考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，依次包括建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)；確定翼型的設(shè)計狀態(tài)和設(shè)計目標；采用拉丁超立方取樣方法獲得若干樣本翼型數(shù)據(jù)；建立代理模型；建立優(yōu)化種群并采用多目標優(yōu)化算法對優(yōu)化種群進行尋優(yōu)。本發(fā)明結(jié)合經(jīng)典的翼型參數(shù)化方法、代理模型技術(shù)、多目標優(yōu)化算法，構(gòu)建了高效可靠的戰(zhàn)斗機小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，通過二維環(huán)境下對翼型的幾何和氣動性能約束來保證翼型在小展弦比機翼上的性能，通過本模型設(shè)計的翼型可以大大提高機翼的跨音速和超音速性能，提高飛機的超音速巡航能力同時增加航程和作戰(zhàn)半徑。
【專利說明】
考慮H維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及機翼翼型設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，W及計算機仿真與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體 為一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對于大展弦比機翼，機翼表面大部分面積上的氣動特性接近二維流動，=維流動 只在翼根和翼尖部分，因此，翼型的氣動特性將決定整個機翼的氣動特性，翼型的選擇對大 展弦比機翼設(shè)計十分重要。對于現(xiàn)代先進戰(zhàn)斗機及高機動無人機，一般要求從亞音速到超 音速的范圍內(nèi)都具有優(yōu)越的性能，因此機翼一般采用小展弦比大后掠角薄機翼。對于小展 弦比或者大后掠機翼，普遍的認為是，機翼前緣或側(cè)緣卷起的=維分離滿W及它們對流場 的誘導作用，使機翼的最大升力系數(shù)有很大的提高，對大迎角下機翼的氣動力有決定性的 影響，運些與W二維封閉型分離區(qū)為主要特征的大展弦比機翼分離流動形態(tài)有很大不同， 運就使得翼型最大升力特性和失速特性對小展弦比機翼影響較小。因此在運類機翼的氣動 設(shè)計中，一般認為機翼的平面形狀起著決定性作用，而翼型重要性降低，通常采用相對厚度 小于6%且頭部較尖的小彎度翼型，重點進行平面形狀、彎扭和厚度修形設(shè)計。
[0003] 但在實際飛機設(shè)計過程中，我們發(fā)現(xiàn)對于小展弦比機翼，雖然W=維流動占優(yōu)勢 為其特征，但是翼型對小展弦比機翼設(shè)計仍然十分重要的，因為:翼型的跨音速升阻特性直 接影響飛機的航程，超音速阻力特性直接影響飛機的超音速巡航能力，翼型的彎度直接影 響飛機的機動能力。翼型的前緣形狀可W影響=維分離滿面的生成、發(fā)展和滿的位置，可W 影響滿升力和前緣吸力，從而影響飛機的大迎角升阻特性。翼型的超臨界性能即使對小展 弦比機翼也仍有直接的影響，現(xiàn)代高機動能力的戰(zhàn)斗機不僅要求所用的翼型具有高的最大 升力，而且還要求在較大的升力系數(shù)時翼型有大的升阻比。翼型的阻力發(fā)散邊界、升力抖陣 邊界，仍然對機翼的性能有重要的影響。因此，即使對小展弦比或大后掠機翼，翼型的選用 和設(shè)計仍然是飛機設(shè)計的一項重要內(nèi)容。
[0004] 傳統(tǒng)的翼型設(shè)計方法對于小展弦比機翼并不適用，運是因為：
[0005] 對于超音速的狀態(tài)，機翼不同位置處翼型的壓力分布基本相同，二維設(shè)計的結(jié)果 與=維的評估結(jié)果保持一致，因為在超音速情況下，機翼表面的流動主要是二維流動，=維 效應不明顯，很容易從機翼的設(shè)計指標中提取翼型的設(shè)計指標。另一方面，小展弦比機翼的 超音速阻力主要來自于超音速波阻，因此通過翼型設(shè)計減小機翼的零升阻力可W達到超音 速減阻的設(shè)計目的。
[0006] 在跨音速的狀態(tài)下，機翼不同位置處翼型的壓力分布截然不同，與二維翼型的壓 力分布也相去甚遠，也很難找到翼型與機翼的設(shè)計狀態(tài)之間的關(guān)系。因此，小展弦比機翼翼 型的設(shè)計不能通過傳統(tǒng)的方法解決，二者的設(shè)計狀態(tài)不一致，導致設(shè)計結(jié)果趨勢相反。另一 方面，翼型的設(shè)計主要減小的是激波阻力即零升阻力，對于小展弦比機翼，跨音速情況下誘 導阻力占大部分。因此跨音速情況下小展弦比機翼，通過傳統(tǒng)的二維翼型的設(shè)計并不能保 證設(shè)計結(jié)果的正確性。
