基于边界元方法的气动弹性降阶模型及仿真

传统气动弹性的时域计算耗费了大量时间,为了提高计算效率,本文发展了基于边界元方法的降阶模型技术。首先基于边界元方法建立非定常流场的求解模型,结合特征值分析技术建立了非定常气动力的低阶模型;然后,利用边界元方法建立了气动网格和结构网格之间的信息转换矩阵;最后将非定常气动力降阶模型和结构动力学方程联合,建立了气动弹性系统的低阶状态空间模型。将所发展的降阶模型方法应用于NACA0012翼型的非定常气动力求解中,结果表明降阶模型可以在保证原系统计算精度的同时提高了计算效率;将降阶模型技术应用到三维机翼的气动弹性响应计算中,在系统阶数仅为12阶的情况下可以得到与原系统一致的极限环响应,说明降阶模型技术在求解气动弹性问题中的巨大优势。     

变厚度翼型的非定常气动力模型降阶及影响分析

建立了基于Kriging代理和递归算法的变厚度翼型气动力降阶模型,将滤波的高斯白噪声作为输入信号,采用计算流体力学(CFD)方法获得不同厚度下翼型的非定常气动力并将其作为降阶模型的训练样本。该降阶模型不仅大大提高了非定常气动力的计算效率,而且其预测得到的非定常响应的精度不低于92.01%。通过蒙特卡洛法的变厚度翼型全局灵敏度分析表明,俯仰运动是影响气动力波动的主要因素,俯仰与沉浮位移的耦合对气动力影响很小。考虑翼型变厚度时对翼面压力及分离点的影响,本文建立了压强系数的降阶模型。通过与CFD结果的对比,得到其精度为99.9995%,验证了降阶模型的正确性和有效性。     

基于非线性状态空间辨识的气动弹性模型降阶

高维、非线性气动弹性系统的模型降阶是当前气动弹性力学与控制领域的研究热点之一.然而国内外现有的非线性模型降阶方法仍存在辨识算法复杂、精度有待提高等问题.本研究提出了一种基于非线性状态空间辨识的跨音速气动弹性模型降阶方法.首先,该方法基于非定常空气动力的单位脉冲响应数据,采用特征系统实现算法对非线性状态空间模型的线性动力学部分进行系统辨识.其次,引入状态和控制输入的非线性函数,采用优化算法对非线性函数的系数矩阵进行优化,进而得到考虑非线性效应的空气动力降阶模型.为了验证该降阶模型在预测跨音速气动弹性力学行为的精确性,本文以三维机翼为研究对象,分别从基于非线性降阶模型的气动力辨识、跨声速颤振边界计算和极限环振荡预测三方面进行了算例验证,并与现有的模型降阶方法进行了对比,进一步说明本文所提出方法的有效性.研究结果表明,该降阶模型对上述三类问题的计算精度与直接流-固耦合方法相吻合,可用于高效预测飞行器跨声速气动弹性力学行为.     

基于非线性状态空间辨识的气动弹性模型降阶

高维、非线性气动弹性系统的模型降阶是当前气动弹性力学与控制领域的研究热点之一.然而国内外现有的非线性模型降阶方法仍存在辨识算法复杂、精度有待提高等问题.本研究提出了一种基于非线性状态空间辨识的跨音速气动弹性模型降阶方法. 首先,该方法基于非定常空气动力的单位脉冲响应数据,采用特征系统实现算法对非线性状态空间模型的线性动力学部分进行系统辨识. 其次,引入状态和控制输入的非线性函数, 采用优化算法对非线性函数的系数矩阵进行优化,进而得到考虑非线性效应的空气动力降阶模型.为了验证该降阶模型在预测跨音速气动弹性力学行为的精确性,本文以三维机翼为研究对象,分别从基于非线性降阶模型的气动力辨识、跨声速颤振边界计算和极限环振荡预测三方面进行了算例验证,并与现有的模型降阶方法进行了对比, 进一步说明本文所提出方法的有效性.研究结果表明, 该降阶模型对上述三类问题的计算精度与直接流-固耦合方法相吻合,可用于高效预测飞行器跨声速气动弹性力学行为.      

