Kriging模型在固体火箭发动机装药可靠性分析中的应用

基于Kriging方法对固体火箭发动机装药结构可靠性进行了分析.首先,采用拉丁超立方抽样技术得到了随机参数样本点;然后,利用样本点数据对黏弹性有限元模型的装药进行了结构力学分析;最后,通过Kriging模型得到了八面体剪应变的函数近似响应面,并结合失效判据对失效函数进行了可靠性计算.为了验证Kriging模型在可靠性计算中的有效性,其计算结果与Monte-Carlo方法进行了比较,得到了十分接近的可靠度.      

螺旋桨/机翼耦合下的目标螺旋桨滑流设计

针对分布式电推进(DEP)构型等具有多螺旋桨特征的飞行器,发展了通过优化螺旋桨滑流来达到提高机翼升阻比的方法。提出了一种可以获得目标诱导速度分布的螺旋桨设计方法,基于面元法发展了一套可以快速计算螺旋桨机翼干扰的气动程序Prop-wing,基于Kriging代理模型建立了一套高效的优化方法获得最优的螺旋桨诱导速度分布提高机翼升阻比。优化结果显示当拉力保持相同时,螺旋桨桨毂附近的轴向诱导速度越大,下游机翼的升阻比越大。在不对螺旋桨功率进行限制时,优化后的螺旋桨使得下游的翼段阻力相比较安装最小能量损失设计的螺旋桨的翼段减少了1875%,而翼段升阻比提升达到了2563%,当优化螺旋桨功率被限制后,翼段升阻比提升为962%。虽然升阻比的提升需要付出螺旋桨效率下降的代价,但是研究还是给分布式动力滑流的利用提供了一种思路。      

基于Kriging模型的翼型多目标气动优化设计研究

在翼型气动优化设计中引入Kriging代理模型,发展了一套高效、稳定的气动优化设计程序。采用拉丁超立方试验设计方法在设计空间内构造一系列样本点,通过求解二维可压缩的雷诺平均NS方程（RANS）得到其响应值来建立初始Kriging模型。优化设计采用Hicks-henne函数对翼型几何外形进行参数化表示,以阻力极小化为设计目标,考虑面积、升力、力矩等约束条件,通过算例证明,发展的优化设计方法不仅可行,而且具有高效稳定的特性。与传统的优化设计方法比较,大大减少了设计时间。     

基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计

介绍了基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计方法.首先介绍了精度相对较高的飞行器气动和隐身特性数值计算方法,即,对于气动性能计算,求解的是结构网格上的NS方程加BL代数湍流模式;对于隐身特性计算,是用时域有限体积法来求解电磁学微分方程以获取RCS值.由于采用了高精度的数值方法,优化时单一设计点的气动性能计算和隐身性能计算变得较为耗时,因此在进行多目标遗传算法优化时本文采用了一种"少量样本计算+Kriging响应面模型建模"的优化策略.针对某类似X-47飞行器的一体化设计算例计算表明,上述设计方法是可行的,实现了优化设计中引入高精度的性能分析方法,有望提高优化结果的可信度.     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

Uncertainty analysis and design optimization of hybrid rocket motor powered vehicle for suborbital flight

In this paper, we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM) powered vehicle. The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified. The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances. Then the differences between deterministic design optimization(DDO) and uncertainty-based design optimization(UDO) are discussed. Two newly formed uncertainty analysis methods, including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS) and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA), are carried out using a global approximation Kriging modeling method. Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis, the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods: DDO, KMCS and KTSA. The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness. The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.In this paper,we propose an uncertainty analysis and design optimization method and its applications on a hybrid rocket motor(HRM)powered vehicle.The multidisciplinary design model of the rocket system is established and the design uncertainties are quantified.The sensitivity analysis of the uncertainties shows that the uncertainty generated from the error of fuel regression rate model has the most significant effect on the system performances.Then the differences between deterministic design optimization(DDO)and uncertainty-based design optimization(UDO)are discussed.Two newly formed uncertainty analysis methods,including the Kriging-based Monte Carlo simulation(KMCS)and Kriging-based Taylor series approximation(KTSA),are carried out using a global approximation Kriging modeling method.Based on the system design model and the results of design uncertainty analysis,the design optimization of an HRM powered vehicle for suborbital flight is implemented using three design optimization methods:DDO,KMCS and KTSA.The comparisons indicate that the two UDO methods can enhance the design reliability and robustness.The researches and methods proposed in this paper can provide a better way for the general design of HRM powered vehicles.     

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。     

叶片通道内涡流发生器变工况适应性

横向二次流是制约叶轮机气动负荷进一步提升的主要因素。在叶片通道内施加涡流发生器有抑制通道横向二次流的潜力,但涡流发生器的最优施加方案很难确定。基于涡流发生器经验统计模型(BAYC模型)和响应面方法建立了一种端壁涡流发生器的高效设计方法。基于这一方法,实施于NACA 65直列叶栅,得到了三种涡流发生器优化方案,并在设计工况下和非设计工况下讨论了涡流发生器对端壁横向二次流的控制机理,发现具有更大的涡流发生器高度和更多的涡流发生器数量的方案在面对大攻角下的强横向二次流情况时能够有更强的余力对横向二次流加以控制,大大扩展了叶栅的攻角适用范围。      

通航飞机高升力层流机翼优化设计

为了扩展机翼优化设计的工程应用范围,在传统气动优化约束的基础上,考虑结构布置的几何约束,对通用飞机层流机翼进行了设计。首先,采用自由变形(FFD)技术作外形参数化处理;然后,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法,基于Kriging代理模型对某型通用飞机机翼进行了优化设计。设计过程考虑自然转捩工况,采用Menter k-ωSST两方程湍流模型和γ-Re_(θt)转捩模型对设计进行评估。计算结果表明,优化后机翼的巡航和爬升升阻比均有所提高、层流区延长、低头力矩变小,但最大升力系数减小了0.141,失速特性略有变差。     

涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化

考虑到涡轮转子径向变形对涡轮叶尖径向间隙以及篦齿径向封严间隙的影响,提出涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化方法。利用基于Kriging模型的分布式协同响应面法(DCRSM)分别建立涡轮转子和涡轮篦齿的参数与径向变形间的响应面模型,并求解单目标下的稳健最优解。采用理想点法建立涡轮转子和篦齿径向变形多目标协同稳健性优化模型,并进行多目标协同稳健性优化求解。优化结果显示:提出的多目标协同稳健性优化方法与单目标稳健性优化方法相比涡轮转子和篦齿径向变形量的标准差分别降低了2.6%和4.9%。提出的方法为涡轮转子参数设定提供一定的参考。