基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换（CST）参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学（CFD）流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks（RANS）和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。      

无轴涵道旋翼气动特性数值研究

采用基于非结构网格的滑移网格技术对无轴涵道旋翼与传统涵道旋翼的气动特性进行了非定常Euler方程数值模拟。分别考察了无轴涵道旋翼与传统涵道旋翼气动特性差异,中心孔径、涵道扩散角、涵道翼型对无轴涵道旋翼气动特性的影响。涵道扩散角变化范围为-6°~10°,涵道翼型选择NACA66、NACA0018及NACA4415三种翼型进行研究。研究发现:涵道翼型类型对无轴涵道旋翼的拉力分配影响较大,对称翼型能减弱旋翼上方低压涡从而涵道能产生更大的拉力;无轴涵道旋翼比传统涵道旋翼具有更优的拉力性能,转速为18 000 r/min时其总拉力是后者的1.185倍;减小无轴涵道旋翼的中心孔径能提高总拉力值,但整体耗能也将随之提高;涵道拉力占比越高的翼型,其最佳涵道扩散角越大,该状态下涵道拉力占比最高。      

基于控制论隐式约束的翼型跨音速减阻优化设计

采用基于梯度的优化方法来研究气动外形优化设计问题,其梯度的计算是通过求解伴随方程得到,与传统的差分法和遗传算法相比计算量大大减小.采用一种全新的隐式约束处理方法:约束自动地满足而且设计状态不改变,因而程序设计也相对简单高效.给出的算例也达到了预期的优化设计目标.     

多段翼型地效风洞实验的地板边界层控制研究

采用有限体积法求解雷诺平均N-S方程和SSTk-ω两方程湍流模型,数值模拟二维多段翼型在不同风洞地板边界条件下流动,并对固定地板边界层吹吸气控制技术进行了数值研究。计算结果分析了地板边界条件对多段翼型气动力、表面压力分布及流动结构的影响,证明了吹吸气控制技术可以有效减小地板边界层厚度,并对均匀吸气与切向吹气两种方法的特点进行了比较。     

跨声速翼型实验数据插值方法探讨

本文主要针对跨声速风洞翼型实验表面压力分布曲线处理中出现的问题作了分析和讨论。同时,从绘制该翼型压力分布曲线的特点出发,分别叙述了用拉格朗日分段抛物插值和三次样条插值对翼型压力分布曲线所进行的试探性工作。在比较、分析这两种方法的基础上,提出了实用中改进的措施和手段,着重介绍了改进的方法及效果。文中对具体的实践过程也作了较详细的分析说明,并用翼型压力分布曲线图给予直观的解释和验证。上述方法简便、实用,既可以有效地防止因插值方法使用不合理所引起的数值积分误差,而且又可以比较成功地应用于同类问题的处理中。     

非结构网格上N—S方程解法研究及在多段翼型绕流中的应用

在非结构网格上求解N－S方程时，靠近物面的网格伸展比相当大，用有限体积法进行显式求解时不易收敛并且雷诺数有一定的限制。本文采用的人工耗散项中含有网络的方向尺度，因而在不同区域选取不同：在粘性区内该项比物理粘性项小得多，在粘性区外与Jameson的人工耗散项相同。生成非结构网格采用的是层推进技术与传统的阵面推进法相结合的方法，这样能保证在粘中性区内网格有一定的方向规则，而在粘性区外网格完全非结构化。     

超声速和高超声速翼型非定常气动力的一种近似计算方法

本文叙述当地流活塞理论,根据这一理论导得超声速和高超声速尖前缘翼型的压强系数和振动导数公式。数值结果与实验数据和其它理论的结果作了比较。实例表明在活塞理论失效的情况(M_∞δ_(max)>1)下,本方法仍能给出合理的数值结果。     

等离子体激励抑制翼型失速分离的实验研究

进行了低速、低雷诺数条件下等离子体激励抑制NACA0015翼型失速分离的实验研究,研究了等离子体激励电压、激励电极数目和激励位置对流动分离抑制效果的影响.在翼型吸力面敷设不对称电极布局的等离子体激励器.在来流速度为4.27m/s,雷诺数为4.96×104的情况下,未施加等离子体激励时,从攻角为9°起翼型吸力面发生显著的前缘流动分离;施加等离子体激励后,流动分离在攻角小于26°的情况下均能很好地重附到翼型吸力面表面.实验表明,流动分离越严重,对等离子体激励的强度要求也越高,等离子体激励的电压和电极组数也必须相应增大;给定的流动分离状态下,等离子体激励的电压和电极组数存在一个阈值;等离子体激励的最佳位置在流动分离起始点的前缘;雷诺数增大后,流动分离更难抑制.     

基于代理模型的气动设计稳健优化方法

为了减少不确定分析的计算量,提出了一种基于代理模型的不确定性气动设计优化方法,其中代理模型主要用于简化不确定分析计算过程.运用拉丁方试验设计和Krig-ing建立了代理模型,用随机参数来表示尺寸误差和飞行条件的变化.基于代理模型,以蒙特卡洛模拟法作为不确定分析方法,求解气动性能的均值和方差.在此基础上定义了气动稳健优化问题的表达式,用遗传算法进行求解,并以某翼型的优化问题对该方法进行验证.结果表明,通过该方法得到的最优解对不确定性的敏感度大大减小,同时在不确定的情况下仍然能满足设计约束条件.     

多相等离子体气动激励抑制翼型失速分离的实验

开展了多相等离子体气动激励抑制NACA0015翼型失速分离的实验,详细研究了翼型升阻特性随激励电压、激励相角、输入电压波形和占空比等激励参数的影响.研究表明:雷诺数Re=4.9×105(来流速度60m/s)时,多相等离子体气动激励可有效抑制NACA0015翼型吸力面的流动分离,将翼型临界失速攻角提高2°;相位对流动控制...