高升力翼型的气动优化设计和实验研究

利用遗传算法进行了低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,并利用风洞实验检查了设计的正确性。优化后的翼型其气动特性有明显改善,这说明了利用遗传算法进行低雷诺数翼型气动优化的可行性。风洞实验结果验证了优化设计方法的正确性,同时也表明新设计翼型有较高的升力系数和相对大的升阻比,其升阻比提高了10%。     

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。     

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.     

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.     

基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

气动悬浮列车单向翼翼型优化与地面效应分析

高速气动悬浮列车(Aero-train)是一种利用机翼地面效应原理的创新型高效高速低能耗高速列车。本文以LA203A为基础翼型,利用遗传算法与数值模拟的方法对基础翼型进行气动优化设计。通过对优化翼型的地面效应模拟分析,得出优化后的翼型其气动特性有明显改善,并由此得出气动悬浮列车单向翼离地间隙、迎角与阻力、升力、升阻比之间的关系。利用CFD技术对安装有基础机翼和优化后机翼的气动悬浮列车初始研究模型(AERO-1)整车气动特性进行数值模拟以及分析前后端机翼的流场特性,并利用风洞实验方法对装有优化机翼的气动悬浮列车初始研究模型(AERO-1)气动特性进行研究。利用遗传算法优化后机翼翼型升阻比特性较基础翼型最高提升26%,具备优化机翼的气动悬浮列车(AERO-1)在地面效应下的气动特性优于原始模型。本文研究为机翼地面效应分析以及气动悬浮列车研究提供理论依据。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

基于熵产理论设计方法的多目标翼型优化

将熵产理论引入翼型的多目标气动优化设计,通过理论推导湍流流场熵产率计算公式,进而阐述熵分析方法在翼型气动优化中的作用。通过CST参数化方法对翼型进行参数化建模,并将多目标优化算法与CFD计算耦合起来,计算翼型升阻比和流场熵产率,建立一种以最大升阻比和最小熵产率为目标的翼型优化方法,进而得到优化翼型的Pareto解,并与传统翼型优化方法进行对比。与初始种群相比,优化翼型具有更优的气动性能,在升阻比提高的条件下,流场熵产率减少,能量效率提高。采用多目标遗传算法得到的非支配解集分布均匀,质量较高,设计者可以根据设计需要选择具有相对低熵产的一组翼型来改善空气动力性能。结果分析表明,本文所建方法具有较强的全局收敛性,具有一定的工程应用前景。     

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。      

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％。     

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。     

混合遗传算法及其在翼型气动多目标优化设计中的应用

把基于实数编码的自适应遗传算法（SAGA）与可变容差法相结合，建立了数值优化设计中的混合遗传算法（HGA），并将其与翼型的气动分析相结合进行跨声速翼型的单目标和多目标气动优化设计。与自适应遗传算法相比，混合遗传算法的优化质量略有改善，优化效率有明显的提高。优化结果表明混合遗传算法在翼型单目标和多目标气动优化设计中是十分有效的。     

应用遗传算法的气动优化设计

首先对简单遗传算法进行改进，并对改进前、后算法的计算效率进行了比较；然后以跨音速翼型为例，应用改进的遗传算法进行气动优化设计。经过优化的翼型气动特性垢改善，表明了遗传算法在优化设计中的有效性。在优化设计的过程中，翼型用解析函数的线性叠加表示，目标函数和个体和适应值由欧方程的流场解来提供。     

高高空长航时无人机翼型优化设计研究

针对高高空长航时无人机的特点和使用要求,开展了高高空长航时无人机翼型的优化设计研究.为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,将分布式计算与遗传算法相结合,形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法,并将该方法与基于反设计概念的工程方法相结合进行了高高空长航时无人机翼型的气动优化设计.设计实践表明,该方法是可行的,设计出的翼型是能够满足工程需要的.     

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群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,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。     

基于粗糙度敏感性研究的风力机专用翼型设计

对几个具有代表性的风力机常用翼型的几何特性和气动特性进行分析研究,详细探讨了各种翼型的前缘粗糙度敏感特性情况。基于一种新的翼型几何形状表征形式,以设计攻角工况下光滑条件和粗糙条件下的升阻比加权值为目标,优化设计得到了一种相对厚度为24.7%的风力机专用新翼型。对新翼型在主要工作攻角范围的升力特性、阻力特性及升阻比特性进行了研究,并详细分析了新翼型在不同工况下的气动特性情况,研究结果表明:新翼型具有低前缘粗糙度敏感性和低湍流敏感性;在设计和非设计运行工况下都具有很好的气动性能;雷诺数的升高和三维旋转效应对风轮叶片新翼型的气动特性具有促进作用。     

超临界翼型稳健型优化设计研究

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。     

基于改进遗传算法的增升装置气动优化研究

针对飞机增升装置缝道参数的气动优化问题,设计并搭建了具有嵌套双循环流程的优化平台。设计过程中以敏度分析改进遗传算法,以最大升阻比为优化目标,对二维翼型30P30N进行了缝道参数优化。优化结果表明,翼型的升阻比性能获得了显著提升。该优化平台及优化方法经拓展可用于多种翼型及机翼增升装置的气动优化。     

大型飞机铰链下垂前缘多段翼型气动优化设计与研究

随着增升装置的发展,新型商用飞机机翼内侧采用了结构简单的铰链下垂前缘,与使用最多的前缘缝翼相比,它具有减阻降噪,提高升阻比等优点。针对大型飞机铰链下垂前缘翼型进行了气动优化设计及数值研究。首先设计出铰链下垂前缘的二维翼型,然后通过iSIGHT平台对翼型进行气动优化,分析铰链下垂前缘翼型的低速气动特性,并且得出最佳翼型,最后与前缘缝翼翼型的气动性能进行对比,说明使用铰链下垂前缘的可行性。     

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.