基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

平流层飞艇尾部形状对气动阻力的影响

为了研究平流层飞艇尾部动量边界层厚度与尾涡结构,应用LES(大涡模拟)方法计算了零攻角工况下飞艇绕流场,并对LOTTE和M-LOTTE两种飞艇进行了对比分析.采用Q分布和涡量描述回转体尾涡结构,根据Q分布可以确定M-LOTTE飞艇较LOTTE飞艇尾部分离区显著减小;并分析了回转体的轴对称曲面动量边界层厚度对飞艇气动阻力的影响,随着飞艇尾部厚度逐渐减小,动量边界层厚度逐渐增大,M-LOTTE飞艇尾部动量边界层厚度明显小于LOTTE飞艇.飞艇尾部动量边界层厚度分布说明了M-LOTTE飞艇的总阻力系数较LOTTE飞艇降低17.2%的原因,同时也表明飞艇尾部形状对飞艇气动阻力影响较大.      

基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换（CST）参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学（CFD）流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks（RANS）和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。      

转捩对平流层飞艇外形优化的影响

采用梯度算法优化了平流层飞艇外形以减少气动阻力,目标函数飞艇总阻力系数通过求解Navier-Stokes方程获得.优化过程中采用了SSTκ-ω转捩湍流模型和Realizable κ-ε全湍流模型求解绕流流场,采用大涡模拟方法详细分析了获得的两种飞艇外形的气动性能和特点,并且比较了两种湍流模拟方法的流场求解对梯度法优化的目标函数以及飞艇形状特点的影响.结果表明:是否考虑转捩对优化的结果有明显的影响,考虑转捩优化方案的气动性能明显优于全湍流流动求解优化方案.采用转捩模型的优化由于层流区域的存在改变了飞艇尾部的形状,从而获得了尾部分离区较小的飞艇外形轮廓.