响应面方法在跨声速翼型气动优化设计中的应用研究

基于响应面方法进行了跨声速翼型的气动优化设计研究。通过采用分次优化、逐步逼近的方法有效地解决了应用响应面方法进行多变量优化设计时拟合精度较低的问题。首先进行了翼型的反设计来验证该方法的可靠性,然后进行了跨声速翼型减阻优化设计。流场控制方程均采用N-S方程。响应面模型采用完全二阶多项式来构造,试验点的选取满足D优化准则。优化设计算例表明:进行分次优化所构造的模型精度满足设计要求,优化结果误差均小于1%;方法实用有效,减阻设计中阻力系数减少了19.34%。     

基于复合形方法的翼型优化设计研究

将流场分析程序和复合形优化方法耦合起来，发展了一种工程实用的翼型优化设计方法，用以提高翼型在多个设计点、在多种约束条件下的气动性能。通过求解N-S方程得到升力、阻力、力矩系数等气动参数，并以这些参数的适当组合构成目标函数，利用复合形优化方法对形成的目标函数进行最优化。算例表明，文中给出的翼型优化设计方法设计质量高，计算结果稳定，在工程上有较大的应用价值。     

变弯翼型与增升装置多目标气动优化设计研究

针对二维增升装置低速起飞、着陆状态和变弯度翼型高速巡航状态下的高低速气动特性进行综合优化研究,发展了一种基于Kriging代理模型与多目标遗传算法的增升装置多目标气动优化设计方法。使用自适应下垂式铰链襟翼机构,通过襟翼与扰流板联动偏转来改善飞机的低速起降性能及高速巡航性能。将襟翼铰链位置、扰流板偏角和襟翼偏角作为设计变量,通过求解N-S方程来预测初始样本点气动力,利用Kriging代理模型分别建立起飞、着陆和巡航状态下设计变量与气动力之间的关系,得到多个高效气动力预测模型,最后使用多目标遗传算法在代理模型的基础上进行多目标气动优化设计。设计变量变化时计算网格的自动生成采用RBF(radial basis function)动网格技术来实现。基于搭建的高效全局多目标优化设计平台进行了高低速综合气动性能多目标优化,并对Pareto前沿面的多目标解集进行了多设计点校验与分析,筛选出了多目标并重的优化解。     

跨音压气机转子多目标气动优化设计

采用基于雷诺平均N-S方程的全三维流场模拟程序和基于多目标遗传算法的数值优化程序,对跨音压气机转子NASA Rotor37进行了优化设计。对所开发的三维N-S方程求解程序进行了实验验证,完善了多目标遗传算法与响应面方法相结合的具有全局寻优能力的优化程序,以总压比和绝热效率最大为设计目标,应用该优化方法对NASA Rotor37进行考虑中弧线和厚度分布的多目标气动优化设计。结果表明:在满足流量约束的条件下,绝热效率提高了0.7%,总压比提高了0.66%,并且优化设计时间大幅减小。     

基于响应面模型的跨音速转子叶片气动优化设计研究

为了提高优化设计效率,节约成本,将试验设计方法、响应面近似模型与遗传算法优化方法结合在一起应用于跨音速转子叶片气动优化设计中.首先采用拉丁超立方试验设计方法生成样本点构建目标函数的响应面模型,然后利用遗传算法对响应面模型进行目标寻优,并对优化解进行流场分析验证.为了验证方法的可行性,以NASA rotor37转子叶片前缘积迭线弯与掠优化设计为例,总压损失系数为目标函数进行单目标优化设计,优化后总压损失系数降低了0.528%,总耗时20h,算例结果表明基于响应面近似模型的优化设计方法可用于叶片气动优化中,提高了优化设计效率.     

