基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

基于改进牛顿法的航空发动机起动建模技术

为进行涡扇发动机起动过程性能仿真研究,在发动机慢车以上部件级模型的基础上,通过指数外推法获得低转速部件特性,在建立起动附件模型的同时,修正起动过程各部件总压恢复系数,从而建立起包含地面起动过程的全状态性能模型。在求解发动机各部件共同工作非线性方程组时,采用基于传统牛顿拉夫森迭代求解方法的改进方法,即在第1次完成中心差分得到Jacobian矩阵后,使用修正项迭代更新上一步的Jacobian矩阵。结果表明:该建模方法可以有效地建立起动过程性能模型,并大幅改善模型的执行效率、提高模型仿真求解速度。     

基于伴随理论的大型客机气动优化设计研究进展

大型民用客机的气动设计具有巡航马赫数高、部件间流动干扰复杂、外形精细化修形难度大等特点，完全依靠人工试凑法进行气动设计工作量巨大。基于高可信度数值模拟的优化设计技术可以对该类问题进行自动寻优设计，给设计师提供有力参考，因此在大型民用客机气动设计中发挥着越来越显著的作用。首先，以大型民用客机为背景，总结了民机气动设计中的关键科学问题，指出了梯度优化设计方法在民用客机不同优化设计问题中的适用性，并进一步对梯度求解中的伴随方法理论进行了详细介绍。然后，分析了基于伴随理论的气动优化设计方法以及气动结构多学科优化设计方法在民用客机设计中的研究进展，其中气动优化设计方面着重突出了复杂全机多部件气动外形优化设计方法以及飞机/发动机一体化优化设计方法。最后，对基于伴随理论的气动优化设计方法在大型民机中的应用进展进行了提炼，对未来发展趋势进行了展望与建议。     

改进的RBF神经网络在翼梢小翼优化设计中的应用

为了提高径向基函数(RBF)神经网络模型的预测精度,在其基础上提出了一种自适应RBF神经网络模型。该预测模型在RBF神经网络模型表达式中引入自适应向量(向量维数与样本点自变量维数相同),采用优化搜索方式确定自适应向量值,从而提高模型预测的准确度和普适性。与其他RBF神经网络模型的改进相比,本文直接从改变基函数的形式入手,使用较少的参数优化达到对网络模型的自适应构造;该方法本质上改变了基函数网络中心与宽度对网络模型预测的作用以及样本点自变量向量的各个维对因变量的影响度,其对目标问题具有自适应性。将本文的自适应RBF神经网络模型应用在基于机身+机翼+翼梢小翼模型的翼梢小翼优化设计中,在约束弯矩的情况下进行巡航减阻优化设计,设计结果验证了该预测模型的可行性,表明其具有一定的工程实用价值。     

基于双eN方法的短舱层流转捩影响因素

发展自然层流短舱对提升现代民机的经济性和环保性具有重要意义，而对影响短舱层流转捩的因素进行研究有助于更好地开展短舱的层流设计。本文基于线性稳定性分析方法，将双e^N方法同RANS方程求解器耦合，建立了一套可同时计算T-S（Tollmien-Schlichting）波和横流（CF）驻波诱导转捩的流动转捩预测方法，通过标准椭球算例验证了该方法的正确性，进而研究了来流马赫数、雷诺数、湍流度以及迎角对短舱转捩的影响。结果表明：马赫数和迎角会带来压力梯度的明显改变从而引起转捩位置发生变化；而在此构型的高雷诺数工况下，雷诺数和湍流度对转捩位置影响相对较小，转捩位置移动的区域不超过短舱长度的5%。因此在设计阶段，在高雷诺数条件下保持层流设计要尽量避免较大的逆压梯度，保持顺压梯度。