基于CST法的新能源无人机翼型优化设计

针对新能源无人机高空低速长航时的特点,开展对低雷诺数翼型气动性能优化研究。以带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)为优化算法,并采用CST(Class Function/Shape Function Transformation)翼型参数化方法,对低雷诺数翼型的多目标优化进行探讨。经过对AH79-100B翼型进行效率因子和俯仰力矩系数的多目标优化,结果是翼型的效率因子变化较小,但作为主要优化目标的俯仰力矩系数则有明显下降,成功降为优化前翼型的89%。这说明了该气动优化方法在低雷诺数环境下的有效性,为低雷诺数翼型的设计及优化提供参考。