多目标自然层流翼型反设计方法

 进行了基于扰动放大N-因子的目标压力分布设计方法的多目标自然层流（NLF）翼型反设计方法研究。流场分析和转捩位置计算用XFOIL程序,大大减少了计算花费。用N-因子设计方法进行有NLF范围要求和满足气动约束的目标压力计算,压力恢复段的压力分布用Stratford分离准则来进行设计。用基于响应面方法的优化方法来进行反设计计算,使用不含二阶交叉项的二次多项式模型的响应面模型,大大减少了构造模型所需的试验次数;设计空间内试验点的选取满足D-优化准则。根据设计目标的设计状态,进行了多目标翼型反设计。计算结果表明,设计结果的层流范围和设计目标基本吻合,该方法可以用于NLF翼型的多目标反设计中。     

飞翼布局隐身翼型优化设计

针对飞翼布局设计中气动与隐身设计矛盾更为突出的问题,采用高精度气动和隐身计算方法,建立了基于Parsec参数化方法、径向基函数（RBF）神经网络、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理方法的翼型多目标优化设计平台。根据飞翼布局内外翼不同功能和特点,确定了内外翼翼型不同的优化设计目标和约束条件,开展了兼顾气动与隐身性能要求的翼型综合优化设计研究。结果表明：对兼顾气动与隐身性能要求的飞翼布局,内翼段翼型主要通过弯度、前缘半径、尾缘角及厚度等设计,减小低头力矩和重点方位角的雷达散射截面（RCS）均值。外翼段翼型上表面的几何形状对跨声速气动效率的影响很大,应通过上表面设计提高跨声速气动效率,重点方位角RCS均值的减小则通过下表面设计实现。某些翼型参数对气动和隐身性能均有较大影响,但作用相反,应作为综合优化设计的主要设计参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto方法给出的前沿阵面可为飞翼布局的三维设计提供更丰富的信息。     

融合体布局超临界翼型设计研究

针对跨声速融合体布局飞机,构建了所需超临界翼型的气动优化设计问题;基于"人在回路"的多轮迭代优化理念建立了翼型多目标多约束优化设计平台,其中:翼型参数化采用基于型函数/类函数变换的参数化方法,气动力解算器采用基于三维雷诺平均Navier-Stokes方程(RANS)的求解程序CCFD-MB,计算网格生成与网格更新采用基于无限插值和椭圆光滑算法的C型结构网格程序,优化算法采用多目标优化遗传算法NSGA-II。设计结果显示,优化翼型具有常规超临界翼型的基本气动力特征,满足阻力发散、抖振边界和低速特性要求;同时具有前加载特征,低头力矩大幅低于常规超临界翼型,满足融合体布局气动力要求。     

跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法

跨声速层流翼型设计须兼顾优良的超临界特性和自然层流特性,因而对设计方法提出了更高的要求。针对现有反设计方法和直接优化设计方法的不足,发展了一种适用于跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法。该方法引入了基于经验的局部流场特征作为反设计目标,翼型性能指标作为直接优化设计目标,然后加权形成了混合反设计/优化设计总目标,并同时考虑了气动和几何约束。优化算法采用基于自适应并行加点技术的代理优化,流动数值模拟采用耦合基于线性稳定性理论的e^N转捩自动判定的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程求解器。针对现代中短程民用客机需求,以NPU-LSC-72613翼型为基准,开展了层流翼型减阻的混合反设计/优化设计。分别将局部目标压力分布、总阻力作为反设计和直接优化设计目标,得到了较好的优化结果,验证了方法的有效性。经过2轮优化结果显示混合反设计/优化设计总目标显著下降。所设计翼型吸力面局部压力分布与目标压力分布基本一致,总阻力下降15.5%;吸力面和压力面层流范围均大于55%倍弦长,激波强度显著减弱,说明所设计翼型同时具有优良的超临界和层流特性。将所设计翼型配置到机翼上,通过三维数值模拟进行校验,结果显示所设计跨声速层流机翼升阻比提高了6.64%,在一定升力系数范围内,气动性能均有显著提高,验证了所设计跨声速层流翼型在机翼设计中的适用性。     

