新型目标压力分布下的Licher双翼反设计方法研究

为了提高超声速气动构型的升阻比,减小激波阻力,使用反设计方法结合CFD技术优化Licher双翼,实际算例表明,来流马赫数1.7,无粘情况下只需迭代15步即可得到优化结果,优化后翼型波阻可减小25.5%,升阻比提高30.5%。随后依据翼型目标压力分布这一反设计关键点,分析了非零迎角下翼型各边的受力情况,指出了原目标压力分布的不足,并提出了一种新的阶梯形目标压力分布形式,该方法的优化结果可使升阻比提高49.8%。此外基于NS方程的优化结果表明,原目标压力分布的优化效果被削弱,升阻比仅能提高17%,而新目标压力分布的优化结果受到的影响较小,升阻比仍可提高49.2%,说明在考虑流动粘性特征时,阶梯形目标压力分布形式更具实用价值。     

跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法

跨声速层流翼型设计须兼顾优良的超临界特性和自然层流特性,因而对设计方法提出了更高的要求。针对现有反设计方法和直接优化设计方法的不足,发展了一种适用于跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法。该方法引入了基于经验的局部流场特征作为反设计目标,翼型性能指标作为直接优化设计目标,然后加权形成了混合反设计/优化设计总目标,并同时考虑了气动和几何约束。优化算法采用基于自适应并行加点技术的代理优化,流动数值模拟采用耦合基于线性稳定性理论的e^N转捩自动判定的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程求解器。针对现代中短程民用客机需求,以NPU-LSC-72613翼型为基准,开展了层流翼型减阻的混合反设计/优化设计。分别将局部目标压力分布、总阻力作为反设计和直接优化设计目标,得到了较好的优化结果,验证了方法的有效性。经过2轮优化结果显示混合反设计/优化设计总目标显著下降。所设计翼型吸力面局部压力分布与目标压力分布基本一致,总阻力下降15.5%;吸力面和压力面层流范围均大于55%倍弦长,激波强度显著减弱,说明所设计翼型同时具有优良的超临界和层流特性。将所设计翼型配置到机翼上,通过三维数值模拟进行校验,结果显示所设计跨声速层流机翼升阻比提高了6.64%,在一定升力系数范围内,气动性能均有显著提高,验证了所设计跨声速层流翼型在机翼设计中的适用性。     

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。     

小型无人机翼型优化设计

采用类别形状函数变换（CST）方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络（RBF）代理模型;使用粒子群优化算法（PSO）,在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。     

无尾布局翼型的DISC设计研究

采用DISC方法耦合N-S方程求解程序研究了无尾布局翼型的设计。通过NLF1015,RAE2822翼型的反设计表明,该方法可用于亚、跨声速翼型设计,具有简单、计算量小的优点。完成了翼型改进和新翼型设计,对某BWB飞机内翼段翼型进行了改进设计,采用人工干预对现有翼型压力分布进行局部修正,达到快速削弱激波、改善翼型气动性能的目的;针对小展弦比翼身融合布局内翼段新翼型设计,采用基于多目标多约束压力分布优化的设计思想,得到满足气动和几何约束的目标压力分布。设计结果表明,数值优化目标压力分布方法较易满足总体与气动的设计目标和约束。     

多目标自然层流翼型反设计方法

 进行了基于扰动放大N-因子的目标压力分布设计方法的多目标自然层流（NLF）翼型反设计方法研究。流场分析和转捩位置计算用XFOIL程序,大大减少了计算花费。用N-因子设计方法进行有NLF范围要求和满足气动约束的目标压力计算,压力恢复段的压力分布用Stratford分离准则来进行设计。用基于响应面方法的优化方法来进行反设计计算,使用不含二阶交叉项的二次多项式模型的响应面模型,大大减少了构造模型所需的试验次数;设计空间内试验点的选取满足D-优化准则。根据设计目标的设计状态,进行了多目标翼型反设计。计算结果表明,设计结果的层流范围和设计目标基本吻合,该方法可以用于NLF翼型的多目标反设计中。     

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。     

改进型Gappy POD翼型反设计方法

 为了提高基本Gappy本征正交分解(POD)翼型反设计方法的精度,在原始方法快照采样过程中,调整参数化方法,并用已产生翼型中压力分布最接近目标压力分布的翼型替换基础扰动翼型,形成最优快照替换采样法。在迭代求解阶段,根据迭代产生的压力分布与迭代产生的翼型实际压力分布之间的误差,引入校正快照,并据此调整目标压力分布,形成校正迭代法。实际算例表明,最优快照替换采样法所采集快照张成的空间较原始采样法更接近设计目标。而校正迭代法较原始迭代法能明显提高反设计精度。但最佳模态数量的选择对于Gappy POD翼型反设计方法仍然是一个难点。     

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。     

基于全速势方程的超临界翼型设计

基于全速势方程,完成了超临界翼型设计。首先分析了最优化设计和反设计两种常用的翼型设计方法的特点。综合考虑两种方法的利弊,选用最优化设计法。结果显示,设计理论和实施方法完全适合现代翼型设计,设计结果可以满足设计指标要求,诸如巡航状态下的升力系数、阻力系数、升阻比、攻角、翼型最大厚度及厚度位置、巡航效率、压力分布形态、激波强度等等。     

先进无人机翼型气动设计方法研究

探讨了传统的优化设计方法和反设计方法在翼型设计中的应用,针对遗传算法存在计算量大、精度低的不足,以及反设计方法难以提供合理目标压力分布的难题,为提高已有气动设计方法的工程实用性,将基于遗传算法的优化方法与反设计方法结合起来进行了翼形的气动外形设计.结果表明,所采用的翼型设计方法是正确、有效的.     

