基于超椭圆方程和序列响应面法的回转壳开孔形状优化

含有多种功能开孔的轻质回转壳结构是航空航天结构系统内的常用支撑构件,其开孔形状直接影响结构的静动态性能。以回转壳结构为对象,基于超椭圆方程和坐标映射变换推导了回转壳开孔边界的参数化表达,开展了开孔形状动力学优化研究。为提高结构优化计算的精度、效率和收敛性,提出了准等弧长方法和基于均匀设计的序列响应面近似建模方法(SRSM),以分别实现空间超椭圆曲线的精确逼近、减少结构有限元分析成本和加快迭代收敛。以非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)作为响应面模型求解算法,结合有限元分析构建了回转壳开孔形状优化设计流程,开展了最大化结构一二阶频率带隙的典型回转壳结构开孔形状优化设计。结果表明,基于超椭圆方程和序列响应面法的开孔优化方法获得了有效改进结构动态特性的回转壳开孔形状,对开展计算耗时工程结构形状优化设计具有一定应用价值。     

高超声速典型弹道下的壁板热气动弹性动力学分析

对高超声速流中带有热防护系统（TPS）的二维壁板进行了热气动弹性的双向耦合建模与分析,采用三阶活塞理论计算气动力,通过参考焓法获得气动热流,在有限差分法的基础上进行结构热传导计算,拟合了结构材料特性随温度退化的曲线,最后将气动热模块、气动弹性模块进行双向耦合以考虑气动热与结构形变之间的相互反馈,并在2种典型弹道状态下进行热气动弹性响应分析。结果表明,在X-34A的设计弹道下,双向耦合分析会引起更加剧烈的热应力与热弯矩的变化与较长的瞬态混沌过程。在FALCON弹道下,双向耦合得到的结果加热更为剧烈,而温度下降的过程也更快。对比2种弹道发现,长时间的高超声速飞行更容易引发颤振,而机动性较强的弹道面临的主要问题则是屈曲,需要考虑材料的应力及强度特性。同时说明了双向耦合策略对于现代飞行器在弹道状态下工作的热气弹响应分析的必要性。     

基于非概率模型的结构稳健可靠性设计方法

 基于非概率可靠性理论,将稳健设计和稳健可靠性的思想和方法用于结构设计,提出了结构的稳健可靠性设计方法。把结构设计归结为满足可靠性要求的多目标优化。其中,以非概率可靠性指标为约束,以极小化结构重量 (或造价)和极大化对不确定因素的稳健性为目标。目的在于使结构在满足可靠性要求的前提下,其重量 (或造价)和对不确定因素的稳健性达到协调最优。在不确定参量的已知数据很少的情况下,本方法为结构的可靠性设计提供了一种可能的选择。数值算例说明了文中方法的应用。     

可重复使用热防护材料应用与研究进展

可重复使用热防护系统是为高速重复使用飞行器而发展的关键性技术,涵盖了地球大气环境及非地球大气环境下的弹道式再入、高马赫数巡航等应用场景。根据现有高马赫数飞行器热防护现状,对高马赫数飞行器的主要热防护系统类型、特点和使用场景进行了简要介绍。在此基础上,结合国外里程碑式可重复使用飞行器（X-15、SR-71、航天飞机、X-33、X-37B、Spaceliner等）,梳理了可重复使用热防护材料的应用与研究进展,论述了代表性可重复使用热防护材料的发展、性能、研制进度、特点及应用前景。对国外在可重复使用热防护材料研制中的设计及发展思路,以及所存在的主要问题进行了总结归纳,为可重复使用热防护材料未来的发展提供了思路。     

飞行器典型热密封结构

对航天飞机、X-38和X-51等飞行器的热密封结构进行了综合评述.分析了机身TPS、机身开口部位及控制面三个安装部位的热密封结构特点,综述了其热密封组件的研究历程和使用现状.     

高焓化学非平衡流条件下C/SiC复合材料的催化性能

碳化硅陶瓷基复合材料（C/SiC）成为最有希望满足临近空间高超声速飞行器热防护要求的耐高温关键材料之一,其在高焓化学非平衡流条件下的催化性能是评估新一代高超声速飞行器表面气动热载荷,热防护系统精细化设计的关键参数。基于1 MW高频等离子体风洞,采用已建立起的防热材料催化特性试验测试方法开展了C/SiC材料在驻点压力分别为1.0、1.8、3.3和6.0 kPa,焓值为19.3~35.9 MJ/kg范围内的高焓离解空气环境下,在表面温度为1 453~2 003 K范围内的表面催化反应复合效率随表面温度和表面原子压力的变化关系研究。试验结果表明：C/SiC材料在高温条件下的表面催化复合效率应该同时被定义为表面温度、驻点压力和原子分压的函数。根据试验所得到的催化数据,计算了采用C/SiC作为钝头体材料的美国某典型飞行器（飞行高度H=73 km,飞行速度U=6.478 km/s,钝头体半径R_n=410 mm）的气动热环境参数,获得了考虑完全催化和有限催化条件下飞行器表面温度变化历程,结果进一步验证了飞行器热防护系统所承受的气动热载荷以及表面温度响应在很大程度上受到防热材料表面催化特性的影响。     

