基于梯度增强型Kriging模型的气动反设计方法

基于Kriging模型的代理优化算法目前在气动优化设计中得到了广泛应用。但在高维(设计变量大于30个)气动优化中,计算量过大的问题对其进一步发展产生了严重制约。将翼型和机翼气动反设计问题转化为优化问题,采用Adjoint方法进行快速梯度求解,利用基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的代理优化算法分别开展了18、36和108个设计变量的气动反设计。首先,通过采用在设计空间局部建立GEK模型的方法成功地将基于代理优化算法的气动反设计问题的维度拓展到了100维以上。其次,研究了梯度计算精度对基于GEK模型的反设计的影响,发现梯度精度越高,反设计的最终效果越好,同时效率相当。最后,通过不同维度的气动反设计算例,比较了改进拟牛顿法(BFGS)、基于GEK模型和Kriging模型的代理气动反设计方法,结果表明基于GEK模型的代理优化算法的效率大幅度高于基于Kriging模型的代理优化算法,并且维度越高,效率优势越明显;同时,基于GEK模型的代理优化算法在优化效果及分析程序调用次数上相比于BFGS方法也略有优势。     

基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,引入代理模型可以有效减少计算周期,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间,因此提出了一种基于Kriging自适应代理模型的气动优化方法。使用Kriging方法建立代理模型,通过求解EI函数最大值得到添加样本点更新代理模型,提高了代理模型的拟合精度。针对Kriging自适应代理模型的精确性和有效性,分别进行典型函数测试分析和翼型算例验证。结果表明:基于Kriging自适应代理模型气动优化方法可以实现高效的翼型气动性能优化设计。     

基于Isight的倾转旋翼飞行器前飞状态翼型优化

倾转旋翼飞行器被认为是下一代旋翼类飞行器的主要发展方向,研究其机翼的气动优化设计,对于提高该类飞行器的飞行性能具有重要意义。以NACA2412为原始翼型,首先,采用Hicks-Henne方法进行翼型参数化,并确定设计变量;其次,采用Isight集成翼型生成、网格划分、流场求解等软件,建立翼型自动优化平台;然后,采用基于最优拉丁超立方设计(Opt LHD)和径向基函数(RBF)的代理模型,并用多岛遗传算法(MIGA)进行机翼优化;最后,将优化后的翼型生成三维机翼,进行气动特性计算。优化过程中,对比两种边界条件的优化结果,以证明所用优化方法的有效性;为了减少计算量,使用动量源方法用作用盘代替旋翼。结果表明:根据机翼展向来流速度分布进行翼型优化,在前飞状态下优化后的机翼的升阻比提高了66.03%。     

低速飞机分布式非线性气动模型建模方法

针对低速类大展弦比飞机阵风载荷分析与风场飞行的仿真问题,提出了一种基于二维翼型气动特性的全机三维分布式非线性气动模型的建模方法。将采用该方法的计算结果与采用CFD的计算结果进行了对比,证明了该方法可以精确模拟低速类大展弦比飞机的气动特性。以此为基础,进行了无人机在1-Cosine型阵风作用下的飞行仿真。结果表明,低速类大展弦比飞机在遇到阵风时,会出现与传统问题完全不同的阵风过载与飞行特性。     

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。     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

基于控制理论的旋翼翼型优化设计

基于粘性Navier-Stokes方程和最优控制理论原理,研究了气动/几何约束条件下多设计变量的旋翼翼型气动优化设计问题。根据给定目标函数的表达形式,在计算坐标系下推导出了相应的伴随方程和边界条件,以及梯度方程的数学表达式,并对流动控制方程和伴随方程进行了有效数值求解。综合流动方程、伴随方程、目标函数敏感性导数和优化算法,发展了一种高效旋翼翼型气动优化方法。通过典型旋翼翼型的算例验证,表明方法的有效性。     

考虑传质传热效应的翼型积冰计算

本文采用计算流体力学的方法对NACA0012翼型前缘涉及传质传热效应的glaze ice积冰进行了预测.在流场计算中,用有限体积法对二维定常不可压粘流的时均N-S方程进行离散求解;采用四阶龙戈-库塔(RK)法求解水滴运动方程;通过求解在翼型表面控制体积内积冰过程中所遵循的质量和能量守恒方程,并且假定冰沿着与当地翼型表面法向一致的方向增长,来预测积冰的形状.文中同时对结有glaze ice冰翼型的气动特性进行了计算与分析.     

基于代理模型方法的翼型优化设计

提出了基于代理模型的两步优化方法,用于翼型在黏性流场中气动外形的优化设计.第一步优化使用基于代理模型的遗传算法(GA)获得全局最优解的大致范围.以本征正交分解(POD)方法作为第一步优化中气动力计算的代理模型方法,降低遗传算法的计算量,并对其采样解的生成方法进行改进,提高了计算精度;第二步优化使用基于NavierSto...     