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。     

基于变精度遗传算法的翼型快速优化设计方法

低碳环保的电动飞机在要求较高升阻比的同时,需要尽量降低成本、缩短研制周期。但高精度的数值模拟时间代价很大,因此针对电动飞机翼型设计中初始翼型较难选取、优化速度较慢的问题,提出了一种基于变精度遗传算法的翼型多点快速优化方法。以常用的 Hicks-Henne 型函数为基础,改进了其对翼型后缘描述不精确的问题。在数值模拟阶段,介绍了一种快速气动参数计算软件XFOIL,并分析了该软件的适用性与局限。之后给出了使用XFOIL 与 Matlab 进行联合求解的方法,在无人干预的情况下完全实现了翼型设计与优化的自动化,提高了设计效率。在翼型优化阶段,为保持较高的精度和寻优效率,设计了翼型参数的实数编码方法。针对传统遗传优化算法了改进,设计了染色体变精度杂交方法以及动态惩罚方法。最后,给出了基于遗传算法的多点优化方案,以及翼型多目标快速优化一体化设计方案。仿真分成两部分进行,首先改进的 Hicks-Henne 型函数能够有效实现参数化翼型的后缘夹角改变。通过与 NSGA-II 方法的优化结果对比,本文的方法在一定迭代次数范围内获得的升阻比更高,失速特性更加缓和,特别是在综合提高翼型优化效率方面表现较好。仿真结果表明,该方法能够快速获得多种工况下具有较高升阻比的翼型,也可以作为进一步优化的初始翼型,能提高翼型优化效率。     

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。     

无尾飞机的高性能翼型设计研究

针对无尾布局飞机高升阻比与小低头力矩的翼型设计要求,在研究前加载与后卸载对翼型气动力影响的基础上,基于前加载与后卸载设计思想,采用调整翼型的厚度与弯度及其分布的翼型设计方法,很好地解决了无尾布局小低头力矩翼型设计问题,实现了具有高升阻比、小低头力矩的翼型设计目标。结果表明,该方法简单、易行,结果可靠,具有较好的工程实用性和操作性。     

基于参数敏感性分析的反设计方法

在基于类别形状函数变换(CST)的反设计方法中,通过考察CST参数化与反设计过程,完成了基于参数敏感性分析的反设计,实现了翼型的快速、准确反设计;研究了Bernstein多项式阶数进化对反设计过程敏感性的影响。研究结果表明,在亚音速状态下,采用反设计方法能使设计压力分布较好逼近目标压力分布;在跨音速状态出现激波时或在计算过程出现迭代发散时,加入阶数进化手段后的敏感性分析方法能改善激波区域的敏感度,使迭代较好收敛。方法能够反映各种光滑翼型压力残差和翼型几何外形改变的关系,在给定状态下用初始翼型快速且比较准确地拟合目标翼型。     

考虑静气动弹性影响的客机机翼气动/结构一体化设计研究

针对跨声速客机气动/结构一体化设计问题,建立了考虑静气动弹性影响的气动/结构一体化优化设计方法,并针对现代跨声速民用客机开展了气动/结构一体化设计研究。数值评估选择全速势方程加附面层修正,气弹分析采用基于RBF插值技术的松耦合分析方法,优化方法使用改进的微分进化算法。通过对CRM和DLR-F6标模进行计算并与实验数据对比,验证了采用的气动数值评估手段和静气动弹性分析方法可靠性。利用建立的优化设计方法对跨声速客机机翼进行了分别以扭转角分布和剖面翼型为设计变量的考虑静气动弹性影响的气动/结构一体化设计,航程分别提高了5.63%和3.05%。航程的提高主要得益于机翼的载荷分布和结构厚度分布的改变,以扭转角分布为设计变量的优化设计以2.56%的结构重量损失获得了6.53%的升阻比的提高,以剖面翼型外形为设计变量的优化重量减小了3.56%同时升阻比提高了1.53%。     

基于深度学习的翼型反设计方法

建立了一种基于深度学习的翼型反设计方法,将翼型曲线及其对应的压力分布图像作为训练学习对象,建立其内在联系的模型,实现通过卷积神经网络提取压力分布图像的特征,计算获得翼型曲线。该方法直接将压力分布图像作为模型输入,更加直观简洁,同时避免了传统方法中耗时的数值计算过程。模型测试中,6 000组压力分布图像和翼型曲线用于模型训练,另外561组用于模型验证,验证耗时仅67 s,预测的翼型曲线与CFD计算结果的平均相对误差为055%。对比实验中,通过对压力分布曲线添加噪声、改变输出层尺寸等方式,进一步验证和分析了预测模型性能。结果表明该翼型反设计方法具有较高预测精度和较强鲁棒性,能在保证精度的情况下降低计算时间,提高设计效率。     

仿生减阻翼型的气动性能

利用一种基于滑移边界理论的仿生肋条结构的模化方法,对仿生减阻翼型的气动性能开展了数值模拟研究。结果显示:肋条结构同时布置在翼型压力面和吸力面湍流区域时,仿生减阻翼型的阻力可降低1.73%~3.07%,升阻比可提高2.10%~4.08%,其中黏性阻力的减小是总阻力下降的主要原因。对流场分析表明,仿生减阻翼型的速度曲线出现一定抬升,使得湍流边界层中的黏性子层增厚,进而导致了仿生减阻翼型气动性能的提升。