高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计

针对飞翼布局无人机气动隐身多目标优化设计问题,以无人机翼面为设计对象,开展气动、隐身多目标优化设计研究。采用FFD方法实现飞翼布局的参数化表达；分别采用基于雷诺平均N-S方程的计算流体力学方法(CFD)及大面元物理光学法(LEPO)配合一致性几何绕射理论(UTD)计算边缘绕射场的RCS分析方法计算飞翼布局无人机的气动、隐身性能；选择结合基于动态超体积期望改善(EHVI)加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对飞翼布局无人机进行综合寻优设计研究。在较少的调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,通过对所选解的分析比较可知优化后的飞翼布局无人机在气动及隐身方面均优于原始构型。     

飞翼无人机平面外形气动隐身优化设计

对一种双后掠飞翼布局隐身无人机(UAV)平面外形,基于参数化模型和网格自动划分技术,采用气动无黏/黏性数值求解模型和隐身工程评估方法结合单/多目标优化算法,在给定的变量设计空间中完成了气动隐身综合优化设计研究。通过多目标优化给出了布局气动升阻性能相对隐身性能的最优设计边界,指出了外形气动与隐身设计之间存在的冲突关系,即一方性能提升必会使另一方性能降低,不存在双方同时最优的解,飞翼外形设计时需要在气动与隐身间进行权衡折中。计算表明,在飞翼布局外形优化中应采用精度高的黏性气动计算模型。所建立的气动隐身一体化优化设计方法,为飞翼布局无人机外形精细设计奠定了基础。     

基于代理模型的气动外形平面参数多目标匹配设计

将Kriging代理模型和Pareto遗传算法引入气动外形平面参数匹配设计中,提出一种基于代理模型的多目标平面参数匹配设计方法。将拉丁超立方试验设计用于平面参数筛选,确定出参数匹配方案库;基于方案库的计算流体力学(CFD)分析结果构建Kriging气动代理模型;将Kriging模型替代CFD分析,用于气体布局参数匹配优化设计,提高了设计效率并保证了可信度;通过Pareto遗传算法优化解决多点设计要求下气动布局参数匹配问题,一次性给出参数匹配方案的最优解集,从Pareto前沿中根据设计偏向选择气动布局最佳匹配方案。以典型的双后掠布局平面参数多点匹配优化设计问题作为算例,研究结果表明:Kriging气动代理模型与实际CFD分析结果的误差均小于5%,满足精度要求;根据不同设计偏向,选择了3种参数匹配Pareto优化方案,与原样本方案相比超声速阻力减小6.0%~12.8%,跨声速升阻比增加0.01%~3.40%,证明了匹配设计方法的有效性;通过试验设计的Pareto分析与主、交互效应分析,获得了气动布局平面参数对气动性能影响的定量关系,能够为参数匹配设计提供依据。所提出的平面参数匹配设计方法可应用于其他常规与非常规气动布局型式。     

基于 Kriging模型机翼平面外形气动优化设计

使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。     

基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,引入代理模型可以有效减少计算周期,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间,因此提出了一种基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法。使用Kriging方法建立代理模型,通过求解EI函数最大值得到添加样本点更新代理模型,提高了代理模型的拟合精度。针对Kriging自适应代理模型的精确性和有效性,分别进行典型函数测试分析和翼型算例验证。结果表明:基于Kriging自适应代理模型气动优化方法可以实现高效的翼型气动性能优化设计。     

基于Kriging模型的旋翼翼型优化设计研究

以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求.     

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。     

分析模型参数化建模在飞机多学科优化设计中的应用

 论述分析模型参数化建模在飞机多学科优化设计中的重要意义,提出一种机翼气动与结构分析模型参数化建模方法。优化设计变量与机翼气动计算网格的中间参数变量用于描述机翼气动网格变形情况,并建立结构有限元网格与优化设计变量的空间变化关系,实现机翼气动/结构多学科优化设计模型的参数化描述。气动性能计算采用基于N S方程的计算流体力学方法,利用试验设计方法（DOE）和响应曲面模型（RSM）技术构造气动响应曲面用于优化设计,结构计算调用MSC/NASTRAN完成。采用Pareto遗传算法对一大展弦比复合材料机翼模型进行了多学科优化设计分析,得到Pareto前沿面和可选方案以供决策者选择。     

