一种数据驱动的气动热预示模型

高效、高精度的气动热预示是高超声速飞行器设计的关键。然而，随着高超声速飞行器外形的日益复杂化和设计周期的不断缩紧，现有方法已很难满足高效精准的气动热预示。本文基于边界层理论和支持向量机发展了一种数据驱动的当地化气动热预示建模方法。首先，通过求解Euler方程获得边界层外缘信息，采用RANS方法计算热流分布样本；然后，通过设计的特征选择方法确定边界层外缘特征；最后，利用支持向量机构建气动热预示模型，实现边界层外缘特征与壁面热流的映射。对双椭球和二级压缩面的热流预示结果表明，该模型考虑了非均匀分布壁面温度等边界条件，具有较高的预示精度和良好的外推与泛化性能，典型位置热流预示结果和RANS计算结果的相对误差均小于5%。同时，以双椭球上表面中心线热流预示为例，对比传统POD降阶方法，发现该模型的预示精度更高，外推状态下预示精度较POD方法提升了4倍以上。     

高效率采样的数据关联融合气动力建模方法

飞行器设计阶段的气动分析需要大量的高保真度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本十分高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,构建了关联不同保真度数据的多保真度气动数据融合模型,并提出了最优关联点选取方法和均匀性增强序贯采样方法,以此实现co-Kriging变可信度模型的高效初始化与最速收敛。作为验证,选用标准数值算例开展建模研究,并结合统计结果对方法精度优劣进行了对比。最后将该建模框架成功应用于NACA0012翼型跨声速气动力工程算例当中。结果表明,与传统模型相比,在仅有的少量高保真度样本下,所采用的方法可以大幅提升变可信度模型收敛精度和建模效率,有效降低了采样成本;相较于高保真度单精度元模型,误差可降低50%以上。     

基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计

介绍了基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计方法.首先介绍了精度相对较高的飞行器气动和隐身特性数值计算方法,即,对于气动性能计算,求解的是结构网格上的NS方程加BL代数湍流模式;对于隐身特性计算,是用时域有限体积法来求解电磁学微分方程以获取RCS值.由于采用了高精度的数值方法,优化时单一设计点的气动性能计算和隐身性能计算变得较为耗时,因此在进行多目标遗传算法优化时本文采用了一种"少量样本计算+Kriging响应面模型建模"的优化策略.针对某类似X-47飞行器的一体化设计算例计算表明,上述设计方法是可行的,实现了优化设计中引入高精度的性能分析方法,有望提高优化结果的可信度.     

基于本征正交分解和代理模型的高超声速气动热模型降阶研究

气动热弹性分析是高超声速飞行器设计的关键技术之一。高超声速飞行器气动热的准确快速预测是气动热弹性分析的重要前提。针对当前气动加热工程计算、数值计算和实验研究均不能很好满足设计要求的问题,采用本征正交分解(POD)与代理模型(Surrogate)技术结合的模型降阶(POD-Surrogate)方法,建立了一种快速高效的高超声速气动热降阶模型框架。针对典型高超声速三维翼面气动热预测研究结果表明:当保留的POD基模态个数大于20时,PODKriging方法和POD-RBF(Radial Basis Function)方法的降阶模型得到的翼面温度分布与计算流体力学(CFD)计算温度L∞平均误差分别达到6%和14%,相对均方根误差(NRMSE)平均误差分别达到4%和12%,继续增加POD的基模态并不能提高降阶模型的预测精度;针对高超声速机翼气动热计算,POD-Kriging方法比POD-RBF方法具有更高的精度;针对典型的高超声速三维翼面气动热预测表明:基于POD-Surrogate方法的气动热降阶模型具有较高的精度和效率。     

适用于工程数据的飞行器气动特性修正框架

新型飞行器对气动特性的预示精准度提出了更高的要求，为此研究了一种适用于多条飞行试验数据的气动特性修正框架，实现了对地面气动模型及先验不确定性模型的修正。基于试验数据特点，首先从模型辨识角度，改进了传统的多元正交函数法，构建了多试验数据模型项的统计优选准则，设计了基于总体最小二乘思想的定制化参数估计算法；然后从不确定度量化角度，估计出了气动修正模型的总偏差，校验了先验不确定性模型。最后应用提出的修正框架处理某飞行器的10条试验数据。结果表明相比于原始地面气动特性预示方式，修正后的方式，一方面预测的气动系数更接近测量的气动系数，另一方面估计的气动误差带具有较少的误差带外测量点及最高的精细程度。     

宽速域高超声速飞行器设计与气动特性研究

为了提升高超声速飞行器在低速和超声速条件下的气动特性,提出了一种新型宽速域类乘波体机身加可变菱形连接翼的气动构型,飞行器通过连接翼的收放变化来实现展弦比和掠角的增减,提高全速域范围的气动性能。采用CFD方法,对低(超声)速和高超声速时的气动特性进行了数值计算。通过分析计算得出结论:在低速和高超声速时,飞行器的气动特性良好。结果表明,该设计方法是可行的,符合水平起降、宽速域飞行的发展趋势。     

