翼吊式飞机跨声速气动特性的不确定性分析

针对随机不确定性可能带来翼吊式飞机严重气动性能波动的问题,提出了一种基于主动学习加点策略的Gauss过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型方法用于不确定性分析,该主动学习加点策略能够有效地降低模型不确定性,提高不确定预测的精度。关注来流不确定性输入,分别使用Smolyak稀疏网格多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)方法和基于主动学习加点策略的GPR代理模型方法,结合Sobol灵敏度分析对翼-身-短舱-挂架几何进行了不确定性分析。结果表明,在跨声速条件下,攻角和Mach数的不确定性会引起翼吊式飞机升力系数和阻力系数的剧烈波动,其中升力系数的波动同时受攻角和Mach数的影响,阻力系数的波动主要由Mach数决定。

基于高斯过程回归的机翼/短舱一体化气动优化

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.