考虑三维流动效应的自然层流短舱压力分布反设计

针对三维流动效应下非轴对称自然层流（NLF）短舱设计困难的问题，发展了一种基于机器学习技术的压力分布反设计方法。短舱参数化建模使用自由曲面变形技术（FFD），通过求解RANS方程和基于SST(Shear Stress Trans‐port）湍流模型的■转捩模型实现自然转捩预测，利用生成拓扑映射（GTM）模型建立短舱外形及其压力分布数据集与低维隐空间变量的映射关系，全局优化算法在隐空间高效寻优，获得与目标压力分布匹配的短舱气动外形，实现自然层流短舱的反设计。GTM模型建立了数据集在高低维度间的高精度映射关系，优化设计过程中无需反复调用CFD求解器，设计效率大幅提升。利用该方法对通气短舱进行三维优化设计，设计所得非轴对称短舱外表面的自然层流区最大长度达当地弦长的40.5%，比优化前延长了12.2%，验证了该方法在考虑三维流动效应下NLF短舱的优化设计能力。     

高雷诺数下跨声速自然层流短舱优化设计

为解决高雷诺数下大涵道比发动机自然层流短舱高维优化设计问题,提取短舱3个基准面实现轴对称自然层流优化设计。通过获得较大范围层流区域,从而降低短舱表面摩擦阻力。采用类别形状函数（CST）参数化、γ-Re_θt转捩模型和遗传算法建立自然层流（NLF）短舱自动优化流程。表明通过优化短舱基准面建立三维NLF短舱设计方法的可行性。进而通过CATIA二次开发构建三维非轴对称NLF短舱,解决了基准面优化后大量数据点的高效导入和曲面生成问题。针对设计的非轴对称NLF短舱,进行了设计点附近迎角、侧滑角、来流马赫数以及湍流度的转捩敏感性分析。结果表明:跨声速状态下,迎角增大层流范围减小;来流马赫数增大层流范围扩大;侧滑角和湍流度对层流范围影响很小。      

跨声速自然层流短舱气动设计和风洞试验研究

层流控制技术是一个降低摩擦阻力的有效手段,为了设计出更经济、更环保的民用客机,需要开展层流技术的应用探索。随着飞机发动机技术的不断进步,涡扇发动机涵道比在不断增大,因此,短舱尺寸也在跟着加大,如果短舱上能够实现大面积的层流,就可以为全机带来较明显的经济性收益。本文总结了针对宽体客机开展的自然层流(NLF)短舱气动设计、数值计算和风洞试验验证工作。首先针对层流短舱外形进行气动设计,保证巡航点有一定的顺压梯度,随后采用带有γ-Reθ转捩模型的计算流体力学(CFD)工具对设计方案层流区域进行评估,最后开展风洞试验对设计方案和转捩预测工具进行校核验证。该试验在德国ETW跨声速风洞进行,对层流短舱高速气动性能进行校核,采用TSP进行转捩位置测量,结果表明层流区域长度占短舱外表面弦长的30%～55%。     

轴对称短舱自然层流优化及转捩敏感性分析

大涵道比涡扇发动机短舱摩擦阻力大,高雷诺数下通过自然层流技术（NLF）减小短舱表面摩擦阻力是降低短舱总阻力的一种有效措施。为了提高气动优化效率,发展了一种进化/确定性混合优化算法,并结合六阶形状类别变化函数（CST）参数化方法和■转捩模型,对高雷诺数几何约束下的轴对称短舱进行自然层流优化设计。为了分析层流范围的变化规律,对设计的轴对称层流短舱开展了局部几何控制参数、流量系数（MFR）和马赫数（Ma）的敏感性研究。结果表明：混合优化算法能够显著提高优化效率,并成功应用于短舱气动外形优化中。在单变量几何参数影响下,短舱外形头部区域对压力分布和层流范围的影响最为显著,是层流设计的重点关注区域。流量系数和马赫数的变化使得层流范围波动较大,设计的短舱在设计点 MFR=0.7和 Ma=0.85附近,能够保持20%以上范围的层流。     

喷气式客机层流翼气动设计综述

层流技术是未来发展“绿色航空”的核心技术,巨大的减阻潜力使其成为航空领域内的研究热点。从喷气式客机具有的流动物理特征和转捩现象本质出发,阐述了自然层流(NLF)和混合层流(HLFC)技术的实现原理和适用范围,综述了国际上NLF/HLFC技术的研究现状及发展趋势。围绕基于CFD的层流翼设计技术前沿问题,从面向工程应用的转捩预测方法、非梯度类优化、梯度优化以及不确定性分析和鲁棒优化多个层面,系统论述了层流翼设计方法的研究现状和最新进展。同时,讨论了层流翼气动设计与全湍流气动设计问题的异同点,梳理了NLF和HLFC机翼气动设计理论。最后,顺应喷气式客机技术发展趋势,总结了层流设计技术面临的问题,给出了层流翼气动优化设计技术的未来发展方向和建议。     

