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声爆抑制是发展新一代超声速民机必须突破的关键技术。总体布局参数的合理设计可以使飞行器具有良好的声爆特性。为了提高全局进化算法在布局设计中的优化效率,提出一种基于数据挖掘的分层优化方法,利用数据挖掘中的决策树算法提取设计知识,获得设计变量分层信息,指导低声爆布局分层优化;针对某超声速低声爆飞行器,选取后掠角、上反角、展弦比、梢根比、长细比五个总体布局参数作为设计变量,开展分层优化数值实验,并与一体化优化形成对比验证。结果表明:分层优化方法能够搜索到与一体化优化高度吻合的最优解,分层优化的收敛速度显著高于一体化优化,且对随机寻优历程的表现更稳健。  相似文献   
2.
超声速民机是新一代民机的重要发展方向,其独有的声爆现象是制约其在陆地上空进行超声速飞行的最关键因素。对超声速飞行器的气动外形进行反设计是声爆抑制的有效途径。基于等效面积分布开展反设计,需要远场感知声压级作为直接指导。为此,提出了逆向传播分别与本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)及伴随方程结合,根据远场声爆信号反演近场声爆信号的方法。采用第二届声爆会议(SBPW)提供的LM1021标模算例,并从远场频域内声压级、响度级和感觉噪声级进行反演可信度评估。结果表明,对于给定的任意远场声爆信号,基于逆向传播结果进行POD反演及伴随方程反演,都可以得到较为准确的近场过压信号,且伴随方程反演方法具有更优的高频信号即局部激波信号反演能力,远场感知声压级更精准。反演结果相应的等效面积分布与参考值高度吻合,表明此方法能够为等效面积指导的低声爆气动优化设计提供基础。  相似文献   
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