基于PNS算法的高超声速内转式进气道优化设计

为解决内转式进气道优化设计中计算代价过大的问题,将单次扫描空间推进PNS方程(SSPNS)应用于高超声速内转式进气道单目标及多目标优化设计。计算来流马赫数4.5,收缩比5设计条件下的构型,SSPNS与NS计算结果中,流场结构基本一致,出口截面总压恢复系数、压升及马赫数符合得较好,SSPNS耗时不到NS的百分之一,验证了SSPNS的可靠性及高效性。以总压恢复系数最大为目标,使用多岛遗传算法和非线性序列二次规划(MIGA+NLPQL)的单次组合策略及指针自动控制优化策略(Pointer-2)分别进行单目标优化,得到的最优值为0.530及0.559,较初值0.464提高14%和20%。Pointer-2计算次数少、计算结果优,说明该优化模型中Pointer-2具有更高计算效率和更强的全局探索能力。以总压恢复系数和压升最大为目标,通过多目标遗传算法进行优化,得到Pareto前沿,并拟合出具有工程价值的总压恢复系数与压升非劣解关系式。