Investigation of thermal protection system by forward-facing cavity and opposing jet combinatorial configuration

 This paper focuses on the usage of the forward-facing cavity and opposing jet combinatorial configuration as the thermal protection system (TPS) for hypersonic vehicles. A hemispherecone nose-tip with the combinatorial configuration is investigated numerically in hypersonic free stream. Some numerical results are validated by experiments. The flow field parameters, aerodynamic force and surface heat flux distribution are obtained. The influence of the opposing jet stagnation pressure on cooling efficiency of the combinatorial TPS is discussed. The detailed numerical results show that the aerodynamic heating is reduced remarkably by the combinatorial system. The recirculation region plays a pivotal role for the reduction of heat flux. The larger the stagnation pressure of opposing jet is, the more the heating reduction is. This kind of combinatorial system is suitable to be the TPS for the high-speed vehicles which need long-range and long time flight.     

利用遗传算法和神经网络响应面来实现复合材料结构优化设计

运用正交试验设计选择设计样本，建立神经网络响应面，以代替复合材料结构优化中的大量的有限元分析；将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件，加上其他常规约束条件进行优化模型的建立，再应用遗传算法（GA）进行优化，这可以实现设计分析与设计优化的分离。以复合材料帽型加筋板的重量优化问题为例，建立了重量响应面目标函数、强度和翘曲稳定性响应面约束条件；并通过NASTRAN进行有限元计算，以获取用于响应面训练的样本点数据。研究表明，该方法能以较少的结构分析次数，取得高精度的响应面近似模型，从而使优化效率大为提高。神经网络响应面能够获得与传统响应面同等，甚至更好的精度。     

高超声速飞行器飞行动力学特性不确定分析

 高超声速飞行器分析模型存在较大不确定性,其给出的动力学特性与真实值之间存在偏差,因此研究飞行动力学特性分析结果的可信度水平对控制系统设计具有重要意义。针对典型的乘波体构型高超声速飞行器,在建立气动/结构/推进相互耦合的动力学模型基础上,利用非概率区间来描述模型中的不确定参数,并将复特征根不确定范围求解问题转化为频率和阻尼比两个实数的不确定区间分别求解,给出了动力学模态特征根、频率及阻尼比的不确定边界。分别采用直接蒙特卡罗(DMC)模拟方法、基于泰勒展开的区间分析方法(TIAM)和基于多项式逼近的区间分析方法(CIAM)对高超声速飞行器飞行动力学不确定性进行了研究。结果表明:CIAM计算时间适中,且给出的边界更为准确、安全,适合在控制系统设计和验证过程中使用。     

基于高斯伪谱法的吸气式高超声速飞行器爬升弹道优化研究

吸气式高超声速飞行器爬升弹道设计是其总体设计的一个重要问题。这里提出一种基于高斯伪谱法的弹道优化方法,用于解决该问题。以末端弹道倾角为性能指标,飞行攻角为设计变量,建立了飞行器纵平面弹道优化模型。通过高斯伪谱法对状态变量和控制变量进行离散,将最优控制问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法对其进一步求解。仿真结果表明,该方法收敛域大,对初值不敏感,设计精度高,是吸气式高超声速飞行器方案弹道优化的重要方法。     

尖化前缘高导热材料防热分析

针对飞行器高超声速飞行时严重的气动加热环境,提出疏导式热防护结构( TPS),为飞行器前缘提供热防护.采用有限元法和有限体积法,分别对在特定工况下飞行的尖化前缘固体域和流体域进行计算,验证了前缘内嵌高导热材料的防热效果,其中来流马赫数为6.5时,头部壁面最高温度下降了13.6％,尾部最低温度升高了16.7％,实现了热流...     

一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.      

多控制面飞行器结构与配平鲁棒气动弹性优化方法

基于遗传算法,提出了一种考虑多控制面飞行器结构参数和配平关系中的不确定性的鲁棒气动弹性优化方法,并在一个带有主动气动弹性机翼(AAW)的复杂小展弦比飞机的结构和控制面传动比的鲁棒设计中得到了应用.以非概率形式来衡量设计变量的不确定性变化,采用单目标函数形式,并引入一个反映目标函数相对变化的额外约束来描述鲁棒优化问题.在...     

