跨、超音速流动的区域分解方法与并行算法

研究二维跨、超音速无粘性流动的 Euler方程区域分解方法、并行算法及其应用。通过内边界耦合条件实现相邻子区域解的光滑过渡,以得到总体流场的数值解。发展了一种多块区域之间守恒型的有效内边界耦合方法,对二维翼型跨音速流动和钝头体超音速流动等进行了分区数值求解,分区计算结果与其他单区计算结果作了比较,并讨论了多种区域分解数目的分区计算效率。并行计算采用纯结点并行编程方式和“先进先出”的同步控制等待机制,利用 PVM并行环境对二维绕翼型跨音速流动做了二区和四区分区并行计算。     

动网格区域对叶片颤振流固耦合计算效率及精度的影

采用分区动网格对叶片进行流固耦合分析时,动网格区选取不当,会影响计算效率及精度。考虑到叶片振动主要影响叶片周围的流场,取叶片附近区域为动网格区,并通过弹性体法实时更新其内部网格。采用RANS方程描述流场,并通过SIMPLE算法求解流场得到叶片表面静压。通过直接积分法求解叶片振动控制方程得到叶片响应。通过叶片振动与流场之间的迭代求解实现流固耦合计算。采用对数衰减率评估叶片振动的稳定性,对数衰减率为0时的压比即为颤振临界压比。计算了轴流压气机叶片的颤振边界,并研究了动网格区对计算效率及精度的影响。结果表明,对于叶高为0.17m左右的轴流压气机叶片来说,取动网格区外边界到叶片的距离与叶片最大位移的比值约为2时,能够在保持计算精度的前提下,最大限度地提高计算效率,计算时间比全域动网格减少了13.4%,颤振临界压比的计算值相对全域动网格的误差为0.49%。     

动网格区域对叶片颤振流固耦合计算效率及精度的影响

采用分区动网格对叶片进行流固耦合分析时,动网格区选取不当,会影响计算效率及精度。考虑到叶片振动主要影响叶片周围的流场,取叶片附近区域为动网格区,并通过弹性体法实时更新其内部网格。采用RANS方程描述流场,并通过SIMPLE算法求解流场得到叶片表面静压。通过直接积分法求解叶片振动控制方程得到叶片响应。通过叶片振动与流场之间的迭代求解实现流固耦合计算。采用对数衰减率评估叶片振动的稳定性,对数衰减率为0时的压比即为颤振临界压比。计算了轴流压气机叶片的颤振边界,并研究了动网格区对计算效率及精度的影响。结果表明,对于叶高为0.17m左右的轴流压气机叶片来说,取动网格区外边界到叶片的距离与叶片最大位移的比值约为2时,能够在保持计算精度的前提下,最大限度地提高计算效率,计算时间比全域动网格减少了13.4%,颤振临界压比的计算值相对全域动网格的误差为0.49%。     

旋转坐标系下分区计算的LU隐式方法

将隐式时间迭代方法应用于并行计算是CFD研究中的热点问题,研究发现LU-SGS格式在旋转坐标系下对分区边界比较敏感,对旋翼悬停状态进行分区并行计算时碰到了计算发散的问题。针对此问题,对基于LU分解的3种隐式时间迭代格式（LU-SGS、DP-LUR和HLU-SGS）进行了对比研究,设计了静止流场下的旋转网格算例对计算方法进行测试。结果表明,LU-SGS格式在网格边界采用简化处理方法,当边界的逆变速度增大时会引起数值误差放大,误差的不断积累导致计算发散。DP-LUR和HLU-SGS格式通过在边界单元采用雅克比迭代算法,能有效消除分区边界影响,使计算格式在大CFL数条件下保持稳定,其中HLU-SGS继承了LU-SGS迭代效率高的特点。在此基础上,采用并行化的LU隐式方法对Caradonna-Tung旋翼进行了并行计算,针对两套稀密程度不同的背景网格,在产生复杂分区边界的计算网格条件下,均获得了气动力和旋翼尾迹都充分收敛的流场。通过计算,分析了背景网格密度对预测气动力性能和捕捉尾迹流场的影响,计算结果与试验值吻合良好,验证了当前隐式计算方法适用于旋转坐标系并行计算,适合于推广至其他大规模并行分区的流场计算。     

