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。

CSRT与CST气动外形参数化方法对比

类别形状修正函数变换(CSRT)方法是在类别形状函数变换(CST)方法的基础上添加修正函数以克服其不具备局部性的缺点发展而来的新型参数化方法。通过考察参数化过程中翼型的表示误差和线性系统条件数,对CSRT和CST参数化方法的表示精度和数值单值性进行了对比。使用基于以上两种参数化方法的远场组元(FCE)激波阻力优化算法对超声速翼身组合体进行了零升激波阻力优化,结果对比得到:基于CSRT方法的两级优化具有更好的优化效果,激波阻力系数降低了34.7%。研究表明:CSRT方法需要比CST方法更多的参数数量以达到相似的精度,随参数数量的增长,CSRT参数化过程的病态化程度远低于CST方法;CSRT参数化方法可以结合适当的优化算法进行气动外形二级优化,其效果优于使用相同参数数量的CST参数化方法所进行的单级整体优化。

小型无人机翼型优化设计

采用类别形状函数变换(CST)方法对翼型参数化描述;利用Fluent软件,进行翼型升力系数和阻力系数的气动计算;以升阻比最大为优化目标,通过拉丁超立方设计生成样本点,建立了径向基神经网络(RBF)代理模型;使用粒子群优化算法(PSO),在Isight平台上,实现对Clark Y翼型优化的整个过程。优化翼型升阻比比原始翼型提高了约10%,表明此种方法是可行的,可用于小型无人机设计的工程中。

改进CST方法在翼型优化设计中的应用

形状类别函数变换(Class-Shape Transformation,CST)方法是近年来发展起来的一种新型气动外形参数化方法,该方法具有良好的鲁棒性,且涉及参数少、精度高,结果简单直观等特点,被广泛应用于翼型设计研究中。文章结合某小型无人机设计的工程实践,探讨了CST方法在小型无人机翼型设计中的应用,在借鉴他人研究成果的基础上,决定采用Bernstein多项式构建形状函数,分析了Bernstein多项式阶数对CST方法拟合精度的影响。仿真结果表明,当BPO>4时,拟合精度能够达到满意的要求,可用于该型无人机翼型的设计与优化。

基于CST的三维机翼气动结构解析参数化建模与优化方法

针对概念设计阶段机翼设计需要大范围探索设计空间并进行气动结构一体化设计的需求,提出一种基于类别/形状变换函数(class-shape function transformation,CST)的三维机翼气动结构解析参数化建模与优化方法。在二维CST基础上,推导三维CST参数化几何模型的解析函数形式,通过网格自适应离散与结构特征提取技术建立了三维机翼的气动和结构解析参数化模型,能够同时支持包括机翼几何构型、结构布局、结构尺寸、材料属性等参数的气动结构一体化快速建模与优化求解,具备几何模型大范围参数化以及气动、结构模型的建模过程自动化能力。采用该方法对某大展弦比机翼开展气动结构一体化优化设计,对比固定结构布局优化方案,优化结果梁由2个减至1个,翼肋由20个减至15个,质量相比减少26.1%。

基于CST-GAN的翼型参数化方法

翼型参数化方法对于翼型制造、气动和隐身等的优化设计具有非常重要的作用,为进一步提高参数化方法的表示能力,避免在优化过程中产生奇异外形进而提升翼型优化设计效率,结合外形控制能力更加灵活的类别形状函数变换方法(CST)及能够学习数据潜在分布的生成对抗网络模型(GAN),基于现有翼型数据库构建了一种新型翼型参数化方法:CST-GAN。通过考察生成翼型的几何质量及其表示误差,研究设计维度对CST-GAN翼型参数化的影响,并与Bezier、B样条及主成分分析(PCA)方法的表示精度进行了对比,最后基于该方法开展翼型优化设计。结果表明,该方法可以生成光滑、有效的几何外形,并能实现对翼型较为精确的描述。与其他几种常用参数化方法相比,CST-GAN方法具有较快的优化收敛速度和较好的优化效果,有助于改善优化效率,节约计算成本。此外,该方法鲁棒性强、易于实现,有拓展至三维机翼及整机的参数化建模并进行气动优化设计的应用潜力。

CST气动外形参数化方法研究

类别形状函数变换(CST)方法是通过类别函数和形状函数来表示几何外形的新型气动外形参数化方法。通过考察参数化过程线性系统的条件数以及对翼型的表示误差,研究了Bernstein多项式阶数(BPO)对CST方法单值性和精度的影响,并将CST方法与B样条法、Hicks-Henne法和参数化翼型(PARSEC)法的参数数量和表示精度进行了对比。使用基于CST参数化方法的远场组元(FCE)激波阻力优化方法对超声速机翼进行外形优化,优化后的机翼其激波阻力降低达61%。研究结果表明:CST方法具有参数少,精度高的优点;为保证表示精度,同时避免病态参数化过程,应使用4阶以上、10阶以下的Bernstein多项式定义形状函数。

超声速翼身组合体激波阻力优化的EFCE算法

超声速飞行器的横截面积分布对其激波阻力的影响十分显著,合理的机翼和机身横截面积分布可以显著降低其激波阻力。使用类别形状函数变换(CST)方法对机身进行基于横截面积分解的CST参数化外形表示,在此基础上提出了扩展的远场组元(EFCE)超声速翼身组合体激波阻力优化算法,并使用该方法对超声速客机翼身组合体进行外形优化,使其激波阻力系数降低了39%。研究结果表明:由于只进行一个方向上的面积分解,机身CST参数化所使用的参数数量和相应优化过程的计算量比机翼大幅降低;经过EFCE激波阻力优化的机身具有较为明显的面积率修形"蜂腰"特征。

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换(CST)方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.