结构/非结构网格中的数值优化计算

非结构网格因其在处理外形方面所具有的特殊优越性而倍受关注.在结构/非结构网格中做了粘性流动的数值优化计算,优化计算包括单目标和双目标气动优化,以及反设计计算,即从初始翼型不断修型而实现给定翼型的外形及压力分布的目标.算例及其结果分析证明了该方法用于翼型的修型和设计计算的有效性.      

基于N-S方程的民航机翼双目标优化设计

提出了一种可用于民航机翼的双目标优化设计方法.优化中的设计变量为给定机翼沿展向若干个剖面的厚度与扭角,优化目标为固定升力系数下的升阻比和机翼容积.采取N-S(Navier-Stokes)方程作为流场求解器,Powell方法作为优化求解方法,对Lockheed-AFSOR Wing A 某民航机翼进行了优化设计.在马赫数为0.6217条件下,Wing A 机翼双目标优化结果优于单目标优化结果.对某实际应用的民航机翼在巡航马赫数为0.78、升力系数为0.48的优化结果也表明,该方法能有效提高机翼升阻比和容积.相对初始机翼,双目标优化机翼最大相对厚度在翼根处增大,翼梢处减小,扭角绝对值相对初始机翼沿展向均减小.该双目标优化设计方法优于常规的单目标优化设计方法,可以为民航机翼的工程设计提供有益的参考.     

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.      

自适应与双目标优化机翼的气动特性比较

在二维翼型自适应的研究基础上,用Powell法优化计算了对前缘后掠角为35°,展弦比为3.9,梢根比为0.17,机翼剖面为NACA65006翼型的梯形翼的前后缘舵面偏转角,从而获得了在亚跨声速时升阻比大而在超声速时阻力系数小的自适应机翼的最优气动外形.采用了并行遗传算法,计算了要求亚跨声速升阻比大同时超声速阻力小的气动双目标优化机翼的外形.讨论了优化机翼相对于原始机翼的气动增益.与二维一样,三维数值算例也证明了自适应机翼可获得明显的气动增益.      

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。      

BLI效应下整流罩设计对翼型气动特性的影响

边界层吸入(BLI)效应对飞行器气动特性的影响比较显著,而整流罩的设计会进一步影响BLI效应下的翼型气动特性。为了揭示BLI效应下整流罩的主要设计参数对翼型气动特性的影响及其原因,本文采用计算流体力学(CFD)和Morris敏感度分析相结合的方法对该问题进行了详细研究,得到了整流罩主要设计参数对翼型气动特性的敏感度排序和耦合影响程度排序;对敏感度较高和耦合影响较大的参数进行了流动分析。结果表明:在巡航和起飞2种状态下,对气动系数影响相对较大的设计参数是整流罩最大厚度和进气边界弦向位置,整流罩最大厚度对翼型气动特性影响的主要原因是整流罩背风面会发生局部分离,且其还会改变阻力-流量系数曲线的趋势;整流罩最大厚度和进气边界弦向位置对翼型气动特性的耦合影响作用较强。      

基于Euler方程的三维机翼厚度与扭角优化设计

使用Euler方程作为流场解算器,结合Powell算法,讨论了在确定的机翼平面形状和翼型的条件下,以最大升阻比为目标的三维机翼截面翼型最大厚度与扭角的优化设计.设计中以机翼沿展向0.1,0.2,0.3,0.8,1.0倍半展长的翼剖面的厚度作为优化控制量,再选取翼梢剖面的扭角增量为第6个控制量,对机翼作了数值优化设计计算,得到了在亚音速时具有相对较大升阻比的机翼其厚度及扭角的优化分布.针对Lockheed-AFOSR Wing B的亚临界和超临界算例结果表明,厚度的非线性分布和负的扭角会改善机翼流场的流动状态,使机翼的升阻比得到提高,优化设计方法是可行的.      

基于轨迹-速度双目标的平面连杆机构设计

提出了一种在轨迹-速度双目标设计要求下优化综合连杆连续轨迹生成机构的方法.利用机构执行末端速度运动规律寻求平面连杆轨迹生成机构插值节点,使所选取的插值节点具有了运动速度要求的信息.基于该方法建立连续轨迹生成机构优化综合模型,以对应轨迹点差值最小作为优化目标函数,采用BFGS(Broyden-Fletcher-Gddfarb-Shanno)拟牛顿非线性优化算法优化计算机构尺寸.在设定曲柄匀速转动前提下,优化计算出了符合轨迹-速度设计要求的平面连杆机构尺寸,实现了预期的设计目标.最后比较了四杆机构和五杆机构实现实例的优化结果,表明了该设计方法的可行性和有效性.     

