基于Pareto遗传算法的风力机翼型多点优化设计

以CST方法参数化翼型,利用XFOIL软件计算翼型的气动性能参数,采用基于非支配排序的NSGA-II遗传算法进行翼型的多点优化设计,研究变风速、变风向情况下风力机翼型高升阻比的设计问题。变风速情况下的多点优化设计表明风力机翼型的转捩性质对于性能有重要影响;变风向情况下的多点优化设计表明,将设计迎角取在失速迎角附近,可提高失速迎角,改善风力机翼型性能。

分散式多点优化算法及其在多段翼型气动优化中的应用(英文)

论述了一种基于基因算法与博弈论的分散式多点优化算法 ,并应用于多段翼型的气动优化。基因算法是在计算机中模拟自然进化的随机优化算法 ,随着科学技术的发展 ,越来越多的优化问题趋向于多目标优化 ,这就使得结合博弈论以寻求高效优化算法成为必然。本文分别构造了 Nash策略及 Stackelberg策略与基因算法结合的分散式多点优化算法 ,应用于多段翼型高升力气动优化 ,得到了数值结果 。

吸气式冲压发动机多点优化设计

为满足高超声速飞行器宽速域范围内发动机高性能工作要求,基于实验设计方法和代理模型,建立了吸气式冲压发动机的多点优化设计方法,获得了宽速域范围内性能均较好的发动机最优构型。以推力系数、升力系数和力矩系数为优化目标,以某型高超声速飞行器为对象,选取三个典型状态点进行了冲压发动机的多点优化设计研究,得到了最优构型方案,并将多点最优构型和传统单点最优构型在宽速域范围内的性能进行了对比分析。分析结果显示,多点优化设计方法得到的最优构型在大部分飞行状态下都具有较好的性能,即多点优化设计方法在宽速域范围内确实能够提高冲压发动机性能,证实了该方法的有效性和优势。

轴流风扇叶片截面翼型的多点优化设计

风扇和压气机的叶型优化设计是高性能风扇设计过程中至关重要的环节。在影响其性能的各项因素中,叶片的几何形状及其相应的气动性能起着关键作用。某轴流风扇叶型在设计工况下,气动性能良好,但它的许可工作范围较小,在非设计工况下性能明显下降。文章将贝塞尔曲线的参数化方法、叶型气动性能薄剪切层流动预测法与梯度优化算法相结合,建立了多攻角和多马赫数工况下的叶型气动性能优化方法。结果表明,叶型在非设计工况点具有优化的空间,与原始叶型相比,优化后的叶型气动性能有所提高。

动力短舱多点气动优化设计

跨声速发动机短舱的设计过程十分复杂,其设计往往需要在相互矛盾的设计要求中进行权衡。本文针对带动力短舱多点气动设计问题,采用类别形状函数变换法(CST)进行几何外形参数化,结合Kriging代理模型、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理框架,构建了动力短舱多点优化设计平台。在巡航状态,优化目标是降低短舱外表面最大马赫数使短舱阻力减小,提高外流性能;在最大推力状态,优化目标是降低进气道最大马赫数使进气品质提升,提高内流性能。与初始短舱相比,优化设计结果在两个设计点性能上均有所提高,最大马赫数在巡航状态最多降低5%,而在最大推力状态最多降低10%。参数影响规律表明,短舱头部参数对外流和内流性能影响较大,且影响规律不同,应作为短舱综合优化设计的主要参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto前沿阵面可以给出满足不同工程设计要求的最优方案。研究结果表明,本文建立的优化设计平台为动力短舱设计提供了有效工具,优化设计结果具有工程参考价值。

亚声速无人机S弯进气道的多点多目标优化设计

为提高亚声速无隔道式S弯进气道的整体气动性能,以提高总压恢复系数和降低畸变指数为设计目标,结合高精度数值模拟方法与第二代非劣排序遗传算法(NSGA-II),开展了无隔道式S弯进气道在马赫数0.25和0.7时的多目标优化设计。整个优化流程基于400个样本,最终得到四幅有效Pareto前沿图。从总压畸变Pareto前沿图中选取出优化算例并与原始进气道进行对比,结果表明:优化后的进气道中心线斜率入口段小、出口段大,而横截面面积分布的曲线斜率恰好相反;优化后的进气道低压区缩小、流动分离得到有效控制;虽然总压恢复系数提高有限,但是总压畸变得到大幅降低,在马赫数为0.25和0.7时,分别降低15.86%和23.61%。优化后的进气道在马赫数0.25~0.7整体性能得到有效改善。将该优化设计方法进一步推广应用于3个马赫数下的多点多目标优化设计,并得到了三维Pareto前沿图。

