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。     

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。     

基于三次B样条的机翼气动隐身优化设计

应用参数化三次B样条对机翼进行了参数化建模,在自动几何生成基础上,应用面元法与物理光学法对机翼气动性能与隐身性能进行分析,利用遗传算法进行气动隐身多学科多目标优化,建立了一套适用于总体设计阶段的机翼气动/隐身设计方法,这种方法简单、快捷、适应性强,可方便地对机翼进行优化设计,同时也可用于其它翼面类部件的气动隐身优化设计.     

机翼结构重量预测的多学科分析优化方法

为了克服现有机翼结构重量计算方法的局限性,提出一种基于多学科分析优化的机翼结构重量计算方法。以客机机翼为例,阐述整个计算流程。计算流程的关键步骤包括机翼外形和结构参数化建模、气动分析模型自动生成与外形优化、结构有限元模型的自动生成和结构优化。应用CAD软件CATIA的二次开发方法,实现机翼外形几何模型、结构布置几何模型和气动分析模型的自动生成;应用MSC.Patran的PCL编程技术,实现结构有限元模型的自动生成;应用等效刚度和等效强度方法,提高结构有限元模型自动生成的稳健性,缩短结构分析和优化的计算时间;应用多学科集成和优化技术,建立机翼结构重量预测的计算平台,实现整个计算过程的自动化。算例表明这种方法稳健、有效,可快速地分析机翼外形参数与结构重量之间的关系,分析不同展向载荷分布和不同选材方案对机翼结构重量的影响。     

三维机翼气动结构多学科优化方法

采用Euler方程、连续伴随优化方法、自由形面变形技术（free-form deformation,FFD）以及一种四边形线性壳单元模型对三维机翼气动结构多学科优化方法开展了研究。目标函数为阻力系数和机翼翼盒结构质量的加权和,设计变量为FFD控制点以及10段蒙皮的厚度。气动方面升阻力系数对设计变量的梯度由伴随方法求得,结构方面翼盒质量对于蒙皮厚度的梯度可直接计算,应力的梯度采用有限差分方法获得。对跨声速大展弦比机翼进行气动结构多学科优化,并将该计算结果与机翼气动单学科优化设计后的静气弹计算结果进行对比,结果表明:该气动结构多学科优化方法能够在满足约束条件下,实现阻力系数和翼盒质量同时降低,保证优化结果的合理性。      

机翼的气动伺服弹性设计优化研究

以气动伺服弹性特性为约束和目标,对一个大展弦比机翼进行了结构/控制设计优化。该机翼具有双梁式结构和一个用于阵风响应减缓的主动控制面。在气动伺服弹性分析模型的基础上,建立了优化问题的数学描述。选取结构刚度和控制器参数为设计变量,以发散、无控和有控情况的颤振为约束条件,以结构重量和阵风响应组合性能为目标函数。采用遗传算法进行优化,得到的最优设计结果与原基准模型相比,机翼在满足气动弹性稳定的约束条件下,结构重量有所减轻,且阵风响应显著地减缓。     

飞翼式客机机翼气动/结构综合优化方法研究

针对目前在飞翼客机机翼优化过程中对气动弹性效应考虑不充分、气动/结构耦合不充分的问题,分别对飞翼客机机翼的CFD（Computational Fluid Dynamics,简称CFD）气动模型、平板气动模型和三维板杆模型进行参数化建模,开展了针对飞翼布局客机机翼的气动/结构综合优化设计的研究,搭建了一套基于Kriging模型的前瞻性设计方法,获得了机翼最优的气动外形和结构构型,在有效降低机翼结构重量的同时,显著地减少了气动阻力。在满足精度及效率的前提下,气动子学科选用亚声速偶极子格网法以及基于Euler方程的CFD方法,结构子学科选用有限元分析方法,优化算法采用遗传算法。     

基于响应面法的机翼气动/结构一体化优化设计研究

基于响应面法进行了机翼气动/结构一体化优化设计研究,流动控制方程为三维欧拉方程,采用有限体积法进行数值求解,应力和结构变形采用有限元方法计算,静气动弹性分析采用强耦合迭代方式,响应面模型采用二次多项式来构造。以跨音速M6机翼为初始机翼,进行了多目标、多约束情形下的气动/结构综合优化设计,优化后所得到的新机翼具有更佳的气动/结构综合性能,升阻比增加了9.25%,而重量减轻了4.84%;响应面模型精度满足设计要求,拟合误差均不超过1%;这说明本文所发展气动/结构综合优化设计方法是成功且有效的,具有广泛的应用前景。     

高性能计算支持的静气弹优化设计方法

为扩大国产超级计算机在国内航空航天工业领域的应用,面向大展弦比机翼气动结构综合优化设计的实际问题,基于具有大量工业应用和自主知识产权的CFD软件TRIP和CSD软件SiPESC,应用改进的三维类别/形状变换（CST）参数化方法、差分敏度并行计算策略和移动渐近线（MMA）等大规模优化算法,通过TRIP+SiPESC耦合气弹分析软件预测气动载荷,发展了一套机翼型架外形的优化设计方法。以CRM标模内插机翼为例,针对无弯扭的初始型架构型,以气动外形展向几何扭转分布和结构有限元模型一万个壳单元厚度为设计变量,实现1 g载荷气动优化和2.5 g载荷结构优化的综合;在不降升阻比、满足最大应力/位移的约束下,俯仰力矩系数改善近40%,针对本文假设材料和初定的尺寸参数,机翼减重近9%,验证了方法和软件的有效性。该方法直接采用产品级高保真的自主静气弹分析软件预测气动力/载荷,将计算资源耗费大的静气弹优化和设计变量/约束规模大的结构优化分治,有较好工程应用前景。     