前缘缝翼内型的气动设计研究

对5种不同缝翼内型的"前缘缝翼+固定翼+后缘襟翼"三段翼型进行了分析。这些三段翼型的唯一差别在于各自前缘缝翼内型形状不同,在基本缝翼内型基础上进行了一些修型,从而下表面尖点位置也相应变动。采用基于雷诺平均N-S方程的自研软件CCFD-MB进行了详细的CFD模拟,得出缝翼内型对多段翼型的雷诺数影响、失速特性、升力、阻力等气动特性的相关影响。对选取缝翼内型给出建设性结论:某些缝翼内型可能导致不利的雷诺数影响;缝翼内型修型设计,能保证其气动效率不受影响,甚至一定程度的提高,并具有很好的降噪潜力;常规的缝翼内型在气动上不是最佳选择,但气动上的损失还可以接受。最后,从气动、结构的角度阐述了缝翼内型修型设计的可行性。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

多段翼型前缘缝翼位置的优化设计研究

本文讨论优化前缘缝翼位置的位流设计方法。优化变量为缝翼相对于主翼的缝隙(Gap)、覆盖量(Ouerlap)和偏角δ_s,目标函数为主翼上的压力峰值。应用高阶面元法计算多段翼型压强分布。用Powell优化法使主翼上压力峰值减至最小,以延迟多段翼型的失速,增大最大升力系数。本方法已用于计算NACA64A010两段和四段翼型以及Foster三段翼型,所得结果与实验数据和位流/边界层耦合设计法的结果有很好的一致性。     

Kriging模型在翼型反设计中的应用研究

目前,基于Kriging代理模型的优化方法在气动优化设计中得到了广泛的应用,然而却并未能应用于气动反设计中。本文将翼型气动反设计问题转化为优化问题,利用基于Kriging模型的优化方法进行了翼型的单目标、多目标反设计,验证了Kriging模型在翼型单目标、多目标反设计中的适应性,并研究了模型加点准则对设计结果的影响;此外,将本文方法与多项式响应面模型优化方法、基于Adjoint的优化方法进行了比较,结果表明,该方法明显优于基于多项式响应面的优化方法,且与Adjoint方法相比,设计效率相当且具有更好的通用性。最后将本文方法应用于接近工程实际的在已有翼型基础上修改压力分布进行反设计,验证了本文方法的可行性。     

高超声速翼身组合布局的最优巡航配平研究

以一种类似X-34的翼身组合体为初始构型,研究高超声速下的最优巡航。为了获得最佳升阻特性,达到全机的力矩配平,通过改变机头弯度、翼型弯度和机翼扭转角,对机翼、机身进行耦合设计,研究其不同布局参数下的气动特性。与翼身组合布局的再入型可重复使用运载器进行比较,给出了适应临近空间小迎角下高超声速巡航飞行的设计方法。结果表明,所采用的配平设计方法是合理、有效的,得到的优化构型满足了高超声速最优巡航的要求。     

飞翼布局翼型系列设计进展

针对飞翼无尾布局飞机开展了基础翼型研究.归纳了飞翼布局翼型的设计特点和研究进展,提炼了飞翼无尾布局复杂的气动设计需求,总结了其展向气动分布特点,根据不同分区提出了翼型气动设计要求,并建立了分区翼型设计模型,形成了飞翼布局分区翼型系列.由于传统翼型设计模型未能考虑横流效应,导致翼型设计结果应用到三维布局上不能达到理想效果,提出了"全局+局部"的翼型多学科设计方法,根据飞翼布局分区翼型气动设计要求,建立了基于分区翼型设计模型的高效代理模型全局优化设计与三维布局环境下多剖面翼型局部优化设计的多学科协同设计方法.这种"全局+局部"的设计方法能够快速实现满足飞翼布局分区多剖面、多种性能要求的翼型设计,有效提高了设计翼型的性能与设计效率.最后以类X47-B布局为例,进行了翼型系列设计,验证了该方法的可靠性.     

旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。     

混合遗传算法及其在翼型气动多目标优化设计中的应用

把基于实数编码的自适应遗传算法（SAGA）与可变容差法相结合，建立了数值优化设计中的混合遗传算法（HGA），并将其与翼型的气动分析相结合进行跨声速翼型的单目标和多目标气动优化设计。与自适应遗传算法相比，混合遗传算法的优化质量略有改善，优化效率有明显的提高。优化结果表明混合遗传算法在翼型单目标和多目标气动优化设计中是十分有效的。     

低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计

实现了一种可用于低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计的方法。采用Ferguson曲线对翼型进行参数化描述,并引入折叠状态下截面的几何关系作为附加约束,使用遗传算法和序列二次规划相结合作为寻优算法,对翼型升阻比和折叠空间允许的最大弦长进行优化。在isight平台上集成xFoil和matlab实现了这一优化流程。实例表明了方法的有效性,优化结果可以作为此类无人机翼型设计的参考。     