多区域自由变形技术在短舱安装位置减阻设计中的应用研究

为了进行短舱安装位置参数的减阻优化设计研究,首先在NURBS样条基函数的基础上建立了多区域自由变形(FFD)技术,通过对FFD控制体框架边界条件的合理选取建立组合框架,实现了多个控制框架对复杂外形不同区域的自由变形参数化,采用多个控制框架的空间控制体对某型客机短舱安装位置进行减阻优化设计。试验设计取样之后应用随机权重粒子群算法和Kriging代理模型建立气动外形优化系统,对某型客机短舱水平位置和水平安装角进行气动优化设计。优化设计结果表明,设计后的短舱位置使得整个飞机在一定攻角范围内的阻力显著减小,从而证明了基于多区域自由变形技术建立的优化设计系统是合理和实用的。     

应用Delaunay图映射与FFD技术的层流翼型气动优化设计

采用非均匀有理B样条(NURBS)基函数属性建立了任意空间的自由式变形(FFD)翼型参数化方法,进一步结合基于Delaunay图映射技术建立了结构对接网格变形模式,通过粒子群优化(PSO)算法进行参数化方法、网格变形模式以及计算流体力学(CFD)数值模拟技术之间的整合,研究、构建了气动优化设计系统,并对某型层流理念设计的高空长航时(HALE)飞机基本翼型进行气动优化设计。气动特性目标函数评估方法中,边界层转捩数值模拟技术采用γ-Re_θt转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式湍流模型。优化设计后翼型气动特性表明:采用相关技术建立的层流翼型气动优化设计系统对于层流理念设计的HALE飞机翼型的设计具备较高的优化效率。     

动力短舱多点气动优化设计

跨声速发动机短舱的设计过程十分复杂,其设计往往需要在相互矛盾的设计要求中进行权衡。本文针对带动力短舱多点气动设计问题,采用类别形状函数变换法（CST）进行几何外形参数化,结合Kriging代理模型、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理框架,构建了动力短舱多点优化设计平台。在巡航状态,优化目标是降低短舱外表面最大马赫数使短舱阻力减小,提高外流性能;在最大推力状态,优化目标是降低进气道最大马赫数使进气品质提升,提高内流性能。与初始短舱相比,优化设计结果在两个设计点性能上均有所提高,最大马赫数在巡航状态最多降低5%,而在最大推力状态最多降低10%。参数影响规律表明,短舱头部参数对外流和内流性能影响较大,且影响规律不同,应作为短舱综合优化设计的主要参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto前沿阵面可以给出满足不同工程设计要求的最优方案。研究结果表明,本文建立的优化设计平台为动力短舱设计提供了有效工具,优化设计结果具有工程参考价值。     

考虑吸气影响的层流翼型梯度优化设计

针对层流翼优化设计问题,推导考虑吸气影响的层流-湍流转捩耦合伴随方程,并结合链式求导法则、自动微分技术及CK(Coupled Krylov)算法实现耦合伴随方程的高效求解,构建基于离散伴随理论的混合层流(HLF)翼梯度优化设计系统。转捩预测采用基于扰动放大因子模型(AFM)的e^N方法。层流飞行试验结果表明,基于AFM的转捩预测方法能够有效捕捉吸气控制影响下T-S(Tollmien-Schlichting)扰动波失稳诱导的转捩现象。利用构建的梯度优化系统开展层流翼型多点设计,并与非梯度优化方法的优化结果进行对比。自然层流设计结果对比显示,不同优化方法得到的设计结果呈现出较强的一致性。混合层流翼型多点设计结果显示,混合层流优化具有比自然层流优化更强的减阻能力。相比于自然层流优化翼型,混合层流优化翼型分别减阻6.1%、5.9%、33.3%、9.5%。本文构建的基于离散伴随的层流翼梯度优化方法能使混合层流机翼的气动性能得到大幅提升,可为未来混合层流机翼减阻设计提供方法支撑。     

通航飞机高升力层流机翼优化设计

为了扩展机翼优化设计的工程应用范围,在传统气动优化约束的基础上,考虑结构布置的几何约束,对通用飞机层流机翼进行了设计。首先,采用自由变形(FFD)技术作外形参数化处理;然后,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法,基于Kriging代理模型对某型通用飞机机翼进行了优化设计。设计过程考虑自然转捩工况,采用Menter k-ωSST两方程湍流模型和γ-Re_(θt)转捩模型对设计进行评估。计算结果表明,优化后机翼的巡航和爬升升阻比均有所提高、层流区延长、低头力矩变小,但最大升力系数减小了0.141,失速特性略有变差。     

