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"翼型"俗称翼剖面或叶剖面,是飞机机翼及尾翼、导弹翼/舵面、直升机旋翼、螺旋桨、风力机叶片等外形设计的基本元素和气动力的"基因",也是影响综合气动性能的核心因素之一.自20世纪初莱特兄弟发明人类第一架飞机以来,翼型研究的每一次重要突破,都有力促进了航空飞行器的更新换代或性能的大幅提升.除了发展RAE、DVL、NACA、TsAGI等通用翼型族外,研究者们还针对性地发展了适用于各类飞机的翼型族,以及适用于直升机旋翼、螺旋桨和风力机叶片的专用翼型族.进入21世纪,随着现代数值模拟方法、流动稳定性与转捩预测、优化设计、试验测试技术等研究的进步,各种新的设计理念、优化方法和设计技术相继被提出,翼型研究也被赋予了新的使命和内容.本文立足飞行器设计和翼型研究的前沿,在回顾100多年来翼型发展历程的基础上,重点综述了翼型研究的最新进展,分析了研究现状,提出了未来发展方向.新一代翼型将适用于未来飞行器的发展需求,在宽速域、大空域、多物理场及智能变体等复杂使用条件下兼具优良的多学科综合性能. 相似文献
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一种单亲DNA算法在翼型设计中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
随着遗传工程的不断发展,受其启发建立的各类算法已经应用到各个设计领域.其中,基于达尔文的适者生存、优胜劣汰的生物进化机制,由模拟有性生物的繁殖进化过程演变而来的遗传算法,因其具有全局搜索能力、广泛的适用性等特点在气动设计方面应用的已经比较成熟.但是常规遗传算法在实际应用中也暴露出许多不足,主要就是未能准确反映出生物的双向进化以及变异与交叉化关系的不对等.针对遗传算法的这些问题,本文采用了一种单亲DNA算法,模拟单亲生物自然遗传繁衍机理,将其应用到翼型设计中.与遗传算法相比,全局搜索能力更强,收敛速度更快,优化效果更理想. 相似文献
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先进高速高升力自然层流(NLF)翼型的设计已经成为提高新一代高空长航时(HALE)无人机(UAV)性能的重要手段。然而这类翼型表面极易出现分离泡和激波等,尤其对于马赫数、飞行攻角等状态波动气动特性非常敏感,这导致传统的层流翼型设计方法设计的外形在面向工程应用中出现稳健性差,难以被工程使用。气动稳健设计(RADO)方法虽然是一种有希望的解决途径,但它遭遇了巨大计算花费的难题。为了解决这些问题,通过对影响气动稳健优化设计效率的关键技术进行研究,发展了基于自适应前向-后向选择(AFBS)的稀疏多项式混沌重构方法,极大改善了不确定分析(UQ)和稳健优化效率。同时,也发展了考虑多参数不确定的高效气动稳健优化设计方法,有效解决了传统翼型设计方法难以满足高速高升力自然层流翼型设计要求兼顾高升力设计、自然层流设计以及超临界设计的难题。最后使用发展的方法成功设计了一类具有典型特点的跨空域稳健自然层流翼型。结果表明设计的翼型相对于经典的全球鹰无人机翼型气动性能全面提升,同时低阻范围更大,气动性能更加稳健,从而验证了稳健优化方法的有效性和相对于确定性设计的优势。 相似文献
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MOEA/D-DE 算法易于实现,被广泛应用于处理多目标优化问题,但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进,使用莱维飞行策略控制比例因子F,使算法中的超参数拥有自适应能力,得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法;对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明:MOEA/D-DEAH 算法性能良好,具有较强的鲁棒性,气动隐身优化效果也比其他算法更好。 相似文献