区域分裂的SIMPLE算法用于管路粘性流场计算

为了研究气动系统中节流管的特性和计算节流管内部及尾部射流区的粘性流场,利用ＳＩＭＰＬＥ算法对两端带有节流口的管路粘性流场进行了数值计算,根据管路的几何形状和流动特点,对计算区域共划分了５个区,并给出了相应的分区算法和各种边界条件的处理方法,通过计算得到节流管内各项参数。计算结果表明这种算法不仅可以计算出管路内部的流场,而且可以计算出管路尾部射流区的流场,并可以较好地描述通量的守恒性。     

分布存储结构并行处理机上隐式有限差分算法并行尝试

通过对传统的Beam-Warming隐式格式的并行化尝试,实现了无粘和粘性空气动力学方程的并行求解。计算中采用了SPMD并行编程模式,并将静态非重叠网格区域分裂技术用于建立计算区域和并行处理系统处理器节点之间的映射。结果表明原等价串行算法的稳定性和收敛性被基本保留,获得的加速比和并行效率较为满意。     

基于图像处理思想的自适应网格技术

为了提高激波和旋涡等复杂流动现象的捕捉精度和计算效率,基于图像处理的思想,研究了非结构网格的自适应加密和稀疏算法.将流场计算网格与图像像素类比,借鉴图像处理的方法,提出了一种流场自适应区域的分割算法.该方法能自动对自适应区进行分层,中间区域网格可以达到原来多次自适应的效果,而且提高了生成网格的质量.将算法嵌入到流场求解器中,根据流场求解结果对网格进行自适应,并使用算例进行了验证.     

非结构混合网格自适应并行技术

计算流体力学（CFD）模拟实际工程问题所采用的网格规模可达千万量级，并行技术是减少计算时间的有效方法。耦合流场信息的网格自适应技术能有效动态优化计算网格，被NASA视为一项亟待发展的CFD关键技术。混合网格自适应系统包含网格分布优化、表面网格投影和空间网格匹配等关键技术。针对以上3项关键技术分别建立了高效的并行算法。首先，提出了"先唯一后同一"的两步法策略实现了网格单元分布优化过程的并行相容性；其次，基于局部曲面拟合思想，实现了曲面重构和新增物理网格点投影的完全并行；再次，提出了空间网格匹配技术的半并行算法，快速解决了网格单元交错问题。为了提高后续流场计算的并行效率，发展了基于并行重分区-网格数据迁移方法的动态负载平衡技术，并采用圆柱激波流场自适应模拟对动态负载平衡技术进行初步验证。最后，采用三角翼自适应加密测试了自适应系统的并行效率。结果表明，建立的混合网格自适应系统并行效率较高，且相比流场求解耗费总时间的比例低于1%。     

带副翼三维机翼绕流的Euler方程解

提出了一种求解带副翼偏转三维机翼绕的Ｅｕｌｅｒ方程计算方法。采用对接分区网格民分区求解算法的结合,有铲地求解绕引外形的复杂流动,提出了一种满足通量守恒的内边界耦吉选用ＶａｎＬｅｅｒ分裂格式离散玩粘通量项,并构造了一种Ｌｉｍｉｔｅｒ函数以保证ＴＶＤ性质。数值算例表明本方法是求解带操纵纵面偏转的机翼绕流的有效方法。     

CE／SE并行计算研究及在Euler方程中的应用

时空守恒元和解元方法(CE/SE)是一种高精度的数值求解方法.采用改进的CE/SE方法和并行分区技术,针对非结构网格,发展了一套求解二维Euler方程的并行程序.对NACA0012翼型的亚跨声速流动和多段翼型复杂绕流进行了分区并行求解,多区并行计算的结果与实验的结果吻合较好,表明了本文研究方法的正确性和有效性.同时文中的分区方法能实现各处理器之间的负载均衡,有效地节省计算时间.     