基于样本映射与动态Kriging的飞行器离散连续优化方法

针对复杂飞行器系统离散连续混合优化计算成本高、全局收敛性差等问题,提出了一种基于样本映射与动态Kriging的离散连续优化方法（SMDK-DC）。该方法采用Kriging代理模型代替高耗时仿真模型以降低计算成本,并定制一种基于综合曼哈顿距离准则的样本点映射机制,在连续-离散空间内高效生成满足均布性要求的真实样本点。将期望改善度准则与重点采样空间方法相结合,辨识优质新增样本点,持续动态更新Kriging,引导离散连续优化过程快速收敛。标准数值算例测试结果表明,与SOMI、NOMAD等国际同类方法相比,SMDK-DC方法在全局收敛性与鲁棒性方面具有显著优势。使用该方法求解固体火箭发动机多学科设计优化问题,优化方案在满足燃烧室、内弹道等学科约束条件前提下,使得发动机总冲提升12.92%以上,且优化收益较SOMI方法提高1.71%,从而验证了本文工作的有效性与工程实用性。     

高速飞行器综合热管理方案快速仿真平台

高速飞行器面临严峻的外部气动热和内部设备热环境,以热防护系统和热管理系统组成的综合热管 理方案决定该类飞行器总体方案的闭合性,因此需要在飞行器初步方案设计阶段对综合热管理系统设计方案 进行快速仿真计算和可行性评估。以电子设备舱为例,采用模块化设计和一维简化方法,构建一个将飞行器热 源、传热和热控等热环境因素进行模块化封装的快速仿真平台;通过仿真算例对该平台进行验证。结果表明: 该平台可以快速实现飞行器电子设备舱综合热管理方案的模型搭建、计算与评估。     

基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失模型

发展了一种基于数据驱动的复杂进气下风扇转子叶根损失预测方法。提取了影响风扇转子叶根损失的关键气动参数作为输入变量，熵损失系数作为输出参数；采用计算耗时小的单叶片通道定常模型，通过给定不同边界条件并进行组合来构建样本数据库，使得数据库中样本点尽可能覆盖更广的复杂进气工况；采用径向基神经网络训练并构建输入变量与输出参数之间的映射，实现叶根损失的快速预测。计算结果表明：该损失模型能够准确捕捉叶根损失的径向分布趋势，并且相比于传统损失模型能够大幅提升预测精度。在不同流量、进气旋流以及畸变强度工况下，叶根流动损失平均预测误差基本小于10%。     

高超声速全机外形气动加热与结构传热快速计算方法

发展了一种无黏流场解与工程计算方法相结合的高超声速全机外形气动加热与结构传热快速计算方法。该计算方法结合了三维块结构网格无黏流场数值计算技术可处理复杂外形流动的优点与工程计算方法效率高的特点,将气动热的计算简化为绕飞行器的无黏外流(边界层以外)数值解和边界层内热流求解两个部分,同时耦合了防热结构传热计算模型、高温化学非平衡热效应估算方法以及弹道状态动态插值方法,可用于快速计算与分析三维复杂外形高超声速飞行器在弹道飞行状态下全机热环境参数、防热结构内温度场等随飞行时间的变化特性。以RAM-CⅡ、类Ⅹ-37B等典型高超声速飞行器为研究对象,在设定的飞行条件及热防护方案下,进行了气动加热与结构传热问题的求解,给出了全机表面热流密度与防热结构材料温度的时变特性。结果对比表明,所发展的方法具有快速、高效的特点,且计算精度可满足工程设计初期选型需求,可为高超声速飞行器的热防护系统初期设计及热环境特性快速计算分析提供技术支持。     

基于高效数值方法的高速飞行器气动力热特性快速预测研究

结合空间推进数值模拟方法和流线追踪法发展了气动力、热快速预测技术。针对高速飞行器的算例研究表明,相对常规时间推进方法,基于空间推进法的气动快速预测方法计算效率提高了一个量级,而两者气动力计算精度相当,相对实验热流预测误差在20%以内。所发展的技术为适应气动外形快速选型和优化设计需求提供了有效的方法。     

基于深度学习的飞行器故障情况下可配平能力快速预示方法

针对飞行器在执行机构故障条件下配平能力受限的问题，本文提出了一种基于深度学习的故障情况下可配平能力快速预示方法。首先，建立飞行器气动力矩和执行机构故障模型，并给出飞行器旋转配平条件。其次，在不同执行机构故障情况下，采用基于二次规划的可配平能力求解方法，在迎角/侧滑角二维平面内进行遍历求解，得到当前故障情况下的可配平能力剖面，并采用8个特征点进行包络，同时为所提方法提供样本。再次，利用深度神经网络强大的拟合能力，从样本中提取故障和气动力矩信息作为网络输入，特征点的迎角和侧滑角的值作为网络输出，离线训练深度神经网络。利用训练好的深度神经网络根据当前故障信息实时计算可配平能力剖面。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性和实时性。     

