基于Gauss过程回归的超临界二氧化碳透平设计-优化方法

针对传统超临界二氧化碳(S-CO2)透平设计方法精准度差、设计及优化周期长的问题,基于一元流动理论建立了快速的S-CO2向心透平热力设计方法,结合高精度的三维气动分析方法,提出了一种基于Gauss过程回归的设计-优化方法,利用热力设计以及Gauss过程回归预估透平气动设计的真实效率,并在模拟退火过程中检验设计结果的有效性,通过S-CO2透平的设计及优化算例证明了该方法的高效性。结果表明:透平等熵效率从初始设计方案的83.68%提升至最优设计方案的91.20%,对于传统的气动设计及模拟退火方法需要120次的气动分析,而该方法仅需24次气动分析,大幅缩短了设计-优化时间,具有较高的工程实用价值。

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。