基于图的DTAD的简易稳健自动生成算法

二维任意域(含任意多个空腔)的Delaunay三角剖分(简记为DTAD)广泛应用于有限元网格生成等方面。本文提出了一种基于图的DTAD的简易稳健自动生成算法。该算法首先构造任意域中所有边界点集的约束最小生成树,然后将同时满足本文所给三个简易约束算法的边逐次引入初始三角形网格表,形成边界点集的三角剖分,再通过稳健局部优化算法和贴体生成核插入算法自动生成DTAD。本文同时分析了退化及数值计算误差对剖分结果的影响,在提高局部优化的稳健性方面对该算法做了进一步完善,使之能更好地满足任意域网格剖分的要求。文末给出具体应用实例以说明本文所提算法的有效性。     

GPS软件接收机的捕获与跟踪算法

研究了GPS软件接收机的捕获与跟踪算法。分析了时域串行滑动相关捕获算法和频域基于FFT的并行相关捕获算法,设计了适合GPS软件接收机的并行算法,实现了对空中可见卫星的捕获。针对GPS信号的特点,设计了基于DLL与PLL相结合方法的GPS跟踪算法。利用实测中频信号对上述捕获与跟踪算法进行了验证分析,测试结果表明,基于FFT的并行相关捕获算法能够有效增强软件接收机的捕获能力,采用DLL与PLL相结合的方法能够实现对GPS信号的有效跟踪。     

A quantum inspired genetic algorithm for multimodal optimization of wind disturbance alleviation flight control system

This paper develops a Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) to find the sets of optimal parameters for the wind disturbance alleviation Flight Control System (FCS). To search the problem domain more evenly and uniformly, the lattice rule based stratification method is used to create new chromosomes. The chromosomes are coded and updated according to quantum-inspired strategies. A niching method is used to ensure every chromosome can converge to its corresponding local minimum in the optimization process. A parallel archive system is adopted to monitor the chromosomes on-line and save all potential feasible solutions in the optimization process. An adaptive search strategy is used to gradually adjust the search domain of each niche to finally approach the local minima. The solutions found by the QGA are compared with some other Multimodal Optimization (MO) algorithms and are tested on the FCS of the Boeing 747 to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用

针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的.     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的受自然现象启发的元启发式智能优化算法，其强大的全局搜索能力和收敛速度受到了广泛关注。多目标布谷鸟搜索（MOCS）算法是一种在单目标布谷鸟算法基础上发展的可以直接求解Pareto解集的多目标优化算法。针对原始MOCS算法的不足，采用一系列措施以提高算法的收敛精度、收敛速度以及解的均匀性：通过引入非支配排序与拥挤距离来改进解的适应度评估；通过改进随机游走策略来提高局部搜索能力；通过引入改进的自适应丢弃概率策略来提高算法的收敛速度；加入档案管理机制，提高解的均匀性。典型的多目标数值算例结果表明，改进的MOCS算法相较于当前主流的NSGA-Ⅱ算法拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。以RAE2822双目标升阻比优化设计为例，将改进的MOCS算法应用于多目标气动优化中，改进的MOCS算法共获得64个Pareto解，优化后的翼型气动性能有明显的提升，设计者可以根据自己的偏好选取不同的Pareto解。对于气动优化问题，改进的MOCS算法与目前主流的NSGA-Ⅱ相比，收敛速度更快。     

三维环境下离心/斜流压气机二维叶型优化设计

考虑离心/斜流压气机转子叶片通道内流动的强三维性,提出在三维环境下进行二维叶型优化设计.通过对能量方程中黏性耗散项改进,解决了Denton黏性体积力方法模拟离心/斜流叶轮三维流场效率偏高的不足.将改进流场计算模块与并行遗传算法寻优模块相结合,构成离心/斜流压气机二维叶型优化设计软件.采用所研制的软件,分别对离心叶轮和斜流叶轮叶尖处叶型进行优化设计.优化叶片基本达到目标流量和压比,在整个工作范围内效率都提高明显:在设计点离心叶轮效率由0.938提高到0.947,斜流叶轮效率由0.899提高到0.918.      

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。     

弹道导弹总体参数的混合遗传算法全局优化

液体火箭发动机推进弹道式导弹总体设计参数的全局最优化问题是亟待解决的计算问题。遗传算法具有全局搜索能力强、鲁棒性强、适于并行处理的特点,而Powell算法具有很好的求解局部最优解的能力。将两种方法进行有效改进后使之相结合,设计出并行全局最优化混合遗传算法。并以此为基础,建立了液体火箭发动机推进弹道式导弹总体优化设计模型。以液体火箭发动机推进弹道式导弹的起飞质量最小为目标,对液体推进剂弹道式导弹设计参数进行了优化设计。数值优化结果表明:该混合算法提高了搜索全局最优解的速度,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优设计参数。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。