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。     

某飞翼布局隐身飞行器的翼型优化

对某飞翼布局无人机的翼型进行考虑隐身迎角的气动、隐身综合优化研究。采用基于非均匀有理B样条曲线的自由变形方法实现翼型的参数化表达;无限插值动网格方法生成气动求解的计算网格;分别采用基于雷诺平均N—S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法计算翼型的气动、隐身性能;选择多目标遗传算法进行综合寻优设计研究。优化翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原翼型。结果表明,方法具有较好的实用性。     

基于CST法的新能源无人机翼型优化设计

针对新能源无人机高空低速长航时的特点,开展对低雷诺数翼型气动性能优化研究。以带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)为优化算法,并采用CST(Class Function/Shape Function Transformation)翼型参数化方法,对低雷诺数翼型的多目标优化进行探讨。经过对AH79-100B翼型进行效率因子和俯仰力矩系数的多目标优化,结果是翼型的效率因子变化较小,但作为主要优化目标的俯仰力矩系数则有明显下降,成功降为优化前翼型的89%。这说明了该气动优化方法在低雷诺数环境下的有效性,为低雷诺数翼型的设计及优化提供参考。     

电动飞翼布局无人机设计研究

为改善无人机起降和续航性能,对采用正弯度翼型的飞翼布局电动无人机进行计算研究.建立了无人机重量模型,机翼通过后掠、几何扭转以及襟翼、升降副翼的合理配置以减小纵向配平阻力,确定了一架航时为4h的飞翼布局小型手掷电动无人机的总体参数.分别以航时和重量尺寸为算例目标,使用遗传算法对无人机总体参数进行优化.计算结果表明:相对于反弯度翼型,使用正弯度翼型的飞翼布局无人机能减小无人机重量和尺寸,延长留空时间.     

充气机翼保形设计与气动特性分析

充气机翼是一种典型的柔性充气结构,涉及到变形无人机前沿技术,未来可应用于折叠飞机、科学实验研究飞机、探测火星等其他行星的飞行器。依据内切圆逼近翼型方法,通过静力学进行保形证明,以NACA0018为原型翼型,设计不同内切圆数目逼近的充气机翼,利用CFD方法对所设计的充气机翼进行气动特性分析,研究不同充气机翼的气动特性和优劣性,初步掌握内切圆逼近翼型保形方法的基本性质。最后进行充气机翼的样机制作,并通过飞行试验演示验证充气机翼的飞行性能。结果表明:在低速飞行条件下,充气机翼升力系数较标准翼型有所损失,并且随内切圆数目变化不明显,基本达到标准翼型的80%左右,阻力系数变化较为明显,几乎比标准翼型增加了1.0~1.5倍。     

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。     

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。     

中空长航时无人机两段翼型设计和应用研究

中空长航时无人机追求高续航性能和任务多样化,故应满足高效巡航、短距起降、抗变形等多性能要求。在原始飞机单段翼型的基础上,通过控制点加分段可控二次曲线方法并结合优化算法开展两段翼型的设计优化;利用新设计的两段翼型完成对无人机机翼内侧段(襟翼段)的改进设计及其结果分析。结果表明:改进后的无人机在续航因子、起飞升力和起飞升阻比方面得到大幅提升;襟翼大角度偏转时,在保持一定升力的同时阻力增加,满足飞机着陆减速要求;此方法可以满足中空长航时无人机巡航和起降多设计点综合设计要求。     

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。     

大型飞机超临界翼型设计与优化

从初始翼型开始,利用型函数生成几何扰动量叠加到基本翼型表面,以型函数的权系数为设计变量,对翼型进行优化设计。在ISIGHT平台下集成以下三个模块:利用C++语言编写一个翼型关键点生成程序,来实现优化参数的计算;将生成的翼型数据点,调用并导入到GAMBIT内,由GAMBIT生成网格后结束GAMBIT;调用FLUENT对GAMBIT生成的网格进行流场计算;最后应用ISIGHT优化算法库中的遗传算法对FLUENT的计算结果进行分析,实现整个优化流程的自动化。以CJ818飞机为例,采用超临界翼型作为初始翼型,应用上述方法进行优化,结果表明此方法能设计出符合条件的基本翼型,有一定工程应用价值。     

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.     

