椭圆截面弹身大攻角纵向气动特性的工程计算

对现有的非圆截面弹身气动特性工程计算方法作了回顾和分析,以Jorgensen方法为基础并利用实验数据,建立了一套椭圆截面弹身纵向气动特性工程计算方法,编制出计算软件。攻角可达90°,计算结果与实验数据符合较好。     

基于动态指标的飞机方案多目标优化方法

为提高飞机方案多目标优化过程中最优解的搜索效率,对多目标方案的比较评价方法及其在优化中的应用进行了研究.提出了可用于多目标方案对比评价的基准指标,并建立了利用新生成方案的目标值对基准指标进行动态更新的动态指标.通过采用动态指标构造适应度函数改进了多目标遗传算法,进行的双目标优化算例表明,改进的算法能够获得更优的Pareto前沿.采用改进的多目标优化方法对一种轻型战斗机概念方案进行了优化设计,设置了重量、气动、隐身等4个优化目标,优化结果验证了基于动态指标改进的多目标遗传算法在飞机概念方案设计优化中的有效性.      

飞翼布局飞机控制/气动/隐身多学科优化设计

飞翼布局是先进飞机广泛应用的布局形式.飞翼布局飞机总体设计阶段不仅要考虑其隐身和气动要求,还必须高度重视控制系统的影响.以飞翼布局飞机为对象,研究控制、气动与隐身多学科优化的策略和方法.建立了适合在各学科的子空间进行多目标优化的流程,基于学科分析分配各个子空间的设计变量,并通过变量综合形成系统级的设计变量.在优化过程中,综合采用了改进的遗传算法和近似模型构造方法.针对飞翼布局飞机的特点,采用基于控制分配的控制系统结构,以时域指标作为控制学科的优化目标和约束条件.优化结果验证了所用方法的有效性,为将控制学科纳入飞翼布局飞机多学科优化提供了可行的途径.     

基于Pareto遗传算法的复合材料机翼优化设计

针对某型飞机设计过程中遇到的副翼反效问题,提出了复合材料机翼满足气动弹性要求的优 化方法,构造了一种基于Pareto最优解定义的多目标遗传算法——Pareto遗传算法.该算法 以权重信息为基础建立Pareto解集过滤器,引入小生境技术等实现Pareto前沿面的求解.测 试函数计算表明该算法有较好的收敛性.以复合材料机翼的升力系数和滚转力矩系数为目标 函数,采用Pareto遗传算法进行计算得出一组Pareto最优解集,计算结果表明,给出的方案 能够满足工程需求,为决策者提供了多种可选方案.      

一种气动结构一体化设计方法

为解决气动结构一体化设计的工程应用,在传统并行子空间算法的基础上,深入分析了气动结构一体化设计的特点,在响应面构造上引入试验设计法,子空间优化中引入子空间设计的概念,系统级优化中引入Pareto遗传算法,提出了更加适合于气动结构多学科设计优化的基于Pareto遗传算法的并行子空间优化设计方法(CSSODM-PGA, Concurrent Subspace Optimization Design Method based on Pareto Genetic Algorithm),并将算法应用到机翼的气动结构多学科设计优化中,给出了合理的Pareto前沿面和可选方案.     

飞翼布局气动方案优选和试验验证

提出综合考虑飞翼布局隐身性能和气动性能的平面形状特征参数,分析了方案优选中的约束关系.采用参数化方法构建了三维曲面模型,并将物面网格划分流程进行自动化封装,通过更改设计参数准确快速地得到新方案的物面网格.应用基于Euler方程的数值方法进行布局方案的气动性能计算分析,在重点方案的分析中加入黏性修正;应用高频近似方法估算方案的隐身性能.以巡航状态作为设计点,在隐身性能的约束下,应用分析-修正的方法完成了气动布局方案优选,并对最终选定的方案进行风洞试验验证,证明该方案有进一步研究的价值.     