[0007] 為了考慮機翼=維效應的影響，本發(fā)明在翼型設(shè)計的時候，通過對非設(shè)計點的約 束、翼型中部彎度的約束，來考慮機翼=維效應的影響，從而保證小展弦比機翼翼型設(shè)計的 有效性。通常把超音速巡航阻力和跨音速巡航阻力作為優(yōu)化設(shè)計的目標，W提高飛機的超 音速巡航能力同時增加航程和作戰(zhàn)半徑。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明提出了一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，通過二維環(huán)境下 對翼型的幾何和氣動性能約束來保證翼型在小展弦比機翼上的性能，結(jié)合經(jīng)典的翼型優(yōu)化 設(shè)計方法，構(gòu)建了高效可靠的戰(zhàn)斗機小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，具有很高的實用價值。
[0009] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0010] 所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于:包括W下步 驟：
[0011] 步驟1:建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)；
[0012] 步驟2:確定翼型的設(shè)計狀態(tài)和設(shè)計目標，分為
[0013] 跨音速設(shè)計點:Ma = 0.85，Cl = 0.27 minimize:Cd;和
[0014] 超音速設(shè)計點:Ma = 1.5，Cl = 0.1 minimize:Cd；
[0015] 其中Ma為馬赫數(shù)，Cl為升力系數(shù)，Cd為阻力系數(shù)；
[0016] 步驟3:依據(jù)步驟1參數(shù)化處理得到的初始翼型數(shù)據(jù)，采用拉下超立方取樣方法獲 得若干樣本翼型數(shù)據(jù);并對所有樣本翼型進行流場求解，其中流場求解的設(shè)計狀態(tài)為步驟2 中確定的翼型設(shè)計狀態(tài)；
[0017] 步驟4:根據(jù)步驟3得到的若干樣本翼型數(shù)據(jù)和每個樣本翼型的流場求解結(jié)果，建 立代理模型；
[0018] 步驟5:建立優(yōu)化種群，所述優(yōu)化種群中包含若干樣本點，所述樣本點為滿足小展 弦比機翼翼型幾何約束的參數(shù)化翼型數(shù)據(jù);采用多目標優(yōu)化算法對優(yōu)化種群進行尋優(yōu)，優(yōu) 化目標為：
[0019] 對于Ma = O . 85 ,Cl = 0.27的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最小，且對于Ma = 1.5，Cl = 0.1的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最小；
[0020] 同時在優(yōu)化過程中，優(yōu)化結(jié)果翼型滿足W下約束：
[0021] ^fa = 0.25時，優(yōu)化結(jié)果翼型的最大升力系數(shù)不小于設(shè)定值；
[0022] Ma = O.85時，優(yōu)化結(jié)果翼型7度迎角下的升阻比不小于設(shè)定值；
[0023] 優(yōu)化結(jié)果翼型的最大厚度不小于設(shè)定值；
[0024] Ma = O.75時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值；
[0025] Ma = I.2時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值；
[0026] 優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度不小于設(shè)定值；
[0027] 尋優(yōu)過程中，采用步驟4建立的代理模型計算優(yōu)化種群中樣本點的流場結(jié)果。
[0028] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:若步驟5沒有得到滿足約束的優(yōu)化結(jié)果，則改變對應優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度的設(shè)定 值，重新進行尋優(yōu)過程。
[0029] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:步驟5中多目標優(yōu)化算法得到化reto解集，將化reto解集中的系列翼型分別應用到 小展弦比機翼上，比較小展弦比機翼的跨音速和超音速性能，得到最優(yōu)的小展弦比機翼翼 型。