基于工程环境的气动多目标优化设计平台研究

工程环境中,飞机气动力设计面临在多个目标和多种约束条件下寻找最优值,需在较短时限内完成设计优化,并保证最终方案可靠。基于高性能计算环境,采用现代计算流体力学(CFD)数值模拟技术和优化技术等构建了面向实际工程的飞行器气动多目标优化设计平台:采用基于非均匀有理B样条(NURBS)方法的自由曲面变形技术,实现对工程复杂气动外形的参数化表达;采用网格变形技术,实现优化过程中计算网格的自动更新;采用基于有限体积方法和多块结构网格的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程并行解算器进行气动力求解;采用基于精英保留策略的非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)进行多目标全局优化求解;采用非线性单纯形算法进行局部优化求解,优化过程中,通过人工调整优化种群,引入人工经验,构建"人在回路"的设计流程。以某翼型/机翼气动力优化设计为例对该平台技术进行验证:多目标优化设计可得到清晰的Pareto前沿解分布;优化后的翼型/机翼在满足各项约束的前提下,具备更高的综合气动性能。结果表明:所发展的气动多目标优化设计平台具有很好的工程适用性。     

基于N-S方程的旋翼翼型优化设计方法

将N—S方程流场分析程序和序列二次规划结合起来，提出了一种工程实用的直升机旋翼翼型设计方法，以提高旋翼翼型在悬停、前飞和机动等多个设计点及在多种约束条件下的气动性能。由N—S方程计算得到的升力、阻力等气动参数构成目标函数，应用数值优化程序对其进行最优化。计算实例表明：本方法设计质量高，所需机时少，易于实施，有较大的工程应用价值。     

高高空长航时无人机翼型优化设计研究

针对高高空长航时无人机的特点和使用要求,开展了高高空长航时无人机翼型的优化设计研究.为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,将分布式计算与遗传算法相结合,形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法,并将该方法与基于反设计概念的工程方法相结合进行了高高空长航时无人机翼型的气动优化设计.设计实践表明,该方法是可行的,设计出的翼型是能够满足工程需要的.     

前加载翼型多点综合优化设计

前加载翼型具有低头力矩小、隐身性能好的特点,能够对气动和隐身特性进行合理折中,是理想的飞翼布局飞机截面翼型。首先介绍典型翼型参数化方法和评估方法,并对前加载翼型外形的控制能力进行评估,结果表明Hicks-Henne方法和CST方法对前加载翼型外形的控制能力较强,并且CST方法参数个数较少。然后依据飞翼布局飞机设计需求,在确定翼型设计状态和优化设计模型的条件下,将CST翼型参数化方法、N-S方程数值求解方法和遗传算法相结合进行前加载翼型多点综合优化设计,得到比参考翼型具有更大相对厚度和更优气动特性的设计结果。     

基于遗传算法的旋翼翼型综合气动优化设计

结合直升机飞行特性及旋翼工作气动环境,提出了适用于中型运输直升机旋翼翼型优化设计的目标函数及约束条件.在此基础上采用遗传算法,以"黑鹰"(UH-60A)直升机旋翼翼型SC1095为基础翼型,进行多目标、多状态以及多约束条件下的旋翼翼型优化设计.优化翼型同SC1095翼型相比弯度稍大,最大厚度略有增加.结果表明:优化翼型气动力特性在满足约束条件的情况下,零升力矩系数减小了57.2%,最大升力系数增加了3.7%,阻力系数减小了7.5%.同时,非定常动态失速状态下的气动特性也有一定的改善,阻力系数和力矩系数的发散范围均有明显的减小.此外,悬停状态计算结果表明:采用优化翼型构成的旋翼与SC1095旋翼相比,具有更高的悬停效率及更低的力矩系数.      

基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

基于CST参数化方法气动优化设计研究

翼型及机翼优化设计中,设计变量的个数对优化算法的收敛速度及代理模型的精度有很大的影响.因此,在精确描述翼型的同时,发展较少设计变量的翼型参数化方法对翼型优化设计有着重要的意义.本文基于CST(class function/shape function transformation)翼型参数化方法对Kriging模型的预测精度进行研究,并采用改进的粒子群优化算法构建气动优化设计系统.某亚声速机翼单点减阻设计及超临界翼型的稳健性设计表明该系统具有较高的设计质量,方法可靠,有较高的工程应用前景.