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

Towards intelligent design optimization: Progress and challenge of design optimization theories and technologies for plastic forming

Plastic forming is one of enabling and fundamental technologies in advanced manufacturing chains. Design optimization is a critical way to improve the performance of the forming system, exploit the advantages of high productivity, high product quality, low production cost and short time to market and develop precise, accurate, green, and intelligent (smart) plastic forming technology. However, plastic forming is quite complicated, relating to multi-physics field coupling, multi-factor influence, multi-defect constraint, and triple nonlinear, etc., and the design optimization for plastic forming involves multi-objective, multi-parameter, multi-constraint, nonlinear, high-dimensionality, non-continuity, time-varying, and uncertainty, etc. Therefore, how to achieve accurate and efficient design optimization of products, equipment, tools/dies, and processing as well as materials characterization has always been the research frontier and focus in the field of engineering and manufacturing. In recent years, with the rapid development of computing science, data science and internet of things (IoT), the theories and technologies of design optimization have attracted more and more attention, and developed rapidly in forming process. Accordingly, this paper first introduced the framework of design optimization for plastic forming. Then, focusing on the key problems of design optimization, such as numerical model and optimization algorithm, this paper summarized the research progress on the development and application of the theories and technologies about design optimization in forming process, including deterministic and uncertain optimization. Moreover, the applicability of various modeling methods and optimization algorithms was elaborated in solving the design optimization problems of plastic forming. Finally, considering the development trends of forming technology, this paper discusses some challenges of design optimization that may need to be solved and faced in forming process.     

飞轮储能用磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计

研究了一种基于遗传粒子群综合算法(GPSOA)的飞轮储能(FES)用的单绕组磁悬浮开关磁阻电机(SWBSRM)多目标优化设计方案。结合有限元分析(FEA),通过敏感性分析得到SWBSRM悬浮力与效率随主要尺寸参数变化的一般规律。在此基础上,利用GPSOA以悬浮力和效率为目标函数对SWBSRM进行了全局寻优,获得使悬浮力最大和效率最高的参数优化组合。利用FEA对比优化前后电机悬浮力、铁损及磁密的大小,验证了GPSOA多目标优化的有效性。     

复合材料层合结构频率约束的可靠性优化设计(英文)

The reliability based optimization （RBO） issue of composite laminates trader fundamental frequency constraint is studied. Considering the tmcertainties of material properties, the frequency constraint reliability of the structure is evaluated by the combination of response surface method （RSM） and finite element method. An optimization algorithm is developed based on the mechanism of laminate frequency characteristics, to optimize the laminate in terms of the ply amount and orientation angles. Numerical examples of composite laminates and cylindrical shell illustrate the advantages of the present optimization algorithm on the efficiency and applicability respects. The optimal solutions of RBO are obviously different from the deterministic optimization results, and the necessity of considering material property uncertainties in the composite structural frequency constraint optimization is revealed.     

自由网格变形技术在涡轮叶片多学科设计优化过程中的应用

在涡轮叶片多学科设计优化过程中,结构计算的变形向气动模型传递是解决气固耦合时非常重要的一个环节。本文研究了一种网格变形技术———自由网格变形法(FFD)在涡轮叶片多学科设计优化(MDO)过程中的应用。通过涡轮叶片结构模型至气动模型变形传递的例子,表明应用该技术进行变形传递可以避免结构变形向气动网格传递时的气动网格重生成过程,在保证变形后气动模型网格质量的条件下,实现学科间的变形传递,可直接用于解决涡轮叶片MDO过程中学科间解耦的问题。     

基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用

针对机栽红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器.以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性.通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98％以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2％ ～3％.与GA算法相对,训练算法效能提高20％,提高了搜索最佳值的能力.     

基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类

研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题.将蚁群算法与支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点.采用所提出的方法,分类正确率迭90%左右,验证了该方法的有效性.     

吸波材料在飞行器隐身设计中的应用研究

基于多目标优化理论,提出雷达吸波材料在物体表面涂敷位置的优化设计方法。利用电磁波的干涉原理和材料的吸波性能,通过设计吸波材料在飞行器表面的涂敷位置,研究局部涂敷吸波材料所能获得的隐身效果。以某飞行器模型为例开展吸波材料隐身技术研究,实现了雷达散射截面减缩与材料增重之间的优化与折衷。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。