[0030] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:小展弦比機翼的跨音速和超音速性能為阻力特性。
[0031] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:步驟1中建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)過程為:選擇已有翼型做為初始翼型，并采用 參數(shù)化方法對初始翼型進行參數(shù)化處理。
[0032] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:步驟1中建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)過程為:根據(jù)小展弦比機翼翼型的幾何約束， 采用參數(shù)化方法設(shè)計初始翼型。
[0033] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:參數(shù)化方法為B樣條方法。
[0034] 進一步的優(yōu)選方案，所述一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特 征在于:步驟4中的代理模型為Kriging代理模型。
[0(X3日]有益效果
[0036] 本發(fā)明突破了傳統(tǒng)翼型設(shè)計中不考慮機翼的=維效應的方法，針對戰(zhàn)斗機小展弦 比機翼，提出了考慮機翼=維效應的多目標氣動優(yōu)化設(shè)計模型，通過二維環(huán)境下對翼型的 幾何和氣動性能約束來保證翼型在小展弦比機翼上的性能。結(jié)合經(jīng)典的翼型參數(shù)化方法、 代理模型技術(shù)、多目標優(yōu)化算法，構(gòu)建了高效可靠的戰(zhàn)斗機小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，通 過本模型設(shè)計的翼型可W大大提高機翼的跨音速和超音速性能，提高飛機的超音速巡航能 力同時增加航程和作戰(zhàn)半徑。
[0037] 本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【附圖說明】
[0038] 本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得 明顯和容易理解，其中：
[0039] 圖1 B樣條基函數(shù)；
[0040] 圖2 B樣條曲線擬合翼型；
[0041 ]圖3代理模型測試函數(shù)；
[0042] 圖4代理模型預測函數(shù)；
[0043] 圖5測試函數(shù)等高線圖；
[0044] 圖6預測函數(shù)等高線圖；
[0045] 圖7真實函數(shù)的化reto前緣；
[0046] 圖8多目標粒子群算法捜索到的化reto前緣；
[0047] 圖9某典型戰(zhàn)斗機平面圖；
[0048] 圖10考慮不同的S維效應下設(shè)計的翼型；
[0049] 圖11不同彎度約束下設(shè)計翼型的跨音速阻力特性；
[0050] 圖12不同彎度約束下設(shè)計翼型的超音速阻力特性；
[0051] 圖13不同彎度約束下設(shè)計翼型在小展弦比機翼上的跨音速阻力特性；
[0052] 圖14不同彎度約束下設(shè)計翼型在小展弦比機翼上的超音速阻力特性；
[0053] 圖15考慮=維效應的翼型氣動優(yōu)化設(shè)計流程。
【具體實施方式】
[0054] 下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而 不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0055] 現(xiàn)代先進戰(zhàn)斗機一般要求從亞音速到超音速的范圍內(nèi)都具有優(yōu)越的性能，因此機 翼一般采用小展弦比大后掠角薄機翼。在運類機翼的氣動設(shè)計中，W=維流動占優(yōu)勢為其 特征，一般認為機翼的平面形狀起著決定性作用，但是翼型對小展弦比機翼設(shè)計仍然十分 重要的：翼型的跨音速升阻特性直接影響飛機的航程，超音速阻力特性直接影響飛機的超 音速巡航能力，翼型的彎度直接影響飛機的機動能力。如果在翼型的設(shè)計中不考慮機翼= 維效應的影響，將二維設(shè)計的翼型應用到小展弦比機翼上將會失效，尤其是誘導阻力占主 導的機翼跨音速阻力。為此，本發(fā)明提出了一種考慮=維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方 法，通過對翼型的不同約束，考慮機翼的=維效應后，重新建立氣動優(yōu)化設(shè)計模型，氣動優(yōu) 化設(shè)計后的翼型應用到小展弦比機翼上具有優(yōu)越的性能，機翼的跨音速和超音速巡航能力 均得到很大改善。
