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。     

悬停共轴刚性旋翼直升机涡尾迹高精度数值模拟

针对共轴刚性旋翼直升机流场涡尾迹的高精度数值模拟需求，结合结构化运动嵌套网格技术、高精度数值格式和非定常RANS方法，建立了共轴刚性旋翼直升机的非定常涡流场高精度数值模拟方法及高效并行化自主软件平台。运用所发展的方法和软件平台，进行了类“X-2”构型共轴刚性旋翼直升机悬停状态涡尾迹结构的高精度数值模拟。结果表明，所发展的数值模拟方法具有较高的计算效率和计算精度，能够捕捉到精细的涡尾迹结构及其非定常生成、发展和演化过程。