仿生全翼式太阳能无人机分层协同设计及分析

结合"太阳神"无人机(UAV)和高山兀鹫提出了太阳能UAV的某仿生全翼式构型,针对该构型开展了气动分层协同设计及分析。在设计和分析过程中,自下而上将设计分为三个层次,基于纵向配平需要以低雷诺数反弯内翼翼型设计为第一设计层次,基于高升力需求以外翼设计为第二设计层次,以UAV全机性能设计为第三设计层次;与此同时,每个层次均采用基于代理模型的基本优化流程,三个层次的设计自上而下来相互协同,最终得到满足指标的设计结果。研究结果表明:分层协同设计提高了设计效率,获得了高效的仿生全翼式太阳能UAV构型;证明了设计方法的可行性和设计结果的有效性。     

旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。     

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。     

基于CST参数化方法气动优化设计研究

翼型及机翼优化设计中,设计变量的个数对优化算法的收敛速度及代理模型的精度有很大的影响.因此,在精确描述翼型的同时,发展较少设计变量的翼型参数化方法对翼型优化设计有着重要的意义.本文基于CST(class function/shape function transformation)翼型参数化方法对Kriging模型的预测精度进行研究,并采用改进的粒子群优化算法构建气动优化设计系统.某亚声速机翼单点减阻设计及超临界翼型的稳健性设计表明该系统具有较高的设计质量,方法可靠,有较高的工程应用前景.     

翼型气动优化设计问题多极值特性研究

认识翼型气动外形优化问题设计空间的多极值特性,有助于人们在翼型设计阶段选择合理的优化算法,提高优化效率、缩短设计周期。研究RAE2822 翼型在优化减阻过程中设计空间的多极值特性,采用ADODGcase2算例,使用自由变形方法(FFD)对翼型进行参数化,通过拉丁超立方抽样方法对翼型加入初始扰动;使用基于梯度的优化算法对经过不同扰动后的翼型进行优化,并将优化结果与全局优化算法的优化结果进行对比。结果表明:ADODGcase2可能是一个单峰值气动设计问题,梯度算法能够得到相对满意的最优解,并且具有更高的优化效率;在给定面积约束的条件下,对于翼型跨声速单点减阻优化问题,设计空间很可能是单峰值的,可直接使用梯度优化算法。     

结冰区流场特征一致的混合缩比翼型设计

提出了一种基于翼型前缘范围流场相似的多控制点混合缩比翼型优化设计方法:以前缘局部范围内的空间流场特征相同为目标,采用多目标遗传优化算法结合翼型参数化、多控制点、网格自适应技术及CFD,进行了不同工况下的混合缩比翼型设计,分别通过低湍流度风洞及结冰风洞对翼型的气动性能及积冰过程进行了实验。设计及实验结果表明:该混合缩比翼型与对应的全尺寸翼型在前缘15%弦长范围内的压力系数偏差均在5%以内,翼型绕流相似;在相同时间历程内两者的冰型增长及气动特性均具有相同的变化规律。该设计方法可以应用于不同实验状态下的混合缩比翼型的设计,提高多状态下结冰实验效率。     

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。      

Optimization design of airfoils under atmospheric icing conditions for UAV

Natural ice accretion on the lifting surface of an aircraft is detrimental to its aerodynamic performance, as it changes the effective streamlined body. The main focus of this work considers the optimization design of airfoils under atmospheric icing conditions for the Unmanned Aerial Vehicle(UAV). The ice formation process is simulated by the Eulerian approach and the three-dimensional Myers model. A three-equation turbulence model is implemented to accurately predict the stall performance of t...     

一种高负荷叶型优化设计方法

采用3段3次贝塞尔曲线拟合叶型中弧线弯角分布,两段3次贝塞尔曲线拟合厚度分布,进行流线面造型,并结合优化算法进行寻优.S1流场评价工具为MISES软件,寻优算法为遗传算法（GA）.将传统遗传算法进行改进,引入并行模块,较大程度地提高了计算效率.实现了高负荷叶型的自动优化,探讨了高负荷叶型的设计准则,并将准则应用于超声叶型设计.结果表明:相比于原始叶型,优化后的叶型Ⅰ在总压损失系数略降低和出口气流角不变的条件下,可用攻角范围拓宽约2°,叶型Ⅱ的总压损失系数明显降低,可用攻角范围拓宽约0.6°,落后角降低约3.9°.