分布式SAR超分辨成像的卫星编队构形优化设计方法

编队构形设计是分布式卫星系统总体设计的关键问题,提出了一种编队构形优化设计方法。针对主星带辅星群体制分布式合成孔径雷达(SAR)超分辨率任务,从优化系统效能的角度出发,将满足超分辨性能的时间比率和分辨率改善因子作为编队构形优化设计的目标函数,以基线矢量为中间变量,建立了目标函数与编队卫星轨道根数的关系,并采用遗传算法求解。对不同卫星数目的编队系统进行了优化设计仿真,并与干涉车轮和钟摆编队构形方案进行了分析比较,数值结果验证了该优化设计方法的有效性和正确性。该设计方法还可改变优化目标函数,以适应用户的任务要求。     

考虑多巡航工况的大型飞机气动弹性优化

针对目前大型飞机机翼常见的单点优化设计方法在考虑多巡航工况情况下非设计点性能较差的问题，提出了一种多工况气动弹性综合优化框架，考虑了不同的巡航工况，对大型飞机复合材料机翼开展气动弹性优化的研究。以最小机翼结构质量为目标，在气动弹性、应力/应变、强度等条件的约束下，通过遗传算法对机翼型架外形的蒙皮、腹板、凸缘等复合材料部件的铺层厚度展开设计，并根据优化结果进行了型架外形设计，采用高精度CFD/CSD耦合方法分析和校验了优化结果的升阻特性。研究表明:在不低于设计巡航外形气动性能的条件下，综合多巡航工况的气动弹性优化能有效减轻结构质量，从而减少整体燃油消耗。进一步对比分析了多巡航工况优化与单巡航工况优化，研究了巡航工况数目与优化结果之间的关系，结果表明:综合考虑多巡航工况的优化结果性能更好，且优化结果的整体性能随着优化巡航工况数目的增加而提升。      

多级固体运载火箭分级多学科设计优化

为了解决固体运载火箭总体优化过程中学科耦合性强、计算复杂、设计效率低等问题,建立了多级固体运载火箭的几何外形、质量、气动、推进、弹道/制导等学科模型,将多级运载火箭分成若干个子级火箭,并通过级间飞行状态连续性条件连接到一起,形成系统级和子系统级的框架。设计了并行方式和串行方式2种子系统的优化流程,以起飞总重最小为目标进行了多学科设计优化(MDO)。结果显示,这2种分级优化的方法与多学科可行(MDF)方法相比能减小优化过程中的迭代次数,得到更好的优化结果,从而验证了分级优化方法在多级固体运载火箭MDO的可行性与优越性。      

应用于工程设计的多目标优化方法比较

归纳并分析了几种常用的多目标优化方法,在悬臂梁的双目标极小化问题和火箭发动机系统的双目标极大化问题中,用线性加权法、逐步宽容约束法、NCGA(Neighborhood Cultivation Genetic Algorithm)法求解优化问题的非劣解集;用p模理想点法、最短距离法、极大模理想点法、目标规划法求解优化问题的非劣解.并且在悬臂梁的优化问题中,对不同的定值点用目标点法求解优化问题的非劣解,结果说明不同的定值点对应不同的优化结果.最后分别采用二元相对比较法和模糊关联度法求出以上问题的最佳非劣解.通过2个实例说明了这些方法的特点,证明了这些方法的实用性,适用于一般的多目标优化问题.      

基于高斯伪谱法的火星表面上升燃耗最优轨迹设计

火星上升器的设计与其轨迹设计紧密相关,而现有方法大都将MAV(Mars Ascent Vehicle)的分级优化和轨迹优化解耦计算,其计算效率低且鲁棒性较差。提出了一种基于高斯伪谱法的两级MAV分级与轨迹耦合多阶段优化算法,它以MAV的发射总质量最小为目标函数,并考虑了MAV设计约束、MAV的质量模型约束、轨迹的路径约束和控制约束等限制条件。利用该方法可以同时求得发射总质量最小的两级MAV分级参数和一条燃耗最优的上升轨迹,解决了由于不合理的两级MAV分级设计导致的轨迹优化算法无法收敛的问题。数值仿真结果表明该方法具有较快的收敛速度,且对初值选取的敏感度较小、具有较强的鲁棒性。     

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.