一种减小再入飞行器侧向气动非线性的布局优化方法

为改善升力式再入飞行器在跨声速段出现的侧向气动特性非线性问题,发展了一种基于Kriging代理模型的自适应迭代气动布局优化方法。设计了一种常规升力式再入飞行器布局,计算了该布局在跨声速段的侧向气动力,分析了可能影响侧向气动特性的机翼布局参数。根据气动布局优化流程,计算了气动布局样本气动特性,建立了布局参数到侧向力矩系数导数的代理模型,完成了以减小飞行器侧向非线性为目标的布局优化设计。优化布局的气动特性计算结果表明,所发展的方法是可行和有效的。该项研究为再入飞行器减小侧向气动非线性提供了新的布局设计途径,有利于降低控制系统设计难度,保障飞行安全。     

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.     

飞行器气动隐身一体化设计方法研究

针对典型的翼身组合体飞行器构型,对飞行器气动隐身一体化设计的具体实现方法进行了探索。通过采用面元法计算飞行器气动性能,采用物理光学方法来计算其雷达散射截面积,实现了基于遗传算法的飞行器气动性能与隐身性能两个目标函数之间的折衷与优化。并在此基础上建立了上述算法的并行处理方法;提出了旨在提高优化计算效率的响应面方法,在响应面方法中,响应函数模型分别采用了神经网络模型和模糊逻辑模型来进行构造,对设计算例均得出了比较好的优化设计计算结果。     

气动与隐身性能计算精度对飞行器设计的影响

将计算精度高的流场和电磁场求解算法引入到飞行器外形多目标优化设计中,研究了气动特性和雷达散射截面算法计算精度对外形设计结果的影响.以无人机外形气动与隐身一体化设计为例的研究结果表明,低精度优化设计的外形在实际应用中难以获得预期的性能,采用高精度计算模型的优化设计可以获得性能更优的外形.     

Aerodynamic/Stealthy/Structural Multidisciplinary Design Optimization of Unmanned Combat Air Vehicle

An optimization strategy is proposed to deal with the aerodynamic/stealthy/structural multidisciplinary design optimization (MDO) issue of unmanned combat air vehicle (UCAV). In applying the strategy, the MDO process is divided into two levels, i.e. system level optimization and subsystem level optimization. The system level optimization is to achieve optimized system objective (or multi-objective) through the adjustment of global external configuration design variables. The subsystem level optimization consists of the aerodynamic/stealthy integrated design and the structural optimization. The aerodynamic/stealthy integrated design aims at achieving the minimum aerodynamic drag coefficient under the constraint of stealthy requirement through the adjustment of local external configuration design variables. The structural optimization is to minimize the structural weight by adjusting the dimensions of structural components. A flowchart to implement this strategy is presented. The MDO for a flying-wing configuration of UCAV is employed to illustrate the detailed process of the optimization. The results indicate that the overall process of the surrogate-based two-level optimization strategy can be implemented automatically, and quite reasonable results are obtained.     

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。     

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.     

无人驾驶飞行器的气动特点和设计

首先论述了发展无人驾驶飞行器(UAV)的重要性,集中介绍了2种UAV的平台,包括:高空长航时UAV和无人战斗机(UCAV)。讨论了这2种飞行器空气动力特点和气动设计的主要问题。对于高空长航时UAV设计中要重点发展的专用翼型的设计,介绍了一种新型的杂交设计思想和提出了基于CFD技术的多目标多点优化设计的工具。讨论了此类飞行器三维机翼设计的基本要求和三维后掠自然层流机翼的设计。UCAV设计中强调了气动/隐身综合设计的重要性,讨论了无尾布局时新型先进气动控制和矢量推进相结合的必要和难点。     

基于代理模型的运载器头罩外形优化设计

引入Kriging代理模型,选取若干不同头罩外形的运载器,进行气动性能分析,利用运载器气动性能参数作为拟合样本建立代理模型.以具有足够精度的代理模型替代CFD分析,发展了一种基于代理模型的运载器头罩外形优化设计方法.在马赫数为3、飞行攻角为3°、飞行高度为8km条件下,利用该方法对运载器进行最小阻力系数、最大纵向压心系数的单目标优化和综合考虑上述2个目标的多目标优化.结果表明:2个目标存在冲突,为同时兼顾减小阻力和增强纵向稳定性,必须对运载器头罩外形进行多目标优化,得到的外形阻力系数减小了1.95%,纵向压心系数增大了5.93%,采用基于代理模型的优化设计方法能在保证精度条件下有效提高计算效率.      

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。