[0056] 本實施例包括W下步驟：
[0057] 步驟1:建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)。
[0058] 運里既可W通過選擇已有翼型做為初始翼型，并采用參數(shù)化方法對初始翼型進行 參數(shù)化處理的方式獲得參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)，也可W根據(jù)小展弦比機翼翼型的幾何約 束，采用參數(shù)化方法設(shè)計初始翼型獲得參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)。
[0059] 本實施例中，采用經(jīng)典的NACA64A翼型做為初始翼型，采用B樣條方法對初始翼型 進行參數(shù)化。B樣條曲線有良好的局部性、靈活性W及成熟的理論基礎(chǔ)，由de Boor和Cox導 出的遞推定義的B樣條基函數(shù)可表示為：
[0060]
[0061]
[0062] 式中k表示B樣條的幕次，t為節(jié)點，下標功B樣條的序號，并約定0/0 = 0。任意一條 B樣條曲線可由B樣條基函數(shù)與控制多邊形頂點Cl線性組合來表示。
[0063]
[0064] B樣條方法可W詳見現(xiàn)有文獻:朱屯、雄.自由曲線曲面造型技術(shù).北京：科學出版 社，2000。
[0065] 步驟2:確定翼型的設(shè)計狀態(tài)和設(shè)計目標，戰(zhàn)斗機小展弦比翼型主要有超音速和跨 音速巡航兩個設(shè)計點，分為：
[0066] 跨音速設(shè)計點:Ma = 0.85，Cl = 0.27 minimize:Cd;和
[0067] 超音速設(shè)計點:Ma = 1.5，Cl = 0.1 minimize:Cd；
[0068] 其中Ma為馬赫數(shù)，Cl為升力系數(shù)，Cd為阻力系數(shù)。
[0069] 步驟3:依據(jù)步驟1參數(shù)化處理得到的初始翼型數(shù)據(jù)，采用拉下超立方取樣方法獲 得若干樣本翼型數(shù)據(jù);并對所有樣本翼型采用CFD方法進行流場求解，其中流場求解的設(shè)計 狀態(tài)為步驟2中確定的翼型設(shè)計狀態(tài)。
[0070] 使用拉下超立方進行試驗設(shè)計，在跨音速和超音速計算狀態(tài)下取樣本。LHS選取的 樣本在整個設(shè)計變量空間均勻分布，其特點是所有樣本在任一維的投影中都沒有重復值， 投影分別落在與樣本個數(shù)相同的子區(qū)間中，運些子區(qū)間充滿整個設(shè)計變量空間且均勻分 布;至于每一個樣本的投影落在哪一個子區(qū)間里，則是隨機分配。假設(shè)所選取的樣本為xWj Q = I，…，n;j = l，…，m)，n為樣本數(shù)量，m為設(shè)計變量個數(shù)即樣本的維數(shù)。LHS方法選取樣本 點可由如下算法實現(xiàn)：
[0071]
[0072] 式中&、レ分別為第j個設(shè)計變量的上、下限值，RW^為0到n之間的隨機整數(shù)，rWJ 為0到1之間的隨機數(shù)。式中，RW媒定了樣本xW雜在哪一個子區(qū)間內(nèi)，而rW媒定了該子 區(qū)間內(nèi)的哪一位置。
[0073] 拉下超立方取樣方法詳見現(xiàn)有文獻:張德虎.代理模型選樣準則研究.空氣動力學 學報2011。
[0074] 步驟4:根據(jù)步驟3得到的若干樣本翼型數(shù)據(jù)和每個樣本翼型的流場求解結(jié)果，建 立代理模型。本實施例中，代理模型為Kriging代理模型。
[0075] Kriging模型是隨機過程估計方差最小的無偏估計模型，W已知樣本信息的動態(tài) 構(gòu)造為基礎(chǔ)充分考慮到變量在空間上的相關(guān)特性，建立對象的近似函數(shù)關(guān)系來模擬某一點 的未知信息。
[0076] Kriging作為一種半?yún)?shù)化的插值技術(shù)，包含了參數(shù)部分（回歸分析)和非參數(shù)部 分(隨機分布）：多項式和隨機分布
[0077] y=F(p，x)+z(x)=fT(x)e+z(x)
[007引其中0是回歸系數(shù)，f (X)是X的多項式，在設(shè)計空間中，提供模擬的全局近似，可W 是0階、一階或二階多項式;Z(X)為隨機分布的誤差，提供對模擬局部偏差的近似，具有如下 統(tǒng)計特性：
[0079] E(Z(X))=O
[0080] 化;r[z(x) ] =0,2
[0081 ] Cov[z(xi) ,z(xj)] = 〇z^[Rij(0 ,xi,xj)]
