旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。     

基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,引入代理模型可以有效减少计算周期,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,因此提出了一种基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法。使用Kriging方法建立代理模型,通过求解EI函数最大值得到添加样本点更新代理模型,提高了代理模型的拟合精度。针对Kriging自适应代理模型的精确性和有效性,分别进行典型函数测试分析和翼型算例验证。结果表明:基于Kriging自适应代理模型气动优化方法可以实现高效的翼型气动性能优化设计。     

Kriging模型在翼型反设计中的应用研究

目前,基于Kriging代理模型的优化方法在气动优化设计中得到了广泛的应用,然而却并未能应用于气动反设计中。本文将翼型气动反设计问题转化为优化问题,利用基于Kriging模型的优化方法进行了翼型的单目标、多目标反设计,验证了Kriging模型在翼型单目标、多目标反设计中的适应性,并研究了模型加点准则对设计结果的影响;此外,将本文方法与多项式响应面模型优化方法、基于Adjoint的优化方法进行了比较,结果表明,该方法明显优于基于多项式响应面的优化方法,且与Adjoint方法相比,设计效率相当且具有更好的通用性。最后将本文方法应用于接近工程实际的在已有翼型基础上修改压力分布进行反设计,验证了本文方法的可行性。     

大展弦比前掠翼气动隐身多目标优化

前掠翼布局优越的气动性能为无人机气动布局设计提供了一条新的方向。采用CST方法对翼型几何外形进行参数化描述,实现前掠翼气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立了基于N-S方程的计算流体力学方法的前掠翼气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的前掠翼隐身分析模型。提出了基于Kriging模型的前掠翼气动隐身多目标优化方法,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,建立前掠翼气动和隐身的Kriging代理模型。将Pareto多目标遗传算法与Kriging代理模型结合进行大展弦比前掠翼的气动隐身多目标优化设计。研究结果表明,所建立的分析模型是合理的,所提出的多目标优化设计方法是可行的,能够有效提高大展弦比前掠翼性能与优化效率。     

超声速翼型气动优化设计

首先分析了几何外形和相对厚度对超声速翼型气动特性的影响。基于遗传算法(GA)和气动力快速工程算法,对于相对厚度为3.5%的多边形翼型进行优化设计,多边形翼型的优化外形趋于四边形,最大厚度点后移到翼型弦线的60%左右,随着迎角或者马赫数增大下翼面会变薄,上翼面变厚,最大厚度点相应稍有后移。对于相对厚度为4%的双圆弧翼型,采用两步优化设计方法,第1步优化结合基于B样条的类别形状函数变换(CST)参数化方法与小波分解方法,实现几何外形的局部控制与光顺处理,并且采用本征正交分解(POD)代理模型降低优化过程中流场计算的工作量;第2步优化采用基于Navier-Stokes方程的最速下降法(SDA),修正第1步优化中代理模型和小波光顺引入的误差;优化设计得到的翼型近似为四边形,其相对厚度最大点后移到翼型弦线的60%~65%处,升阻比可以提高7%。     

基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计

 探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。     

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。     

基于神经网络的翼型优化设计方法研究

针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.     

基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换（CST）参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学（CFD）流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks（RANS）和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。      

一种旋翼翼型多点多约束气动优化设计策略

充分考虑伴随方法的梯度求解的准确性、CFD计算量小等显著优点,研究了引入基于伴随方法的梯度信息的响应面模型构造问题,发展了基于梯度信息改进的响应面方法,提高了多设计变量适应性及优化效率;针对悬停/前飞/机动状态下的旋翼翼型升阻比、阻力发散马赫数、最大升力等气动特性精确分析需求,分别提出了对应的合理气动计算策略;为有效适应旋翼翼型复杂气动设计问题,发展了基于伴随方法与响应面法有效结合、针对悬停/前飞/机动状态对应气动计算策略的一种较实用高效的旋翼翼型气动优化设计策略,提高了计算精度、鲁棒性与优化效率,进行了典型OA309旋翼翼型算例验证,优化后旋翼翼型与原OA309翼型相比,综合性能有较好改善,研究表明,所发展的气动设计策略是有效、可行的。     

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。     

基于遗传算法的微型飞行器气动力优化设计

本文以固定机翼式微型飞行器的翼型气动力优化设计为研究背景,在105量级的低雷诺数范围内,把遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,建立了一种以实数编码为基础的自适应算法模型.在基准翼型的基础上,结合锦标赛选择、部分交叉以及自适应变异算子,对翼型进行了升阻比气动力优化设计,并设计了一种高效的复制算子来提高算法的稳定性和计算效率.优化后的翼型升阻比提高显著,表明该算法对低雷诺数翼型的气动外形设计合理有效.     