基于松散式代理模型管理框架的亚音速机翼优化设计方法研究

基于N-S方程的三维气动外形的优化设计一直以来都因为存在众多的设计变量和庞大的计算量问题而无法实现,为了解决这些问题,文中发展了一套机翼气动优化设计系统,该系统基于模拟退火粒子群优化算法、松散式代理模型以及动网格和改进的HicksHenne函数变形技术,选取翼根、翼梢各18个设计变量进行参数化。按某型飞机设计要求,在给定设计指标下进行优化设计,研究了基于松散式代理模型管理框架下,训练样本采用拉丁超立方方法对Kriging代理模型的预测能力进行评估,以及应用该代理模型框架进行了亚音速机翼的气动外形优化设计,结果显示,优化后机翼的气动特性有着显著提高。     

基于线性稳定性分析的eN方法在准确预测翼型气动特性中的应用

在耦合雷诺平均Navie-Stokes(RANS)方程求解可压缩层流边界层方程的基础上,求解了线性稳定性Orr-Sommerfeld方程,得到不同频率扰动在翼型边界层内沿弦向的放大因子N,进而采用eN转捩判断方法判断出流动转捩的位置.通过上述方法,实现了考虑转捩影响的翼型粘性绕流的雷诺平均Navier-Stokes方程数值求解,提高了翼型气动特性计算的精度.使用文中方法分析了翼型NACA63A015和NLF416的转捩点位置以及气动特性,与实验测得的结果进行比较验证了该方法的可靠性.     

基于分布式遗传算法的多段翼型优化设计

为了提高采用遗传算法的气动外型优化设计的效率，文中探讨了将分布式计算引入到优化设计过程中，实现了基于分布式遗传算法的多段翼型优化设计，进行了多段翼型的缝隙、重叠量和偏转角度等量的优化设计。设计实践表明，该方法是可行的。     

基于Pareto遗传算法的机翼多目标优化设计研究

文章将多目标优化方法中的Pareto遗传算法与能准确描述翼型无粘性流动的Euler方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼悬停效率和固定翼的升阻比作为优化设计的目标对需同时满足旋翼和固定翼两种使用要求的机翼进行了多目标优化设计。设计结果表明通过优化设计的机翼在气动性能上得到了提高,达到了优化设计的目的,文中发展的机翼优化设计方法是可行的。     

基于转捩模型的低雷诺数翼型优化设计研究

以微小型无人机翼型研究为背景,开展了低雷诺数翼型的气动特性及优化设计研究。首先采用求解雷诺平均N-S方程的有限体积法,对典型低雷诺数下NACA0012翼型标模进行数值模拟,对比分析了SA、SST k-ω湍流模型、低雷诺数修正SST k-ω模型以及k-kL-ω转捩模型的适用性和准确性。然后通过对低雷诺数下NACA0012翼型表面流场结构和流动特征的详细分析,提出了基于控制流动转捩位置改善翼型上边界层形态的低雷诺数翼型设计思想。最终基于转捩模型对SD7037翼型进行了多目标优化设计,设计结果表明优化后翼型气动性能得到了较大改善,最大升阻比可以提高约58.23%,在0°迎角下翼型上表面层流区域面积增大约26.8%,在4°迎角下翼型上表面流动转捩位置前移约0.15倍弦长,下游流动亦由优化前完全分离状态改变为实现流动再附,进一步验证了低雷诺数翼型设计思路的可靠性与可行性。     

基于膜概念和Kriging模型混合优化算法的翼型设计

在气动优化设计中,发展一些计算代价小同时又具有较好的全局/局部搜索平衡能力的优化算法十分重要。针对此,文章提出了一种基于膜概念和Kriging模型的混合优化算法。该算法对细胞膜的结构和新陈代谢运作机制进行了仿真,将粒子群优化算法与差分进化算法有机地结合了起来,增强了算法的寻优能力,同时,引入Kriging模型进行预估寻优,极大地减少了计算开销。函数测试结果表明,该混合算法具有很好的寻优能力。将该算法应用到单段翼翼型和两段翼翼型的设计之中,取得了良好的结果。     

复合材料尖削结构同级优化方法研究及ISIGHT实现

现有复合材料优化方法在进行尖削结构优化时,设计变量多而且难以保证纤维的连续性,文章提出了一种基于尖削结构模型的复合材料的同级优化方法。通过引入了铺层组、铺层组厚度、铺层组铺层顺序和铺层组距离变量等参数,在不影响优化结果的同时能有效的减少设计变量个数,并保证纤维的连续性。文章借助商业软件ISIGHT实现了该同级优化方法,采用某层合板优化问题验证了该方法的有效性。     

