高空长航时无人机翼型设计方法研究

使用解析形状函数法表示翼型,将求解绕翼型流场的N-S方程解与遗传算法相结合,可用于高空长航时无人机翼型的设计.设计实践表明,设计的新翼型满足设计要求,且获得比原始翼型高得多的升阻比,采用的翼型设计方法是正确和有效的.     

高空长航时无人机总体参数多目标优化

以高空长航时无人机的总体方案研究为背景,对高空长航时无人机总体参数建立了多目标优化模型,运用多目标遗传算法进行优化设计,最后通过建立的计算机程序得出优化结果.多目标优化用于高空长航时无人机总体参数优化,可以更加合理地评价高空长航时无人机的总体参数的最佳组合,避免设计上的缺陷,提高设计效率.结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值.     

高性能无人机翼型的杂交优化设计

 发展了用于高性能无人机翼型设计的杂交优化设计方法。针对“类全球鹰”翼型的算例表明，该方法能满足低速时高升力（C_L）和跨声速巡航时高气动效率（C_L/C_D）两方面要求。优化翼型较初始翼型，其低速时的设计升力系数提高了19.80%，跨声速巡航时的设计升阻比提高了37.45%，并且在较大的速度区间内优化翼型都具有良好的综合性能。杂交优化设计方法可为高空长航时无人机的设计提供参考。     

高速自然层流翼型高效气动稳健优化设计方法

先进高速高升力自然层流(NLF)翼型的设计已经成为提高新一代高空长航时(HALE)无人机(UAV)性能的重要手段。然而这类翼型表面极易出现分离泡和激波等，尤其对于马赫数、飞行攻角等状态波动气动特性非常敏感，这导致传统的层流翼型设计方法设计的外形在面向工程应用中出现稳健性差，难以被工程使用。气动稳健设计(RADO)方法虽然是一种有希望的解决途径，但它遭遇了巨大计算花费的难题。为了解决这些问题，通过对影响气动稳健优化设计效率的关键技术进行研究，发展了基于自适应前向-后向选择(AFBS)的稀疏多项式混沌重构方法，极大改善了不确定分析(UQ)和稳健优化效率。同时，也发展了考虑多参数不确定的高效气动稳健优化设计方法，有效解决了传统翼型设计方法难以满足高速高升力自然层流翼型设计要求兼顾高升力设计、自然层流设计以及超临界设计的难题。最后使用发展的方法成功设计了一类具有典型特点的跨空域稳健自然层流翼型。结果表明设计的翼型相对于经典的全球鹰无人机翼型气动性能全面提升，同时低阻范围更大，气动性能更加稳健，从而验证了稳健优化方法的有效性和相对于确定性设计的优势。     

基于博弈论的高空长航时无人机翼型多点优化

针对高空长航时无人机的特点和使用要求,采用多人博弈中的纳什平衡,结合下山单纯形算法,发展了一个可同时满足低速爬升的高升力和高速巡航的大升阻比要求的翼型多点设计方法。可根据设计变量对目标的影响程度,自动将设计变量动态划分给局内人,具有非常强的适应性。对NLF1015翼型的优化算例表明,可以同时改善翼型在多个设计点的性能,同时,与多目标遗传算法NSGA-II相比,此方法在计算资源和成本不大的情况下,取得较好的优化结果,可以应用在高空长航时无人机的翼型设计中。     

高空长航时飞行器机翼跨声速气动优化设计

高空长航时飞行器应具有升阻比高和俯仰力矩小的气动特性.基于遗传算法的随机性和隐含并行性,结合适用于多目标处理的Pareto方法,在低雷诺数和跨声速条件下,展开了高空长航时飞行器机翼外形的多目标、多设计点的数值优化设计.仿真计算结果表明,所设计的机翼具有较高的升阻比和较低的俯仰力矩,同时在设计马赫数附近升阻比的变化比较平稳,具有良好的综合气动性能.     

长航时无人机气动布局设计分析

针对高空长航时无人机的任务使命和使用特点，对其气动布局形式、动力装置的类型和数目、推重比和翼载、巡航Ma数、展弦比和翼型等设计参数进行了分析，确定了主要参数的取值范围和原则，可为高空长航时无人机总体设计提供参考。     

超临界翼型低雷诺数流动分析及优化设计

以高空长航时无人机(UAV)翼型研究为背景,对超临界RAE2822翼型在高空高亚声速下的低雷诺数气动特性进行了数值模拟及优化设计研究。采用求解雷诺平均N-S方程的有限体积法,对典型低雷诺数下RAE2822翼型绕流进行数值模拟,验证了SST k-ω湍流模型的可靠性和准确性;基于不同高度不同雷诺数下RAE2822翼型的计算气动力对比分析,研究了高度增大所带来的低雷诺数效应;通过对低雷诺数下超临界翼型表面流场结构及流动机理的详细分析,提出了一种弱化激波的翼型设计思想,并通过优化算例验证了该思想的可行性。     

气动外形多点优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合,并将其引入到气动优化设计中.在引入实数编码机制的基础上,将遗传算法与线性加权和法结合在一起,建立了可以处理多目标优化设计问题的遗传优化模型,并应用该方法进行了翼型的多点气动外形优化设计.设计实践表明,该方法是可行的.     

