基于Kriging模型的离心叶轮结构优化设计

研究了以减重为目标的航空发动机离心叶轮结构优化问题,将Kriging模型与遗传算法相结合,应用拉丁方试验设计和有限元分析生成初始样本数据,利用初始样本数据建立离心叶轮重量和最大应力等状态参数的Kriging模型,运用遗传算法对该Kriging模型在设计空间进行全局寻优,利用有限元分析方法计算近似最优设计点的状态参数,并以此更新已有的设计样本数据,不断提高Kriging模型的近似精度.计算结果表明,基于Kriging模型-遗传算法的离心叶轮结构优化设计方法不仅可以获得良好的优化结果,比直接用遗传算法寻优减少了大量计算时间,提高了设计效率,同多项式模型-遗传算法相比也有效率优势.     

基于 Kriging模型机翼平面外形气动优化设计

使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。     

基于Kriging模型的旋翼翼型优化设计研究

以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求.     

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.     

粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用

将粒子群优化(PSO)算法引入Kriging建模过程,依靠PSO算法的群体搜索能力克服了模式搜索法单点序列搜索方式的局限性以及严重依赖于初猜解的缺点,保证了在任意初始条件下都能获取极大似然意义下的最优相关参数,从而有效确保了Kriging预测结果的最优无偏性.涡轮盘低循环疲劳可靠性分析实例表明,粒子群优化的Kriging(PSO-Kriging)近似模型对危险点周向应变变程的预测精度相对神经网络有数量级上的优势(最大误差由5.94%降低到0.09%),可不牺牲精度地代替有限元程序进行Monte Carlo模拟;同时PSO-Kriging建模与预测的总时间不及一次有限元分析的1/10.由于预测精度高(其最优无偏性由PSO算法保证)且计算开销不大,提出的PSO-Kriging对于实际工程结构的可靠性分析有一定应用价值.      

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.     

基于Kriging模型的翼型多目标气动优化设计研究

在翼型气动优化设计中引入Kriging代理模型,发展了一套高效、稳定的气动优化设计程序。采用拉丁超立方试验设计方法在设计空间内构造一系列样本点,通过求解二维可压缩的雷诺平均NS方程（RANS）得到其响应值来建立初始Kriging模型。优化设计采用Hicks-henne函数对翼型几何外形进行参数化表示,以阻力极小化为设计目标,考虑面积、升力、力矩等约束条件,通过算例证明,发展的优化设计方法不仅可行,而且具有高效稳定的特性。与传统的优化设计方法比较,大大减少了设计时间。     

基于Kriging模型的冰风洞试验冰形参数化方法

为增强冰形使用的可靠性,基于Kriging模型,提出了冰形曲线参数化的方法.以多组冰风洞试验冰形为对象,分析了方法的可操作性及其关键参数对结果的影响规律.同时,结合等效砂粒高度的概念,阐述了参数化冰形实际应用中的有效建议.研究表明:方法是可行的,它在保证了原冰形几何特征的基础上,有效光滑了小尺度的尖角和凹陷,优化了原冰...     

基于Kriging代理模型的高升力构型优化设计

本文发展了一种基于Kriging模型的高升力构型优化设计方法。采用分区对接网格技术求解N-S方程以及遗传算法,在着陆构型下使多段翼型升力系数最大。为了降低计算量和计算时间,在优化过程中采用Kriging模型代替复杂的流场计算。为了提高模型的精度,采用EI方法增加新的样本点。利用该方法完成了多段翼型缝道参数和外形优化设计。结果表明,在只优化襟翼缝道和襟翼缝道与外形同时优化两种情况下,该方法使得多段翼型最大升力系数分别提高7.55%和9.48%。     

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。     

集成弹流润滑理论及CFD方法的轴承热特性

为能准确预测传动系统内部角接触球轴承在喷油润滑方式下的热特性,通过建立轴承热弹流润滑(EHL)模型,获得球体与滚道微观接触界面间的载荷及摩擦因数,并采用局部生热法计算生热量;应用计算流体动力学(CFD)方法建立轴承油气两相热流耦合模型,研究湍流模型及流体域边界条件的设置,分析喷油速度、喷嘴位置及含气率对轴承内部传热性能的影响。结果表明:结合热弹流润滑理论及CFD方法可预测轴承在不同工况条件、润滑参数、几何参数下的最佳喷油速度、喷嘴位置及含气率;喷油速度为5 m/s时,轴承内部最高温度较其他喷油速度降低了4.40%;喷嘴位置在轴承下方时,轴承内部最高温度较其他位置降低了4.30%;含气率为15%时,轴承内部最高温度较其他含气率降低了1.57%。     

角接触球轴承生热预测方法与灵敏度分析

通过拉丁超立方实验设计法获取角接触球轴承NSK-7015C的结构参数样本数据,采用Newton-Raphson法求解轴承变形几何协调方程、滚动体平衡方程和内圈平衡方程所构成的非线性方程组。应用Kriging和Monte Carlo相结合的方法(AK-MCS)构建样本数据与轴承生热的函数关系,在此基础之上使用全局灵敏度计算方法计算轴承结构参数对轴承生热的影响。研究结果表明:在相同轴承结构参数下,采用AK-MCS法预测的轴承生热与轴承拟静力学分析模型求得的结果差值均小于0.003 W,说明AK-MCS算法的预测结果具有较高的准确性;轴承生热对轴承滚动体直径变化反应最灵敏,轴承内、外圈沟道直径影响次之,轴承内、外圈沟道曲率半径影响最小,该研究能够为轴承结构参数的设计优化和加工精度的选择提供理论依据。      

基于拟动力学高速角接触球轴承动态特性分析

为真实地反映高速角接触球轴承的运转情况,建立了高速角接触球轴承拟动力学分析模型,选用BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)计算方法嵌入高速角接触球轴承拟动力学计算程序,并通过与SKF公司开发的拟动力学分析程序AT74Y001的计算实例进行对比,两者计算误差在5%之内.通过分析不同结构参数合工况参数对轴承动态特性的影响可以得到:随着轴向载荷的增大,内、外圈接触角增大;随着径向载荷的增大,在承载区内圈接触角减小,外圈接触角增大,在非承载区内圈接触角增大,外圈接触角减小;随着转速的增加,轴承内圈接触角的逐渐变大,外圈接触角逐变小;随着钢球数目和轴向载荷的增大,轴承在3个方向刚度逐渐增大;随着内圈沟曲率系数、径向载荷和转速增大,轴承在3个方向刚度逐渐减小.