基于Kriging代理模型构建了针对大涵道比涡扇发动机风扇叶片的气动优化设计方法,集成了参数化建模、TurboGrid网格划分和计算流体力学(CFD)组合优化技术.以风扇叶片的各叶高截面叶型为优化对象,进行基于叶片安装角扭转和最大厚度位置移动的叶型重构.选取失速点流量作为目标函数,对风扇叶片稳定运行范围进行评估并优化.与原叶片相比,优化叶片的稳定运行范围拓宽10.1%,且在稳定运行范围中表现出更高的性能.效率和压力系数的最大增幅分别为2.63%和9.27%,表明优化过程有效地拓宽了风扇叶片的稳定工作范围,并大幅提高了效率和总压升等性能指标.

提高巡航气动效率和降低声爆强度是超声速客机设计的关键。首先建立了基于RANS方程的近场CFD预测和基于波形参数法的远场预测相结合的高精度声爆评估方法,然后采用有限差分法求解声爆目标对设计变量的梯度,与由离散伴随方程法求解的气动目标函数的梯度进行组装,作为权重目标值的梯度,并耦合自由型面变形参数化技术、基于逆距离权重插值算法的网格变形技术和序列二次规划算法,搭建了考虑声爆特性的气动优化系统。对超声速公务机翼身组合体构型先后进行了考虑声爆的机头偏转气动优化设计和机翼精细化气动减阻优化设计,优化目标分别为声爆值和阻力系数的权重之和、超声速巡航点阻力系数。结果表明,优化后机头下偏削弱了头部向下传播的激波强度,从而减小了远场声爆最大过压值;机翼精细化设计后阻力减幅达9.5%,载荷内移,外翼段压差阻...

在气动外形设计研究中,设计构型的阻力预测一直以来都是一项极具挑战的任务,而对于越来越复杂的构型而言,更是希望能够得到高准确度和高可信度的阻力数值结果。为了能够实现更加高精确度的阻力预测方法,并有针对性地开展气动外形设计研究,首先对比和分析了近场法和远场法进行阻力预测的特点,并提炼出现有主流的几种远场法关于轴向速度损失量(axial velocity defect)公式的优劣势和差异,进而提出了关于轴向速度损失量的改进方法,建立了改进的基于远场法的阻力预测方法和阻力分解方法。其次,在阻力分解方法建立的过程中,由于需要对阻力区域的选择划分进行判断和决定,因此开展了相关参数敏感性的讨论分析。然后,基于构造的阻力分解方法,针对Common Research Model(CRM)翼身组合体构型开展了气动特性研究,结果表明文中的方法不仅可以充分保证力系...

为了合理地在混合层流设计中减小阻力,降低能量消耗,利用吸气控制功率消耗与阻力、吸气速度的关系式,建立了考虑以吸气功率最小为优化目标的优化设计方法。该优化设计方法采用了自由变形(FFD)参数化方法,紧支型的径向基函数(RBF)动网格技术,改进的微分进化(DE)算法,以及耦合基于eN转捩预测的RANS流场高精度求解器。针对25°后掠角的跨声速无限展长后掠翼,进行了以阻力最小为优化目标的均匀吸气和以功率消耗最小为优化目标的分布式吸气的混合层流优化设计。优化结果表明,基于能量观点的优化结果在雷诺数10×10~6下可以达到均匀吸气的阻力收益,相比初始构型,阻力降低了29. 1%,上下翼面转捩位置分别推迟了18%和15%弦长,功耗降低了1. 7%;而在雷诺数20×10~6状态下,相比初始构型,阻力减小了41. 3%,比均匀吸气阻力优化结果提高了4. 5%,上下翼面转捩位置分别...

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性...

针对高负荷跨音速风扇级内部强逆压力梯度、强黏性剪切与可压缩跨音速流动特征,基于通道几何曲率控制技术开展高负荷跨音速风扇级的气动优化设计。通过合理调整通道几何曲率分布规律,在设计条件下,获得了一个高负荷风扇级气动新结构。结果表明:优化后的高负荷风扇级总压比达到2.490,绝热效率大于87%,质量流量达到25.8 kg/s,具备了较宽的高效率工作范围;叶片通道几何曲率从动力学层面上对通道附面层乃至主流具有重要的导流以及整流效果。

通过增加坐标转换步骤和虚拟框策略,得到适用于圆柱形物体的cylindrical free-form deformation(CYFFD)参数化方法,既可用于轴对称物体,也可以用于非轴对称物体。CYFFD可捕捉圆柱类物体独特的周向和径向变形特点,并能够保证框边界处曲面的导数和曲率连续。首先,通过使用坐标转换方法可在圆柱坐标系下实现沿周向和径向的变形。其次,由于圆柱形物体的精细外形设计需要,需要布置为首尾相连的贴近物面的控制框,这种布置形式会导致在圆柱周向出现框的边界与曲面的相交,难以保持曲面在控制框边界处的导数连续性,因此引入虚拟框方法并选取一些控制点作为虚拟的控制框点,从而保持导数和曲率连续。使用圆柱外形示例对比了CYFFD和传统方法的变形能力、框边界处的曲率连续特性。机身头部参数化示例表明CYFFD可以和传统FFD协同使用从而实现复杂的变形目的。...

粒子群优化(PSO)算法易于实现,对优化问题可以获得质量较高的解,被广泛应用在如气动优化这种非线性高难度问题中,但是面对多峰问题容易陷入局部最优,存在鲁棒性较差的问题,为了提高PSO的鲁棒性,提出了基于并行交换的增强粒子群优化算法(EPSOBPE)。该算法通过布谷鸟搜索算法(CSA)和PSO种群并行进化,分层交换操作和增强学习策略来增强算法寻优能力与鲁棒性。该算法兼具了CSA的全局搜索能力和PSO的局部能力,使得新算法具有极强的鲁棒性。函数测试表明,新算法相较于其他智能优化算法有更强的鲁棒性,对不同问题的适应能力更强。将EPSOBPE算法应用到RAE2822翼型和M6机翼的气动优化设计中,相较于其他算法可以得到更好的效果,从而表明新算法有鲁棒性,同时兼具了更好的寻优能力。

为了解决机翼/短舱一体化气动设计的高维非线性优化问题,基于高斯过程回归(GPR)模型提出新型优化设计方法.采用类别形状函数变换(CST)方法对机翼/短舱一体化构型中的翼型进行几何参数化建模;通过控制机翼形状参数、短舱形状参数和短舱安装参数实现机翼/短舱构型变形,该参数化建模过程共计包含50个设计参数.通过GPR模型构建机翼/短舱设计参数与气动性能之间的代理模型,并采用贝叶斯优化(BO)算法实现代理模型的自更新和最优气动外形的获取.结果表明优化后一体化构型的阻力系数下降了10.95%,通过流场分析发现机翼外形和短舱外形的优化改善了表面流场结构,短舱安装位置的优化减弱了机翼和短舱间的气动干扰.

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法，并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力，将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合，在增加收敛速度的同时，保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷，引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长，以增加其搜索效率;引入四元法，以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证，表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。