板料拉伸成形多点压边力优化

介绍了板料拉伸过程中压边力控制发展史及发展预测,提出了一种压边力优化方法———多点压边力方法,并通过ANSYS软件模拟出矩形盒件拉伸成形过程多点压边力优化曲线。

低雷诺数翼型多点气动优化设计方法研究

高空长航时太阳能无人机通常采用低雷诺数翼型,并且其跨昼夜飞行状态不同。基于代理优化方法,结合经过风洞试验验证的基于■转捩模型的RANS数值模拟方法,提出了基于不同飞行状态功耗分配权重的低雷诺数翼型多点气动优化设计方法。针对典型低雷诺数翼型E387,开展考虑"夜间巡航-上午爬升-白天巡航-傍晚下滑"4种设计状态下的多点气动外形优化设计,结果表明,优化后的低雷诺数翼型功率因子在4个设计点分别提升7.84%、7.95%、11.34%和6.98%,提高了其跨昼夜飞行周期下的气动性能。

多点收缩混沌优化方法及全局收敛性证明

针对目前混沌优化算法在选取局部搜索空间时的盲目性,提出一种具有自适应调节局部搜索空间能力的多点收缩混沌优化方法.该方法在当前搜索空间搜索时保留多个较好搜索点,之后利用这些点来确定之后的局部搜索空间,以达到对不同的函数和当前搜索空间内已进行搜索次数的自适应效果.给出了该算法以概率1收敛的证明.仿真结果表明该算法有效的提高了混沌优化算法的性能,改善了混沌算法的实用性.

基于非结构网格离散伴随方法的机翼多点多约束无粘优化设计

采用基于目标函数的非结构网格离散伴随方法进行机翼多约束单点和多点组合无粘减阻优化设计。通过基于目标函数的离散伴随模型计算目标函数梯度,考虑多种典型几何和气动约束,采用拉格朗日方法求解多约束优化问题,利用径向基函数进行几何模型参数化。对M6机翼单点和多点组合优化展示了本文优化设计系统的有效性,能够较好地满足工程实际需求。

低雷诺数翼型的气动外形优化设计

对翼型参数化方法Parsec和Hicks-Henne型函数系列方法,进行了低雷诺数翼型的参数化描述研究。分析了低雷诺数翼型气动优化目标设置特点,确定改进的Hicks-Henne型函数作为翼型的参数化描述方法。从基于功率因子最大的角度出发,结合Kriging代理模型和遗传算法的运用,进行了低雷诺数翼型的气动外形正优化设计。引入传统高雷诺数翼型的多点优化方法,进行两组不同速度域、两种不同加权系数下的多点优化,优化速度域最大范围15m/s,并结合翼型的单点优化进行研究。结果表明:多点优化更适用于低雷诺数翼型的气动优化;如果某多点优化翼型功率因子均值提高29.54%、力矩系数方差降低27.79%,有利于飞行航时和稳定性提高;多点优化具有较好的工程应用价值。

考虑多巡航工况的大型飞机气动弹性优化

针对目前大型飞机机翼常见的单点优化设计方法在考虑多巡航工况情况下非设计点性能较差的问题,提出了一种多工况气动弹性综合优化框架,考虑了不同的巡航工况,对大型飞机复合材料机翼开展气动弹性优化的研究。以最小机翼结构质量为目标,在气动弹性、应力/应变、强度等条件的约束下,通过遗传算法对机翼型架外形的蒙皮、腹板、凸缘等复合材料部件的铺层厚度展开设计,并根据优化结果进行了型架外形设计,采用高精度CFD/CSD耦合方法分析和校验了优化结果的升阻特性。研究表明:在不低于设计巡航外形气动性能的条件下,综合多巡航工况的气动弹性优化能有效减轻结构质量,从而减少整体燃油消耗。进一步对比分析了多巡航工况优化与单巡航工况优化,研究了巡航工况数目与优化结果之间的关系,结果表明:综合考虑多巡航工况的优化结果性能更好,且优化结果的整体性能随着优化巡航工况数目的增加而提升。

面向阻力发散的CRM机翼气动优化设计

为改善CRM机翼在偏离巡航点阻力系数迅速增大的问题,同时为得到更加稳定的阻力发散特性,在满足工程实际的气动约束和几何约束条件下,基于RANS方程及其离散伴随方程、FFD几何参数方法、线弹性网格变形方法以及SNOPT梯度优化算法等,对其进行单点、多权重两点以及多点优化设计。结果表明:不同优化策略下优化后机翼在主设计点处阻力系数较初始构型均有不同程度降低,经多点优化后机翼的巡航马赫数提高,且阻力发散特性的鲁棒性得以提高。