乘波体特性研究现状及展望

乘波体特性研究是开展乘波飞行器设计的基础。本文对乘波体相关特性的研究现状进行了分析，重点总结了乘波体几何特性、气动特性、气动热特性等静态特性和横航向稳定性、纵向稳定性以及弹性效应对稳定性的影响等动态特性的研究进展；在此基础上，对乘波体特性研究中还存在的困难和问题进行了分析，并对未来进一步的研究重点进行了展望。研究表明，乘波体的几何特性决定了其适用于高超声速飞行器的前体设计；乘波飞行器适用于在设计点和小迎角工况下飞行，宽速域、大空域范围内气动性能还难以满足实际使用需求；在进行高超声速乘波飞行器气动外形设计时，应综合考虑气动力和气动热之间的平衡折中，采用合适的气动热解决方法来满足工程应用的需要；乘波体需具有上反角和“下凸”的外形特征，以满足稳定性要求。可为乘波飞行器的研究发展提供参考。     

高速空气动力学三大手段数据融合研究进展

风洞试验、数值计算和模型飞行试验三大手段的深度融合，是开展新一代高速飞行器研究的必然需求。本文重点介绍了高速风洞试验设备、数值计算软硬件建设和航天模型飞行试验能力建设情况，以及自主研制的表面温度、热流、脉动压力、摩阻等飞行试验测量技术；并根据气动数据融合特点，提出了一种基于气动数据和物理模型相关度的融合准则，发展了基于组合深度神经网络的气动数据融合方法，解决了不同来源数据之间的数据关联问题，大幅提升了融合数据的可信度，在某高速飞行器俯仰力矩系数和头罩典型构型的气动热数据天地关联方面得到成功应用；综合运用三大手段，开展了高速激波-边界层干扰基础流动问题研究，建立了激波-边界层干扰力/热载荷天地相关性经验公式，修正了压力-热流关联关系，并首次证实了分离泡低频振荡现象在真实飞行条件下客观存在。     

热气动弹性变形对飞行器结构温度场的影响研究

气动加热造成的结构温升可能造成飞行器结构失效从而带来安全隐患。准确预测结构温度场在高超声速飞行器热防护系统与结构设计中显得尤为重要。气动热与传热耦合是提高结构温度场预测精度的有效手段,经长期研究与发展,不管是耦合方法研究还是实际工程应用都已开展了大量工作。但这些研究工作均未考虑结构变形对气动加热和结构温度场的影响。而在实际飞行过程中,特别是长时间飞行后,结构变形对结构温度场的影响往往是不能忽略的,对气动力/热环境也都有直接的影响。本文以飞行器静热气动弹性计算方法为基础,对高超声速飞行器机翼模型进行了考虑热气动弹性变形影响的气动热与传热耦合计算,并与不考虑变形对热环境影响情况的计算结果进行了对比分析。结果表明,虽然对于大面积区域变形对气动热/结构温度场的影响较小,但对于热防护结构重点关注且精度要求较高的前缘驻点附近区域计算结果变化明显。由此,也说明了考虑弹性变形对结构温度场预测的重要性。该研究工作为进一步提高飞行器结构温度场预测精度和结构热安全性能评估能力奠定了基础。     

面向飞行器概念设计的全速域气动分析工具

为满足飞行器概念设计中快速气动计算的需求,研究和开发了一种全自动化全速域气动分析集成工具。针对不同的速度域,该工具由三种计算方法组成:1)亚、跨声速情况,采用基于自适应直角网格的非线性全速势方程有限体积解法;2)超声速情况,采用基于自适应直角网格的欧拉方程有限体积解法;3)高超声速情况,采用基于当地表面斜度法的面元法。不同速度域的多种构型飞行器的算例结果表明,该集成工具的计算精度满足要求,且自动化程度高、收敛速度快,可应用于飞行器概念设计的快速气动分析。     

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.     

空天飞行器高超声速气动热特性计算方法

通过数值方法和基于无粘表面流线的工程快速方法,计算了空天飞行器基本型在Ma=8.0及Ma=10.2状态下的气动热特性。数值方法计算格式选用Roe的FDS格式,工程快速方法中飞行器的表面流线是通过基于直角网格的无粘Euler方程计算得到的,采用参考焓理论沿流线积分即得到沿流线的表面热流分布。结果表明,本文建立的气动热工程方法及数值方法得到的机身及机翼的热流分布与试验数据吻合较好,得到的驻点热流值与试验数据的误差小于5%。     

有翼再入飞行器气动外形集成设计优化

气动外形设计是有翼再入飞行器（RV-W）的关键技术之一。分析了气动参数对再入飞行性能的影响,探讨了有翼再入飞行器气动外形设计的规律和准则。基于上述设计准则,以类X-37B飞行器为研究对象,集成几何参数化建模、气动力、气动热、热防护等学科快速分析方法,采用多学科设计优化方法,以最优气动特性为目标对飞行器气动外形进行了优化;得到优化气动外形后,对飞行器热防护系统（TPS）进行了轻量化设计优化。结果表明,优化外形的气动特性相比初始外形得到了较大的提升,设计优化得到的热防护系统重量占比（8.7%）优于同类飞行器的热防护系统重量占比统计数据,说明了本文有翼再入飞行器气动外形集成设计优化方法的有效性,可为同类飞行器提供参考。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。