无人驾驶飞行器的气动特点和设计

首先论述了发展无人驾驶飞行器(UAV)的重要性,集中介绍了2种UAV的平台,包括:高空长航时UAV和无人战斗机(UCAV)。讨论了这2种飞行器空气动力特点和气动设计的主要问题。对于高空长航时UAV设计中要重点发展的专用翼型的设计,介绍了一种新型的杂交设计思想和提出了基于CFD技术的多目标多点优化设计的工具。讨论了此类飞行器三维机翼设计的基本要求和三维后掠自然层流机翼的设计。UCAV设计中强调了气动/隐身综合设计的重要性,讨论了无尾布局时新型先进气动控制和矢量推进相结合的必要和难点。     

高空长航时太阳能无人机总体设计要点分析

高空长航时（HALE）太阳能无人机（UAV）的基本工作原理与常规动力飞机相比有显著的区别,体现在飞机总体设计方法上有其独到之处,方案设计中还需要对一些关键技术细节进行认真权衡。阐述了高空长航时太阳能无人机总体设计中遵循的重量不变和能量平衡原则的机理,同时从太阳能无人机巡航平飞功率需求、布局形式选取、飞行剖面优化和临近空间使用环境影响等方面出发,研究了太阳能无人机总体设计中的若干注意事项,主要结论可用于高空长航时太阳能无人机总体设计和方案优化。     

超临界层流机翼边界层及气动特性分析

高空长航时无人机设计巡航状态的雷诺数较小,黏性边界层对气动特性的影响较大。详细分析了雷诺数对机翼边界层和气动力的影响,用数值方法对超临界层流机翼三维层流-转捩-湍流混合边界层特性进行了研究,分析比较了高空小雷诺数和中空大雷诺数情况下机翼三维边界层的特性,尤其是边界层转捩点位置、表面摩阻和气动特性的雷诺数效应。研究表明雷诺数对于高空无人机机翼边界层厚度、摩擦阻力和升阻比影响较大;对层流机翼的转捩点位置和升力系数影响较小;自然层流机翼技术可以应用于高空无人机设计。     

高空长航时飞翼无人机用涡扇发动机关键技术

自无人机诞生并应用于实战以来,无人机技术得到了迅猛的发展。随着各领域高科技技术的进步,战场环境趋于复杂,作战任务向高危对抗战场拓展,高空长航时飞翼无人机成为各国研究的热点。本文论述了高空长航时飞翼无人机对涡扇发动机的要求,结合航空发动机基本原理分析了关键设计参数对涡扇发动机性能的影响,总结了高空长航时飞翼无人机用涡扇发动机面临的关键问题及研究进展,对于高空长航时飞翼无人机用涡扇发动机的选型及适应性改进设计具有重要的参考价值。     

应用Delaunay图映射与FFD技术的层流翼型气动优化设计

采用非均匀有理B样条(NURBS)基函数属性建立了任意空间的自由式变形(FFD)翼型参数化方法,进一步结合基于Delaunay图映射技术建立了结构对接网格变形模式,通过粒子群优化(PSO)算法进行参数化方法、网格变形模式以及计算流体力学(CFD)数值模拟技术之间的整合,研究、构建了气动优化设计系统,并对某型层流理念设计的高空长航时(HALE)飞机基本翼型进行气动优化设计。气动特性目标函数评估方法中,边界层转捩数值模拟技术采用γ-Re_θt转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式湍流模型。优化设计后翼型气动特性表明:采用相关技术建立的层流翼型气动优化设计系统对于层流理念设计的HALE飞机翼型的设计具备较高的优化效率。     

太阳能无人机高效螺旋桨气动设计

太阳能无人机“超高空、超长航时”的设计方向给螺旋桨的气动设计带来了极大挑战。本文根据某太阳能无人机总体方案,使用多点多目标优化方法改进设计了桨叶翼型,合理布置叶宽分布与桨距,设计出低雷诺数工作环境下的高效螺旋桨,并且在全包线范围内保持较高的气动效率。利用叶素理论对该设计方案进行了性能评估,结果显示在巡航状态下,该螺旋桨的工作效率达到85%以上,各项指标满足设计要求。     

基于天线安装的菱形翼无人机翼型优化设计

以菱形翼布局高空长航时(HALE)传感器无人机研究为背景,分析了翼型内部安装平面相控阵雷达天线的基本原理。通过推导雷达探测性能的估算方程,建立了在翼型中安装平面相控阵雷达天线的数学模型。采用数值模拟的方法,对典型雷诺数下的RAE2822翼型的气动特性进行了研究并与试验数据进行了对比,验证了使用有限体积法k-ωSST(Shear Stress Transport)湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程在这一状态下的可靠性和适用性;同时对不同厚度的NACA 64A系列翼型的流场结构和流动机理进行了分析,在此基础上提出了一种满足平面相控阵雷达天线安装情况下翼型的优化设计思想。优化结果验证了这一设计思想的可行性。     

低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计

实现了一种可用于低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计的方法。采用Ferguson曲线对翼型进行参数化描述,并引入折叠状态下截面的几何关系作为附加约束,使用遗传算法和序列二次规划相结合作为寻优算法,对翼型升阻比和折叠空间允许的最大弦长进行优化。在isight平台上集成xFoil和matlab实现了这一优化流程。实例表明了方法的有效性,优化结果可以作为此类无人机翼型设计的参考。