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.     

基于遗传算法的翼型气动优化设计

采用遗传算法进行跨声速翼型的反设计与阻力和升阻比的优化设计。翼型的反设计达到了设计要求,优化设计后的翼型其气动特性也有显著的改善,这表明了遗传算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,翼型由解析函数线形叠加法表示,目标函数和个体的适应值由二维欧拉方程的流场解来提供。     

基于遗传算法的低雷诺数高升力翼型的优化设计

利用遗传算法进行低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,优化后的翼型其气动特性有明显改善,从而表明利用遗传算法进行翼型气动优化的可行性.在优化设计过程中翼型由解析函数线性叠加法表示,并对设计翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算,以提供目标函数和个体的适应值.     

高升力翼型的气动优化设计和实验研究

利用遗传算法进行了低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,并利用风洞实验检查了设计的正确性。优化后的翼型其气动特性有明显改善,这说明了利用遗传算法进行低雷诺数翼型气动优化的可行性。风洞实验结果验证了优化设计方法的正确性,同时也表明新设计翼型有较高的升力系数和相对大的升阻比,其升阻比提高了10%。     

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。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法

本文将数值优化方法同计算流体动力学(CFD)相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即:最优化方法和反设计方法.采用求解Euler方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计.实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值.     

超临界翼型稳健型优化设计研究

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。     

基于神经网络的翼型优化设计方法研究

针对气动外形优化设计中,气动特性计算可信度要求与巨大计算量之间的矛盾,采用一种基于神经网络构建适用于气动外形优化设计的气动特性计算模型的计算方法.同时,以神经网络近似模型来代替原有的流场数值计算气动分析程序,结合基于遗传算法建立的气动外形优化搜索方法,建立了一种新的翼型优化设计方法.实际翼型优化设计算例表明该方法有效减少了计算量,提高了工作效率,可以获得具有高可信度的设计结果.     

某飞翼布局隐身飞行器的翼型优化

对某飞翼布局无人机的翼型进行考虑隐身迎角的气动、隐身综合优化研究。采用基于非均匀有理B样条曲线的自由变形方法实现翼型的参数化表达;无限插值动网格方法生成气动求解的计算网格;分别采用基于雷诺平均N—S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法计算翼型的气动、隐身性能;选择多目标遗传算法进行综合寻优设计研究。优化翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原翼型。结果表明,方法具有较好的实用性。     

大型运输机机翼气动外形设计研究

以大型运输机机翼为研究对象,针对其机翼高低速气动外形设计目标,采用改进的Takanashi正反迭代、余量修正方法,进行超临界翼型的大型运输机机翼气动外形反设计.采用优化方法进行三维机翼低速增升装置的优化设计,通过将气动外形优化设计方法与反设计方法相结合以及分布式并行计算等手段来提高设计效率.结果表明,该设计方法是合理可行的.     

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。     

高负荷风扇转子叶片反问题设计

为改进高负荷风扇转子性能,采用了一种工程适用的叶片反问题设计方法。该方法使用粘性CFD与数值优化相结合,适合具有高进口马赫数、高逆压梯度流动特征的高效叶型设计,并应用二维叶型反问题加三维积叠的叶片设计思路,充分继承了已有的基元叶型积叠准则,极大地缩短了计算时间。利用发展的反问题设计平台,完成了叶片的反问题设计。三维数值模拟结果表明:反问题设计的转子叶片能较好地控制转子尖部激波结构,减小激波损失,提高效率,增大稳定裕度。     

基于两层POD和BPNN的翼型反设计方法

翼型优化过程需要大量的 CFD 分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解（POD）和反向传播神经网络（BPNN）的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下：首先,通过 Hicks-Henne 参数化,在设计空间中构造翼型外形的样本库,并利用 Xfoil/Fluent 对样本翼型的流场进行求解;然后,对翼面压力系数和几何外形分别建立 POD 模型,即两层 POD 模型,并得到对应的基模态系数;最后,使用 BPNN 建立从压力系数的基模态系数到几何外形的基模态系数的映射,实现在给定压力系数下对几何外形的快速预测。通过算例分析,结果表明：在亚/跨声速状态,基于 200 个样本训练所得的两层 POD+BPNN 模型可以实现对具有目标压力系数分布的翼型的预测,其精度满足翼型反设计要求。     

分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。     

基于伴随方程的翼型数值优化设计方法研究

对Ｅｕｌｅｒ方程为流动模型的翼型绕流,在微分方程生成的网格中,以Ｂ样条控制顶点为设计变量,用连续伴随方程法对翼型气动外形进行数值优化设计。给出了两个亚声速的反设计算例,验证了该方法的可行性。     

基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性优化

在常规的翼型优化设计方法中,设计点处最优翼型的气动性能会在非设计点处有所恶化,因此有必要对翼型鲁棒性优化方法进行研究。提出一种基于卷积神经网络和多项式混沌方法的翼型鲁棒性设计方法,首先搭建基于卷积神经网络的气动力预测模型;其次采用多项式混沌方法对马赫数和攻角进行不确定度量化,构建翼型鲁棒性气动优化设计系统;最后对以 RAE2822 翼型为基准翼型的气动优化设计问题进行优化设计验证。结果表明：本文提出的翼型鲁棒性设计方法可行,优化后翼型的气动性能和鲁棒性气动优化设计效率在较宽的设计范围内都有所提升。     

离心压气机通流/造型/CFD参数化优化设计集成反问题方法

在自主开发的离心压气机通流/造型反问题设计程序的基础上, 发展了一套离心压气机的通流/造型/CFD于优化设计程序系统下集成的反问题方法, 建立了离心压气机的参数化优化设计平台.采用“试验设计+响应曲面模型+近似优化”的快速优化算法, 对一个10 daN推力级微型涡喷发动机的离心压气机进行了多准则气动优化.结果表明, 这种过程集成的快速优化方法是很有效的.      

基于气动数值模拟的翼型反设计方法

将计算流体动力学（CFD）与反设计技术相结合,通过数值求解欧拉方程,对翼型绕流流场作出数值模拟,再用几何和流动控制方程,反复迭代求得满足给定流场的翼型。以NACA0012为初始翼型,RAE-2822为目标翼型,选取两种工况,都取得了满意的结果。