多项式响应面代理模型在直升机飞行性能计算中的应用

在直升机飞行性能计算中,越来越多地采用了高精度的飞行力学模型,导致计算精度和计算量之间的矛盾更加突出.采用多项式响应面代理模型可以有效解决计算精度和计算量之间的矛盾.构造多项式响应面代理模型,首先需确定拟合阶数和采样点,再使用高精度飞行力学模型计算各采样点的需用功率,然后使用修正的Gram-Schimdt正交化方法和上三角追赶法求解最小二乘法问题得到拟合系数,最后检查代理模型的拟合精度.对算例直升机进行代理模型计算结果、原始模型计算结果和试飞结果的对比,再利用代理模型进行箅例直升机气动参数可行域求解,证明本方法拟合精度高,构造过程数值稳定,相比传统原始计算,计算速度快,没有收敛性问题,方便多人协同工作和前后工作衔接,具有很高的工程实用价值.     

翼型积冰的数值模拟

本文采用计算流体力学的方法对NACA0012翼型前沿的Rimeice积冰进行了预测。在流场计算中,用有限体积(FV)法对二维定常不可压粘流的时均N-S方程进行离散求解;采用四阶龙戈-库塔(RK)法求解水滴运动方程;假定水滴在与翼型相碰撞的点处完全凝结,并且冰沿着与当地翼型表面法向一致的方向增长,以此来预测积冰的形状。文中同时对迎角为4°时结冰翼型的气动特性进行了分析。     

基于网格变形的伴随方法在翼型优化中的应用

进行了基于网格变形的伴随方法在翼型气动优化设计中应用的研究。随着集成了伴随方法的流场求解器的普及和效率的不断提高,采用梯度法进行翼型气动优化设计的主要计算花费逐渐由计算梯度对流场变量的敏感度（或流场敏感度）转变为计算梯度对网格变形的敏感度（或网格敏感度）,后者的求解通常采用有限差分方法,计算花费较高。在传统伴随方法（或流场伴随方法）的基础上,引入了基于网格变形的伴随方法（或网格伴随方法）,采用网格伴随方法计算梯度,可以大幅度减少梯度计算花费,提高翼型气动优化设计的效率。     

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。     

一种旋翼翼型多点多约束气动优化设计策略

充分考虑伴随方法的梯度求解的准确性、CFD计算量小等显著优点,研究了引入基于伴随方法的梯度信息的响应面模型构造问题,发展了基于梯度信息改进的响应面方法,提高了多设计变量适应性及优化效率;针对悬停/前飞/机动状态下的旋翼翼型升阻比、阻力发散马赫数、最大升力等气动特性精确分析需求,分别提出了对应的合理气动计算策略;为有效适应旋翼翼型复杂气动设计问题,发展了基于伴随方法与响应面法有效结合、针对悬停/前飞/机动状态对应气动计算策略的一种较实用高效的旋翼翼型气动优化设计策略,提高了计算精度、鲁棒性与优化效率,进行了典型OA309旋翼翼型算例验证,优化后旋翼翼型与原OA309翼型相比,综合性能有较好改善,研究表明,所发展的气动设计策略是有效、可行的。     

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.     

基于Navier-Stokes方程跨声速翼型和机翼气动优化设计

将响应面方法引入到气动优化设计上来,进行了基于N-S方程跨声速翼型、机翼气动优化设计。通过去掉完全二阶多项式响应面模型中的二阶交叉项,大大减少了构造高维响应面模型所需要的计算量。合理地选择优化设计空间,保证了构造的响应面模型具有较高精度。跨声速翼型、机翼减阻优化算例结果表明该方法能有效地适用于气动优化设计问题,设计质量高,方法实用可靠,有较高的工程应用前景。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

低雷诺数下微型飞行器主动变形机翼非定常气动特性数值分析

以微型飞行器的气动外形设计为研究背景,通过数值求解N-S方程分析了主动变形柔性机翼的气动特性。空间离散格式采用中心有限体积法,时间推进采用双时间推进方法,其中子迭代过程由隐式LU-SSOR方法完成。在动网格技术的基础上,模拟分析了薄翼面上作行波运动的流场。计算结果发现,该行波翼型的气动特性相比于刚性翼型有明显改善,有效地抑制了大攻角下大尺度流动分离,同时升阻比提高了约35%,起到了显著的增升减阻的作用。本文的工作对于进一步的柔性机翼优化具有良好的理论研究与数值模拟的参考价值。     

基于动态边界控制的气动优化设计方法研究

本文根据控制变形物体边界变化的思想,建立了一种基于动态边界控制的气动优化设计方法,此方法通过在求解非定常流动方程过程中计算设计目标函数随设计变量变化的敏感性导数,这样在优化过程中不再需要求解定常流动方程,或共轭方程,从而使得优化过程得到简化并且便于在不同条件下应用.文中以二维翼型为例,用非定常欧拉方程为基本流动控制方程,针对两种优化设计问题,开展了翼型的优化设计,取得了良好的优化设计结果.     

基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机，基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻，包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性，并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求，面临高维多目标优化难题。针对该类问题，首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术，然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法，并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法，使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较，对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性，设计翼型高速气动特性得到了显著提升。