高超声速飞行器宽速域翼型/机翼设计与分析

对于现代高超声速飞行器的设计而言,除了需要保证高超声速的性能外,还必须兼顾满足工程需求的亚跨超声速特性。首先,采用雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程流动求解器,结合基于Kriging模型的代理优化算法,开展了高超声速飞行器宽速域翼型的优化设计研究,设计出了一种下表面具有双"S"形特征的新翼型。综合性能评估结果表明,该翼型相比于常规的高超声速翼型,在跨声速和高超声速下具有更加优良的气动特性;其跨声速状态下的升阻比达到78.9,高超声速状态下的升阻比达到5.94,能够实现宽速域内良好的综合气动性能。其次,开展了仿德国"桑格尔号"（SANGER）空天飞机运载机机翼的气动特性研究,对配置宽速域翼型与常规高超声速翼型的机翼进行了气动力特性综合对比分析。结果表明,配置新翼型的机翼在宽速域范围内整体气动性能更优,说明所设计的宽速域翼型在三维机翼上也具有一定的实用价值。     

基于遗传算法的翼型气动优化设计

采用遗传算法进行跨声速翼型的反设计与阻力和升阻比的优化设计。翼型的反设计达到了设计要求,优化设计后的翼型其气动特性也有显著的改善,这表明了遗传算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,翼型由解析函数线形叠加法表示,目标函数和个体的适应值由二维欧拉方程的流场解来提供。     

垂直轴风力机翼型气动优化设计

对小型垂直轴风力机常用的NACA0015翼型进行优化设计,使其具有更优的气动性能。在优化过程中,利用CST参数化方法对翼型的几何外形进行扰动,选取翼型的厚度及弯度作为约束,翼型切向力系数作为目标函数,以基于非支配排序的遗传算法（NSGA－II）作为优化方法,最后建立优化流程,优化过程中利用XFOIL程序结合Viterna-Corrigan失速后模型计算优化前后翼型的气动性能。结果表明,与NACA0015翼型相比,优化后的翼型气动性能有了较大提升,最大升力系数提高了6．63％,最大升阻比提高了27．5％,最大切向力系数提高了22．7％。     

前加载翼型多点综合优化设计

前加载翼型具有低头力矩小、隐身性能好的特点,能够对气动和隐身特性进行合理折中,是理想的飞翼布局飞机截面翼型。首先介绍典型翼型参数化方法和评估方法,并对前加载翼型外形的控制能力进行评估,结果表明Hicks-Henne方法和CST方法对前加载翼型外形的控制能力较强,并且CST方法参数个数较少。然后依据飞翼布局飞机设计需求,在确定翼型设计状态和优化设计模型的条件下,将CST翼型参数化方法、N-S方程数值求解方法和遗传算法相结合进行前加载翼型多点综合优化设计,得到比参考翼型具有更大相对厚度和更优气动特性的设计结果。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

基于工程环境的气动多目标优化设计平台研究

工程环境中,飞机气动力设计面临在多个目标和多种约束条件下寻找最优值,需在较短时限内完成设计优化,并保证最终方案可靠。基于高性能计算环境,采用现代计算流体力学(CFD)数值模拟技术和优化技术等构建了面向实际工程的飞行器气动多目标优化设计平台:采用基于非均匀有理B样条(NURBS)方法的自由曲面变形技术,实现对工程复杂气动外形的参数化表达;采用网格变形技术,实现优化过程中计算网格的自动更新;采用基于有限体积方法和多块结构网格的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程并行解算器进行气动力求解;采用基于精英保留策略的非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)进行多目标全局优化求解;采用非线性单纯形算法进行局部优化求解,优化过程中,通过人工调整优化种群,引入人工经验,构建"人在回路"的设计流程。以某翼型/机翼气动力优化设计为例对该平台技术进行验证:多目标优化设计可得到清晰的Pareto前沿解分布;优化后的翼型/机翼在满足各项约束的前提下,具备更高的综合气动性能。结果表明:所发展的气动多目标优化设计平台具有很好的工程适用性。     

基于遗传算法的低雷诺数高升力翼型的优化设计

利用遗传算法进行低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,优化后的翼型其气动特性有明显改善,从而表明利用遗传算法进行翼型气动优化的可行性.在优化设计过程中翼型由解析函数线性叠加法表示,并对设计翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算,以提供目标函数和个体的适应值.