基于随机机动模型和落点预测的制导律设计

针对自旋弹体低成本制导律设计问题，提出了一种基于落点预测的新型制导律设计方法。采用随机机动模型和自适应卡尔曼滤波器估计弹体的飞行状态，并解析求解弹体落点预测值，根据落点预测值与目标的偏差生成制导指令。该制导律不依赖于弹体气动参数和弹体运动方程的在线数值求解，避免了常规基于落点预测的制导律所带来的在线计算成本。根据自旋火箭弹的非线性数学模型，通过数值仿真检验了所提制导律在标称参数条件和参数受扰条件下的性能。通过与比例制导律进行制导性能对比，结果表明:所提制导律的制导性能在绝大多数情况下优于比例制导律。      

基于N-S方程的翼型双设计点双目标优化设计

在使用N-S方程和尾迹面积分技术较精确地计算翼型气动阻力的基础上,对翼型进行参数化建模,应用Powell和目标组合方法讨论了翼型的双设计点双目标优化设计,并与单设计点单目标优化和单设计点双目标优化进行了对比.在给定设计条件下,2种翼型:RAE2822和"类全球鹰"翼型的计算结果表明,针对翼型设计状态,合理选择目标优化函数是必要和重要的;所采用的双设计点双目标设计方法可以兼顾多种设计状态,其优化翼型相对原始翼型具有更好的压强分布,有效提高了升力系数和降低了阻力系数;相对单设计点单目标优化和单设计点双目标优化翼型也具有更高的综合气动性能.      

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

旋翼翼型高维多目标气动优化设计

先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法（MOEA/D）,建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法,并采用高精度kriging模型以提高优化设计效率。针对旋翼内段、中段翼型进行了5个设计目标的全局优化设计,采用自组织图映射（SOM）方法对最优Pareto解集进行了聚类分析。典型翼型CFD结果分析表明,中段翼型低速力矩系数幅值减小约50.7%,高速最大升力系数提高约6.5%,最大升阻比提高约7.7%,同时阻力发散特性得到改善,内段翼型同样取得了良好的多目标优化效果。研究表明,MOEA/D算法对高维多目标气动优化设计问题具有很好的适应性,能有效提升旋翼高低速气动性能设计的能力。      

翼型气动性能鲁棒性优化设计

讨论了一种在来流速度不确定的情况下对翼型进行鲁棒性设计的方法.介绍了单点及多点设计方法后,阐述了鲁棒性设计方法在翼型气动性能优化中的应用,并对三者进行了比较.引入了代理模型以减少计算量, 并通过遗传算法对翼型进行鲁棒性设计.借助区间分析方法讨论了翼型设计变量的扰动对气动特性上下界值的影响.应用该方法,在提高了翼型的气动性能的同时,降低了该性能对于来流速度的敏感度.      

A faster optimization method based on support vector regression for aerodynamic problems

In this paper, a new strategy for optimal design of complex aerodynamic configuration with a reasonable low computational effort is proposed. In order to solve the formulated aerodynamic optimization problem with heavy computation complexity, two steps are taken: (1) a sequential approximation method based on support vector regression (SVR) and hybrid cross validation strategy, is proposed to predict aerodynamic coefficients, and thus approximates the objective function and constraint conditions of the originally formulated optimization problem with given limited sample points; (2) a sequential optimization algorithm is proposed to ensure the obtained optimal solution by solving the approximation optimization problem in step (1) is very close to the optimal solution of the originally formulated optimization problem. In the end, we adopt a complex aerodynamic design problem, that is optimal aerodynamic design of a flight vehicle with grid fins, to demonstrate our proposed optimization methods, and numerical results show that better results can be obtained with a significantly lower computational effort than using classical optimization techniques.     

面向扑翼翼面运动参数的优化设计

扑翼机的飞行依赖于扑翼翼面的运动,经过优化的运动策略能够使特定翼面发挥最佳的气动性能。然而目前扑翼机设计中缺乏有效的运动参数优化方法,无法针对给定机翼确定一组最优运动参数。采用非定常涡格法（UVLM）计算扑翼气动力,与现有的实验数据进行对比,验证了气动力计算方法的准确性。基于DIRECT（矩形分割）全局优化算法,以最大化推进效率为特定优化目标,对扑翼运动参数进行了迭代优化。结果表明,通过该优化算法能够得到最优扑翼运动参数,有效提高特定气动性能;应用优化算法计算得到的平均推力与基准运动的平均推力相比,在数值上有1.04倍的提高。在设计过程中,降低气动力约束有利于扑翼运动优化,使给定扑翼翼面具有更大的推进效率,无气动力约束的最大推进效率与基准运动的推进效率相比提高了46.8%。