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111.
112.
大型水陆两栖飞机翼型优化设计 总被引:1,自引:1,他引:0
对大型水陆两栖飞机翼型进行了数值优化设计研究,通过以翼型设计升力系数下的阻力系数最小化为设计目标和以翼型低头力矩、最大升力系数、失速后升力系数下降率作为约束条件的大型水陆两栖飞机翼型优化设计,在满足翼型相对厚度、最大厚度位置、最大弯度、最大弯度位置符合相应设计范围的情况下,得到了综合性能较基本翼型提高的新翼型.该设计方法适用于大型水陆两栖飞机的翼型设计,是一种符合工程应用实际的数值优化设计方法. 相似文献
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114.
改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。 相似文献
115.
超临界层流翼型优化设计策略 总被引:4,自引:0,他引:4
针对超临界层流翼型设计问题,提出一种两轮优化策略。采用γ-Reθt转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式的湍流模型对翼型边界层转捩进行预测。翼型几何参数化建模采用形状分类函数转换(CST)方法,设计变量为描述翼型几何特征的参数。第1轮优化的目的是尽量提高层流区域的比例,气动分析模型为基于Kriging模型的代理模型,优化算法为遗传算法,通过优化获得满足约束要求的层流翼型。第2轮优化目的是对第1轮优化获得的翼型进行微调,进一步提高翼型的升阻比,气动分析直接采用CFD程序,优化算法采用基于梯度的优化算法。算例表明,应用本文提出的两轮优化策略,可将超临界翼型NASA SC(2)0412优化设计成超临界层流翼型,翼型的上下表面层流区比例分别达到了55.5%和47.0%,升阻比提高了38.1%。 相似文献
116.
117.
气动设计问题中确定性优化与稳健优化的对比研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对优化问题的表述,说明传统确定性优化与稳健优化的区别。稳健优化需进行不确定性分析,同时追求系统的性能优化、性能偏差最小化、设计可行性稳健化。然后分别探讨了气动设计中确定性优化和稳健优化模型的建立及求解策略。根据不确定性分析方法的特点,选择基于代理模型的不确定性气动遗传优化分析方法。通过具体翼型优化实例讨论了稳健性优化与确定性优化的不同,并将结果进行对比,得出一定的结论。 相似文献
118.
NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。 相似文献
119.
采用类别形状函数变换(CST)方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络(RBF)代理模型;使用粒子群优化算法(PSO),在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。 相似文献
120.
星载SAR椭圆轨道全零多普勒导引方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多普勒中心频率在星载合成孔径雷达(SAR)成像中,直接影响方位向的模糊度及图像的定位精度。全零多普勒导引方法通过调整偏航角和俯仰角,使多普勒中心频率为零,但现有方法都导致残余多普勒中心频率较大。文章利用椭圆轨道下多普勒中心频率的表达式,将多普勒中心频率分为仅与俯仰角相关部分,以及与俯仰角和偏航角都相关的部分,令两部分分... 相似文献