Navier-Stokes方程预处理方法及其对翼型绕流数值模拟的应用

在与定常方程相容的情况下,通过对N av ier-Stokes方程的时间导数项实施Cho i及Turkel矩阵预处理,发展了适用于低、亚、跨声速粘性流动的有效的预处理方法。对预处理后的控制方程采用了Jam eson格式进行有限体积空间离散和Runge-K utta显示时间推进求解,以及采用了FA S多重网格方法加速收敛。对RAE 2822、GAW-1等不同类型翼型进行了低速和跨声速流动的数值模拟。算例表明:Cho i预处理方法和Turkel预处理方法均有效改善了时间推进方法对低马赫数流动计算的收敛性,而且提高了计算精度;预处理方法同样适用于跨声速非线性流动的计算,且表现出了一定的加速收敛效果。     

基于遗传算法和分布式计算的翼型优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合，并将其引入到气动优化设计中。为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率，探讨了将分布式计算与遗传算法相结合，形成了基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计方法，并应用该方法进行了翼型的气动优化设计。设计实践表明，该方法是可行的，且由于采用了混合遗传算法和分布式计算而提高了优化的质量和效率。风洞试验的结果也验证了CFD计算与优化设计方法的可靠性。     

基于杂交算法的机翼结构布局优化设计

为了解决机翼结构布局优化问题,提出一种同时进行拓扑优化、形状优化及几何尺寸优化的杂交优化算法。对拓扑设计变量和形状设计变量采用混合编码方式构造染色体结构,利用MSC/NASTRAN实现尺寸优化,并将其结果作为布局遗传操作的依据,利用混合编码遗传算法进行布局优化。为了加快收敛进程,利用专家知识的启发性功能对布局设计区域进行了有效缩减,以产生符合工程实际要求的布局形式。通过对大展弦比机翼结构的布局优化设计计算,表明文中所提结构布局优化方法减重效果明显,是可行和有效的。     

结冰对翼型和多段翼型绕流及气动特性影响研究

对翼型结冰问题，在结冰条件下，利用数值方法分析研究翼型和多段翼型绕流流场及气动特性的影响。对于翼型和多段翼型，采用分区多块网格技术，结合法向外推的代数方法和求解椭圆型方程方法，生成高质量计算网格。采用中心有限体积法，以及Runge-Kutta显式时间推进格式，结合B—L代数湍流模型，运用流场分区求解算法，完成了绕流流场的N-S方程数值模拟，进一步针对3种不同的冰型：钝头体、双角体和尖头体冰型，分析不同形状的冰型对翼型和多段翼型绕流流场及气动特性的影响。     

一种基于杂草克隆的多目标粒子群算法

多目标粒子群算法(MOPSO)在优化函数时,尤其对于Pareto前沿是分段不连续的优化函数,存在收敛速度慢,种群多样性差的缺陷。针对此问题,将杂草克隆机制引入MOPSO,提出了一种新的多目标粒子群算法,称之为IWMOPSO。该算法利用改进的档案维护策略和不可行解增强多样性和均匀性,通过标准测试函数验证,能够使所求得的Pareto最优解逼近整个Pareto真实前沿,收敛性和多样性明显优于MOPSO和NSGA-Ⅱ,具有较强的应用性。     

求解RANS方程的高阶间断Galerkin方法研究

基于二维结构网格,对间断Galerkin方法(DGM)求解雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程进行了研究。根据混合有限元方法的思想,引入辅助变量,对粘性项中的高阶导数项进行降阶处理,再应用DGM对辅助变量方程和降阶后的RANS方程进行联立求解。对平板层流流动进行了数值模拟,结果表明,随着逼近多项式次数的增加,速度型和摩擦系数更加接近Blasius解。此外,还引入了Bald-win-Lomax湍流模型,对NACA0012翼型跨音速粘性流场进行了数值模拟,与实验结果进行了对比,进一步验证了算法的可靠性。     

结构可靠度分析的响应面法和随机响应面法的比较

从拟合功能函数方法、计算精度与效率、收敛性等方面对响应面法和随机响应面法进行了系统地分析.算例表明:与响应面法相比,随机响应面法实现了真正意义上的非侵入式分析.响应面法采用二次多项式响应面函数仅仅在验算点附近能较好地拟合真实功能函数,而随机响应面法采用高阶Hermite随机多项式,能在整个空间上很好地拟合真实功能函数.当随机变量个数较少时,随机响应面法的计算精度和效率均优于响应面法.并且随机响应面法可进行自身的收敛性分析,确定最优阶次的计算结果作为精确解,其收敛性也优于响应面法.