基于离散伴随的跨声速构型气动优化反设计

为了有效控制跨声速构型的表面压力分布,利用离散伴随方法精确、快速求解目标函数对大规模设计变量梯度的优势,采用CST和FFD几何参数法,分别构建了二维、三维气动反设计优化系统。通过NACA0012翼型和CRM机翼对构建的反设计系统进行验证,优化目标分别为RAE2822翼型和多点优化后的CRM构型的压力分布。结果表明:通过压力分布反设计得到的构型与目标压力分布对应的构型在几何外形上一致,迭代收敛性上气动反设计优化效率优于多点优化。

基于混沌优化的一种二层非线性规划算法

二层规划为强NP-hard问题,其数值求解极为困难,对于二层非线性规划更是如此.针对这种情况提出一种具有较强鲁棒性和实用性的多点收缩混沌优化算法,之后将其用来求解二层非线性规划.数值仿真表明这种方法能高质量的得出二层非线性规划的全局最优解,并且收敛速度快.

基于格点搜索法的MOMEDA在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对背景噪声下故障轴承产生的周期性脉冲特征微弱难以提取问题,提出多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)方法,并利用格点搜索法解决其滤波器设置需人工干预问题。首先以频域谱负熵为寻优目标,利用格点搜索法迭代求解MOMEDA滤波器最优阶数;其次应用该参数寻优方法下的MOMEDA对仿真信号和轴承内圈故障信号中的周期性脉冲成分进行增强,并通过平方包络谱提取微弱故障特征;然后应用受试者工作特征(ROC)曲线评估该方法的灵敏性和特异性。该方法可有效增强故障脉冲成分,且具有良好的灵敏性和特异性。

多因素影响下快递实体服务网点布局的最优决策模型分析

本文针对开设快递实体服务网点这一难以确定和选择的问题,提出一个合理且最佳的决策模型。这一解决方法不仅可以克服以往文献中计算量大的弱点,而且可以为不同类型布局(如大型商场、商铺、酒店、楼盘的选址选取、公司招聘选拔和员工绩效考核等类似问题)提供一个具有一般性的、切实可行的、可借鉴的有效途径。

基于自适应MOMEDA与VMD的滚动轴承早期故障特征提取

轴承故障衍生早期,由于故障尺寸较小且易受环境噪声和信号衰减的影响,因此故障冲击信号往往非常微弱。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已经在轴承的故障特征提取中有一定的应用,但对于背景噪声较强时的滚动轴承的微弱故障提取效果并不理想。针对这一问题,将改进多点优化最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)与VMD相结合,研究了滤波器长度对MOMEDA效果的影响,提出基于进退法确定最优滤波器长度的自适应MOMEDA方法。利用自适应MOMEDA对信号降噪并避免传统MED迭代以及滤波后可能出现的虚假峰值。将自适应MOMEDA降噪后的信号使用VMD进行分解,然后依据谱峭度大小进行重构,对重构之后的信号进行故障特征提取,取得了较好的效果。最后通过实验验证了方法的可行性及有效性。

基于ASSD-MOMEDA-FWEO相结合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承微弱故障信号的非线性、非平稳、易被强背景噪声掩盖的特点,提出一种自适应奇异谱分解(ASSD)、多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)与频率加权能量算子(FWEO)相融合的微弱故障诊断方法。首先,利用ASSD算法对原始信号进行处理,采用合成峭度与斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)作为联合判据,自适应确定奇异谱分量个数后,根据合成峭度最大原则筛选出最佳奇异谱分量。然后,利用MOMEDA算法对最佳奇异谱分量作进一步解卷积处理,实现故障特征强化放大。最后,通过FWEO算法获取解卷积信号的瞬时能量信号,并通过傅里叶变换(FFT)得到瞬时能量谱,从中拾取出故障特征信息。仿真和试验信号分析结果表明,所述方法可有效提取强噪声下微弱故障特征,实现轴承故障精确诊断。

791翼型水动力性能多点和鲁棒优化对比研究

为满足791翼型在多工况下具有较好水动力性能且能维持其稳定性的要求,在模糊集理论和鲁棒度的基础上分别建立多点优化和鲁棒优化数学模型,并依据样本空间和两者的优化目标分别建立代理模型。运用多目标遗传算法对代理模型寻优,并结合CFD数值计算和PIV实测结果对两种优化结果对比分析。结果表明:两种优化方法均能同时降低翼型在设计工况和非设计工况下的阻升比且能很好地改善尾流品质;多点优化能灵活调整不同工况下的权重因子,但其优化效果受所考虑工况数目的影响;相比于多点优化,鲁棒优化还能提升性能的稳定性,使其恶化的程度减弱,适用性更强。