一种考虑气动弹性的运输机机翼多学科优化方法

探索了在运输机初步设计阶段的一种计及气动弹性的机翼气动/结构综合优化设计方法.该方法将试验设计方法与二次响应面、Kringing模型和神经网络等工程近似技术相结合,建立考虑气动弹性后的气动性能和结构性能的近似分析模型,在这些近似模型的基础上进行最优化设计.应用该方法进行了高亚声速运输机计及气动弹性的机翼气动/结构综合优化设计,设计结果表明:(1)近似模型精度满足工程设计要求,所设计的高亚声速运输机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;(2)计及气动弹性的优化设计结果比不考虑气动弹性的优化设计结果性能有很大提高,说明对高亚声速运输机机翼设计来说,在初步设计阶段考虑气动弹性是很有必要的.     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

CFD在概念-初步设计阶段三维气动外形优化中的应用

在飞行器概念-初步设计阶段,建立基于CFD的气动优化链对于提高优化计算的效率具有较好的工程应用价值。使用德国宇航院开发的CPACS数据格式给出飞行器平面形状,结合NURBS翼型参数化方法对飞行器几何外形进行参数化;自动生成计算网格并求解Euler方程数值模拟流场以评估参数化气动外形的气动特性,进而构建响应面模型;使用SQP梯度算法搜索响应面模型以获取满足约束的最优解。以Onera M6机翼为例,对该优化链进行验证。结果表明:在满足约束的条件下,基于CFD的气动优化链能够成功地进行气动外形优化。     

Application of a PCA-DBN-based surrogate model to robust aerodynamic design optimization

An efficient method employing a Principal Component Analysis (PCA)-Deep Belief Network (DBN)-based surrogate model is developed for robust aerodynamic design optimization in this study. In order to reduce the number of design variables for aerodynamic optimizations, the PCA technique is implemented to the geometric parameters obtained by parameterization method. For the purpose of predicting aerodynamic parameters, the DBN model is established with the reduced design variables as input and the aerodynamic parameters as output, and it is trained using the k-step contrastive divergence algorithm. The established PCA-DBN-based surrogate model is validated through predicting lift-to-drag ratios of a set of airfoils, and the results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model is reliable and obtains more accurate predictions than three other surrogate models. Then the efficient optimization method is established by embedding the PCA-DBN-based surrogate model into an improved Particle Swarm Optimization (PSO) framework, and applied to the robust aerodynamic design optimizations of Natural Laminar Flow (NLF) airfoil and transonic wing. The optimization results indicate that the PCA-DBN-based surrogate model works very well as a prediction model in the robust optimization processes of both NLF airfoil and transonic wing. By employing the PCA-DBN-based surrogate model, the developed efficient method improves the optimization efficiency obviously.     

倾转旋翼机多部件对机翼气动干扰的分析及优化

为研究倾转旋翼机各部件对机翼的气动干扰效应，建立了一套适用于倾转旋翼机流场CFD求解方法，提出并生成了一套由三棱柱/四面体组成的适用于倾转旋翼机多种飞行状态的非结构混合网格系统.以三维Navier-Stokes方程为主控方程，采用动量源方法进行倾转旋翼的模拟，并引入了高效的OpenMP并行加速技术等，提出了一套新型的动量源项添加及搜索方法.计算分析了倾转旋翼机旋翼/机身/短舱对于机翼气动特性的干扰影响，得出了一些对设计有指导意义的结论.采用基于径向基函数（RBF）的代理模型方法，根据机翼不同展向位置的干扰程度对各段翼型配置进行气动优化.优化结果表明:考虑气动干扰作用，在巡航速度下优化后的全机升阻比增长达到了36.78%.      

Aerodynamic Interactions Between Contralateral Wings and Between Wings and Body of a Model Insect at Hovering and Small Speed Motions

In this paper, we study the aerodynamic interactions between the contralateral wings and between the body and wings of a model insect, when the insect is hovering and has various translational and rotational motions, using the method numerically solving the Navier-Stokes equations over moving overset grids. The aerodynamic interactional effects are identified by compar-ing the results of a complete model insect, the corresponding wing pair, single wing and body without the wings. Horizontal, vertical and lateral translations and roll, pitch and yaw rotations at small speeds are considered. The results indicate that for the motions considered, both the interaction between the contralateral wings and the interaction between the body and wings are weak. The changes in the forces and moments of a wing due to the contralateral wing interaction, of the wings due to the pres-ence of the body, and of the body due to the presence of the wings are generally less than 4.5%. Results show that aerodynamic forces of wings and body can be measured or computed separately in the analysis of flight stability and control of hovering in-sects.     

遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性     

Aeroelastic two-level optimization for preliminary design of wing structures considering robust constraints

An aeroelastic two-level optimization methodology for preliminary design of wing struc- tures is presented, in which the parameters for structural layout and sizes are taken as design vari- ables in the first-level optimization, and robust constraints in conjunction with conventional aeroelastic constraints are considered in the second-level optimization. A low-order panel method is used for aerodynamic analysis in the first-level optimization, and a high-order panel method is employed in the second-level optimization. It is concluded that the design of the abovementioned structural parameters of a wing can be improved using the present method with high efficiency. An improvement is seen in aeroelastic performance of the wing obtained with the present method when compared to the initial wing. Since these optimized structures are obtained after consideration of aerodynamic and structural uncertainties, they are well suited to encounter these uncertainties when they occur in reality.