[0082]式中Xi和X堤訓練樣本中的任意兩個點，3"(0，町刮)是帶有參數(shù)0的相關(guān)函數(shù)，表 征訓練樣本點之間的空間相關(guān)性。
[008引給定訓練樣本集8=山，町。'扯]及其響應集￥=[71，72，。^。]，預測點的響應值可 ^表示.^-
[0084]
[0085] Kriging代理模型詳見現(xiàn)有文獻：高月華:基于kriging代理模型的優(yōu)化設(shè)計方法 及其在注塑成型中的應用.2009。
[0086] 步驟5:建立優(yōu)化種群，所述優(yōu)化種群中包含若干樣本點，所述樣本點為滿足小展 弦比機翼翼型幾何約束的參數(shù)化翼型數(shù)據(jù);采用多目標優(yōu)化算法對優(yōu)化種群進行尋優(yōu)，優(yōu) 化目標為：
[0087] 對于Ma = O . 85 ,Cl = 0.27的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最小，且對于Ma = 1.5，Cl = 0.1的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最小；
[0088] 同時在優(yōu)化過程中，優(yōu)化結(jié)果翼型滿足W下約束：
[0089] Ma = O.25時，優(yōu)化結(jié)果翼型的最大升力系數(shù)不小于設(shè)定值；
[0090] Ma = O.85時，優(yōu)化結(jié)果翼型7度迎角下的升阻比不小于設(shè)定值；
[0091] 優(yōu)化結(jié)果翼型的最大厚度不小于設(shè)定值；
[0092] Ma = O.75時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值；
[0093] Ma = I.2時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值；
[0094] 優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度不小于設(shè)定值；
[0095] 后3項約束目的是為了消除后掠角和展弦比等S維效應的影響。
[0096] 本實施例中，前5項約束的設(shè)定值采用初始翼型的對應值，即：
[0097] Ma = O.25時，優(yōu)化結(jié)果翼型的最大升力系數(shù)不小于0.9;
[009引 Ma = O. 85時，優(yōu)化結(jié)果翼型7度迎角下的升阻比不小于7.5;
[0099] 優(yōu)化結(jié)果翼型的最大厚度不小于0.04;
[0100] ^fa = 0.75時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于0.0058;
[0101] = 1.2時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于0.0269。
[0102] 對于第6項約束，翼型中部指處于25%~75%弦長范圍翼型，本實施例中對應優(yōu)化 結(jié)果翼型中部彎度的設(shè)定值為0.005。若優(yōu)化算法沒有得到滿足約束的優(yōu)化結(jié)果，則改變對 應優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度的設(shè)定值，重新進行尋優(yōu)過程。
[0103] 尋優(yōu)過程中，采用步驟4建立的代理模型計算優(yōu)化種群中樣本點的流場結(jié)果。
[0104] 本實施例中，多目標優(yōu)化算法得到化reto解集，Pareto解是指多目標問題的一個 "不壞"的解，所W也叫有效解、非劣解或可接受解。它是多目標最優(yōu)化研究中一個最基本的 概念。對極大化問題而言，Pareto解的定義為:對于可行解X*
[0105] (a)當且僅當不存在可行解 X，使 fi(X)>fi(X*)，iG{l，...，n}
[0106] (b)至少存在一個 ^'￡{1，...，11}，使'1村)>。(乂*)
[0107] 兩個條件成立時，則可行解X*為一個化re to最優(yōu)解。
[0108] 多目標粒子群詳見現(xiàn)有文獻：王榮偉：優(yōu)化算法及其在氣動優(yōu)化中的應用研究 .2011。
[0109] 將化reto解集中的系列翼型分別應用到小展弦比機翼上，比較小展弦比機翼的跨 音速和超音速性能，運里的跨音速和超音速性能為阻力特性，如圖13和圖14所示，得到考慮 =維效應的最優(yōu)的小展弦比機翼翼型。
[0110] 盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可W理解的是，上述實施例是示例 性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨 的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可W對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【主權(quán)項】