二维高超声速进气道优化设计方法研究

对二维高超声速进气道的优化设计方法进行了研究。采用拟Newton法作为优化方法,结合代数法生成的结构化网格以及流体计算软件Fluent,形成对二维高超声速进气道进行二维优化设计的设计软件系统。运用该系统,以总压恢复系数为目标,分别对3道激波外压、1道激波内压和3道激波外压、2道激波内压的二维高超声速进气道在设计点(飞行马赫数6.0,飞行高度25 km)进行了二维优化设计。设计算例表明,运用该系统对二维高超声速进气道进行优化设计是切实可行的。     

面向控制的高超声速飞行器总体优化设计方法

从前期高超声速飞行器基础理论以及关键技术的研究到现今的飞行试验可以看出,高超声速飞行器在总体设计阶段过晚考虑飞行器动力学特性和控制性能会给后期控制系统设计带来极大的困难。在对两类高超声速飞行器试飞与控制相关问题分析的基础上,提出了面向控制的高超声速飞行器总体优化设计方法,给出了面向控制的总体优化设计研究方法、思路和模块框架。     

高超声速巡航飞行器气动布局优化软件设计

从总体性能指标角度出发,采用面向对象的编程方法,基于Visual C 开发了高超声速巡航飞行器气动布局优化软件。整个优化软件分为参数化建模模块、面元生成模块、性能指标计算模块、优化算法模块。各模块之间相对独立,通过函数接口实现互联,具有非常好的可维护性、可重用性和可扩展性。该软件实现了对高超声速巡航飞行器的气动力、气动热、隐身性能、操稳性能等总体性能指标进行气动布局多目标的优化,能够满足高超声速巡航飞行器概念研究和初步设计要求。     

充气式再入飞行器柔性热防护系统的发展状况

讨论了充气式再入飞行器对柔性热防护系统的具体要求，归纳了柔性热防护系统设计的一般准则。概述了柔性热防护系统在充气式再入飞行器中的应用现状，并指出在多层隔热毡(MLI)外表敷设耐高温涂层是柔性热防护系统的理想方案。介绍了柔性热防护系统的材料技术，指出轻质、柔性和耐高温是柔性热防护材料的主要特征，并建议在充气式再入飞行器的总体设计过程中采用Nextel312作为主要候选材料来完成相应的热防护设计。     

有翼高超声速再入飞行器气动设计难点问题

有翼高超声速再入飞行器是近年来的研究热点,气动设计是飞行器设计的关键。为了更清楚地认识有翼高超声速再入飞行器气动设计的难点问题,对有翼高超声速再入飞行器的发展、优势及总体任务剖面进行了介绍,从5个方面详细介绍了该类飞行器气动设计的难点问题,包括多约束复杂面对称气动布局设计、高温真实气体效应对气动特性影响、天地差异与天地换算方法、反作用控制系统(RCS)喷流干扰对气动特性的影响以及气动数据不确定度等,简要阐明了这些难点问题对总体设计的重要性以及初步的解决思路,为有翼高超声速再入飞行器气动设计提供了一些参考。     

基于数据挖掘的飞行器气动布局设计知识提取

为了更深入地理解飞行器气动布局设计优化中多目标/多设计变量间的影响关系,提高优化模型的科学性及优化效率,对基于数据挖掘技术的飞行器气动布局隐含设计知识提取问题开展了探索研究。以高升阻比滑翔飞行器布局设计优化问题为例,基于当前比较有代表性的方差分析、等度量映射、决策树、自组织映射4类机器学习算法对气动布局优化设计中产生的中间数据进行了挖掘分析。对不同方法得到的升阻比、横/侧向稳定性及容积率4种目标性能间的权衡关系,目标性能与设计变量间的敏感性关系及产生较优布局外形的设计变量取值规则进行了综合对比分析,凝练形成了适用于该类飞行器的设计知识,同时对4种方法的特点及适用性进行了总结分析,给出了相关结论。     

Aircraft robust multidisciplinary design optimization methodology based on fuzzy preference function

This paper presents a Fuzzy Preference Function-based Robust Multidisciplinary Design Optimization (FPF-RMDO) methodology. This method is an effective approach to multidisciplinary systems, which can be used to designer experiences during the design optimization process by fuzzy preference functions. In this study, two optimizations are done for Predator MQ-1 Unmanned Aerial Vehicle (UAV): (A) deterministic optimization and (B) robust optimization. In both problems, minimization of takeoff weight and drag is considered as objective functions, which have been optimized using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA). In the robust design optimization, cruise altitude and velocity are considered as uncertainties that are modeled by the Monte Carlo Simulation (MCS) method. Aerodynamics, stability and control, mass properties, performance, and center of gravity are used for multidisciplinary analysis. Robust design optimization results show 46% and 42% robustness improvement for takeoff weight and cruise drag relative to optimal design respectively.