旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。