1. 一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于:包括以下步驟： 步驟1:建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)； 步驟2:確定翼型的設(shè)計狀態(tài)和設(shè)計目標，分為 跨音速設(shè)計點:Ma = 0 · 85，C1 = 0 · 27 minimize :Cd;和 超音速設(shè)計點:Ma = 1 ·5，C1 = 0 · 1 minimize :Cd； 其中Ma為馬赫數(shù)，Cl為升力系數(shù)，Cd為阻力系數(shù)； 步驟3:依據(jù)步驟1參數(shù)化處理得到的初始翼型數(shù)據(jù)，采用拉丁超立方取樣方法獲得若 干樣本翼型數(shù)據(jù);并對所有樣本翼型進行流場求解，其中流場求解的設(shè)計狀態(tài)為步驟2中確 定的翼型設(shè)計狀態(tài)； 步驟4:根據(jù)步驟3得到的若干樣本翼型數(shù)據(jù)和每個樣本翼型的流場求解結(jié)果，建立代 理模型； 步驟5:建立優(yōu)化種群，所述優(yōu)化種群中包含若干樣本點，所述樣本點為滿足小展弦比 機翼翼型幾何約束的參數(shù)化翼型數(shù)據(jù);采用多目標優(yōu)化算法對優(yōu)化種群進行尋優(yōu)，優(yōu)化目 標為： 對于Ma = 0.85，C1 = 0.27的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最小，且對于Ma = 1.5，C1 = 0.1的設(shè)計狀態(tài)，優(yōu)化結(jié)果翼型的Cd取到最??； 同時在優(yōu)化過程中，優(yōu)化結(jié)果翼型滿足以下約束： Ma = 0.25時，優(yōu)化結(jié)果翼型的最大升力系數(shù)不小于設(shè)定值； Ma = 0.85時，優(yōu)化結(jié)果翼型7度迎角下的升阻比不小于設(shè)定值； 優(yōu)化結(jié)果翼型的最大厚度不小于設(shè)定值； Ma = 0.75時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值； Ma= 1.2時，優(yōu)化結(jié)果翼型阻力系數(shù)不高于設(shè)定值； 優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度不小于設(shè)定值； 尋優(yōu)過程中，采用步驟4建立的代理模型計算優(yōu)化種群中樣本點的流場結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于： 若步驟5沒有得到滿足約束的優(yōu)化結(jié)果，則改變對應優(yōu)化結(jié)果翼型中部彎度的設(shè)定值，重新 進行尋優(yōu)過程。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于： 步驟5中多目標優(yōu)化算法得到Pareto解集，將Pareto解集中的系列翼型分別應用到小展弦 比機翼上，比較小展弦比機翼的跨音速和超音速性能，得到最優(yōu)的小展弦比機翼翼型。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于： 小展弦比機翼的跨音速和超音速性能為阻力特性。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于： 步驟1中建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)過程為:選擇已有翼型做為初始翼型，并采用參數(shù)化方 法對初始翼型進行參數(shù)化處理。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在于： 步驟1中建立參數(shù)化的初始翼型數(shù)據(jù)過程為:根據(jù)小展弦比機翼翼型的幾何約束，采用參數(shù) 化方法設(shè)計初始翼型。7. 根據(jù)權(quán)利要求5或6所述一種考慮三維效應的小展弦比機翼翼型設(shè)計方法，其特征在
【文檔編號】G06F17/50GK106021808SQ201610397294
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月7日
【發(fā)明人】高正紅, 王超, 夏露, 趙歡
【申請人】西北工業(yè)大學