动设计的高维全局优化设计方法，并将其应用到美国航空航天学会（AIAA）优化小组发布的2个复杂跨声速优化算例中。通过与传统代理优化方法全面比较，验证了所提的方法能大幅提高飞行器高维变量全局优化效率和全局寻优能力。     

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。     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

多目标进化算法和代理模型技术在气动稳健优化设计中的应用

通过与传统优化方法的优缺点对比,提出针对飞行器环境参数存在不确定性影响时的气动稳健优化设计模型,并应用多目标进化算法和代理模型技术对稳健模型进行优化设计研究。提供了翼型稳健性优化实例,通过选择合适的翼型参数化方法和CFD求解程序以及不确定性分析方法,得到了稳健设计结果的Pareto前缘图。从其中选择的设计结果可以看出,稳健设计结果表现出更稳定的特性,证明了稳健设计的优势所在。     

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。     

ARI_OPT气动优化软件研究进展及应用综述

针对飞行器气动外形精细化设计需求,为提高设计效率和设计质量,基于数值优化设计技术发展了气动优化设计工具ARI_OPT。ARI_OPT包含气动外形参数化、网格自动变形、高逼真度数值模拟、代理模型、高效优化算法等模块,分别简要介绍了各个模块基本的基本原理和方法及单个模块的验证结果。给出了ARI_OPT针对数值函数算例的功能验证结果和宽速域翼型、多段翼型和飞翼布局机翼等典型单目标和多目标气动外形优化问题的应用算例,表明了其可靠性和适用性。     

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.     

基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机，基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻，包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性，并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求，面临高维多目标优化难题。针对该类问题，首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术，然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法，并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法，使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较，对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性，设计翼型高速气动特性得到了显著提升。     

基于代理模型的高效全局低音爆优化设计方法

研究发展高效实用的低音爆优化设计方法,对于新一代低音爆超声速客机的研制具有重要的理论意义和应用价值。目前国内外发展的低音爆优化方法主要包括遗传算法（GA）和基于Adjoint的梯度优化。遗传算法虽然具有较强的全局优化能力,但其优化效率较低,无法很好满足实际应用的需要;而梯度优化虽然优化效率高,但易陷入局部最优。将最新发展的代理优化算法与音爆预测方法相结合,发展了一种具有全局优化能力的高效低音爆优化设计方法。首先,概述了所采用的线性音爆预测方法,并用NASA超声速圆锥体模型进行验证,表明其计算效率高、预测精度可满足飞行器初步设计的需要。其次,对所采用的代理优化（SBO）方法进行了概述,包括试验设计、代理模型建模、优化加点准则和收敛标准等。再次,运用所发展的方法开展了NASA多段圆锥体模型的低音爆优化设计算例研究,并与遗传算法和梯度优化的结果进行了比较,表明其优化效率比遗传算法提高了2个量级以上,且优化结果优于梯度方法。最后,将所发展的方法应用于AIAA音爆预测大会提供的翼身组合体外形（69°后掠三角翼）的低音爆优化设计,将远场音爆N型波峰值减少了27.4%,表明所发展的方法在复杂外形低音爆优化设计中具有很好的应用潜力。     

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。     

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.     

吸气式空空导弹外形多学科一体化优化设计

针对采用整体式固冲发动机的吸气式空空导弹外形气动与推进耦合的推阻匹配设计难题,引入多学科优化设计方法提出了一种综合考虑气动/推进/质量/弹道的导弹外形多学科一体化优化设计技术。其中,气动性能预测采用代理模型技术,主要基于外形参数化建模、非结构网格技术和流场精细数值计算来自动构建气动数据库,据此建立了包含外形几何信息的气动预测代理模型,并对其预测精度进行了验证;推进性能预测采用推进求解模型,该模型根据固冲发动机理论建立,精度满足工程要求。对所建立的学科预测模型完成一体化集成后,以质点弹道仿真评估的战技指标为优化目标,对一款吸气式空空导弹进气道和翼面外形进行了优化设计,取得了推阻匹配的优化外形,优化后导弹动力射程提高10%。所提出的一体化优化设计技术,有助于吸气式空空导弹外形气动与推进耦合推阻匹配设计和提高导弹动力射程。     

基于分层策略的翼型多参量气动优化设计研究

与基于梯度的优化方法相比,遗传算法因其极强的鲁棒性、随机搜索及优化结果全局性等特点在工程优化中得到越来越广泛的应用。为提高优化设计的效率,改进了传统的遗传算法,采用并行分层策略基因遗传算法开展了翼型多参量气动优化设计研究,包括翼型和多段翼型的基因编码、外形参数化,以及动网格技术。结果表明,并行分层策略在得到较优气动优化结果的同时,极大地缩短了优化时间,提高了计算效率,具有广阔的工程应用前景。     

基于代理模型的气动外形优化

探讨了一种将CAD软件、CFD商用软件与代理模型相结合的飞机气动外形优化方法。重点介绍建立气动分析代理模型的过程,这一过程包括确定设计变量及其取值范围、生成试验设计点、建立参数化几何模型、CFD数值计算、提取气动特性和构造代理模型。通过一个简单的机翼气动外形优化算例验证了这种方法的可行性和有效性。     

一种适用于气动优化的高效自适应全局优化方法

随着设计空间的增大和优化问题非线性程度的提高，基于代理模型的优化（SBO）过程收敛越来越慢，并且在局部勘测上呈现不足。本文发展了一种高效自适应全局优化方法，在整个样本细化迭代过程中采用变设计空间取样：即在每一步样本细化迭代过程中，利用当前设计空间中的样本建立代理模型，并且根据样本的内部特征，利用模糊聚类算法将该设计空间分割成几个子空间，然后在每个子空间内通过最大化目标函数的期望提高函数和最小化模型预测目标来增加新的样本，之后对子空间进行融合更新设计空间。6个解析测试算例的结果表明，所发展的方法相比于一般的代理模型优化方法，具有更好的鲁棒性以及全局探索和局部勘测能力，更适用于具有强非线性和多极值的优化问题。RAE2822气动优化实例表明，所发展的方法在处理工程实际问题时，仍然能够保持很好的效率、鲁棒性和自适应性。     

民用飞机气动外形数值优化设计面临的挑战与展望

系统回顾了气动外形优化的主要环节，对优化体系中学科分析、参数化建模、网格重构技术、敏度分析、优化算法、代理模型、目标函数/约束处理等各个环节的进展，及气动综合优化面临的挑战、基础科学问题进行了总结。结合课题组在优化体系建设上开展的研究工作，针对民用飞机气动外形综合设计的需求，提炼了工程型号对优化体系构建的具体要求。并对今后的研究工作以及未来发展方向进行了展望与建议。通过文章系统整理论述，希望能够为气动数值优化设计研究人员提供一些有意义的建议和参考，促进设计空气动力学、以及多学科优化技术的发展。     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。