基于随机森林算法的非定常气动力建模研究

针对现有的非定常气动力建模方法对气动弹性预测的准确性和效率问题,将随机森林算法引入非定常气动力建模研究领域,构建了基于随机森林算法的非定常气动力降阶模型。将所得模型用于预测气动弹性,选择二维NACA0012翼型进行颤振边界的预测,选用NACA64A010翼型预测LCO特性,并说明了该降阶模型建模的详细过程,将其计算结果与CFD/CSD耦合计算结果及试验结果进行了对比。研究结果表明,该模型可行、高效且精确,可以快速准确地预测飞行器气动弹性特性。     

大长细比导弹的气动弹性降阶模型

对于大长细比导弹,需要在设计阶段准确计算气动弹性/气动伺服弹性,但其复杂的气动力给计算带来困难,因此气动力降阶模型是突破大长细比导弹跨音速气动弹性分析与控制瓶颈的关键技术.虽然气动力模型降阶方法已在预测二维机翼结构的气动弹性方面取得重要进展,但几乎未见关于全机模型的气动力降阶模型研究报道.本文基于递归Wiener模型的气动力降阶方法,利用CFD计算的气动力作为模型辨识数据,用鲁棒子空间和Levenberg-Marquardt算法辨识降阶模型参数,建立了大长细比导弹气动力降阶模型.在此基础上与大长细比导弹有限元模型相结合,构造出气动弹性降阶模型,并在数值仿真中测试气动弹性降阶模型在不同马赫数下的适用性.数值仿真结果表明,该气动弹性降阶模型能够精确预测导弹模型在不同飞行条件下的非定常气动力和导弹模型的气动弹性频率响应特性.     

基于本征正交分解的网格加筋筒壳模型降阶方法

针对网格加筋筒壳结构动力响应分析效率低的问题，本文提出了一种基于本征正交分解技术的模型降阶方法。基本思路是通过静力分析获得原模型的节点位移场并组装成快照矩阵，利用本征正交分解技术提取快照矩阵的主成分作为转换矩阵，实现模型降阶。通过算例对比验证了本文提出的降阶模型具有较高的计算精度及效率，降阶模型的低阶频率计算结果与全阶模型十分吻合，高阶频率误差仅为1.01%，而计算时间为全阶模型的0.03%。最后以自由-固支的网格加筋筒为例，采用降阶模型计算其在不同激励下的振动响应，计算结果与全阶模型非常吻合，降阶模型的单个频响分析的计算效率有显著提升。     

基于气动力辨识的ASE模型降阶研究

CFD/CSD耦合计算能够准确预测跨音速段飞行器弹性振动的非定常气动力, 但其带来的巨大 计算量及高阶维数不利于气动弹性系统的分析与综合. 针对于此,采用系统辨识及 均衡截断技术对高阶气动伺服弹性模型进行降阶处理,并利用所得到的低阶模型进行系统综 合：(1) 基于Volterra级数气动力辨识技术,得到非定常气动力的时域降阶模型(ROM), 耦合结构动力学模型及控制机构动力学模型获得气动伺服弹性(ASE)状态空间方 程;(2) 利用均衡截段法对时域ASE模型进行进一步降阶,得到能够较真实反映所关心频域内系统响应 的低阶ASE模型;(3) 针对建模误差和降阶误差存在造成的系统不确定性问题,结合降阶模型 采用混合灵敏度$H_{\infty}$控制方法设计颤振主动抑制鲁棒控制律,保证其作用 于真实系统的有效性;对控制器进行 均衡阶段降阶并保持其鲁棒性,得到低阶鲁棒的颤振抑制控制器. 最后利用典型的BACT模型 进行气动伺服弹性的降阶及主动颤振抑制控制,仿真结果表明,基于ROM建立的低阶气动弹 性模型能够较真实地反应系统的颤振特性;而基于截断后的降阶模型所设计的低阶鲁棒控制 器能够有效应用于存在不确定性摄动的实际系统,并将系统颤振速度提高36%.     

基于特征正交分解的非定常气动力建模技术

采用特征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)方法, 建立了基于状态空间的非定常气动力降阶模型, 并耦合结构方程, 建立了降阶的气动弹性系统, 开展了颤振分析的初步研究, 计算效率提高了2~3个数量级. 具体过程是:首先获取全阶系统的频域快照构成关联矩阵, 通过对关联矩阵进行奇异值分解提取流场模态(或流场基), 对低能量模态截断形成降阶子空间, 并将其映射到全阶系统, 从而形成基于状态空间的降阶非定常气动力模型. 对气动弹性标模AGARD445.6进行算例验证, 证明了降阶方法正确, 可以提供高效、高精度的气动弹性分析.      

POD降阶方法在含局部非线性悬臂梁中的适应性分析

在非线性结构的振动控制设计中结构模型的阶数不宜过高，为此，本研究以含局部非线性的悬臂梁为研究对象，开展影响POD降阶方法所得低阶模型精度的研究。着重分析了非线性强弱、降阶模型的阶数、POD模态获取源信号的激振类型、响应信号的采样频率和响应信号采样时长等因素对降阶模型响应预测精度的影响。结果表明：对于强非线性的局部非线性悬臂梁系统，POD方法同样适用；在选取源信号的激振类型时，应避免选取脉冲激励信号；响应的采样频率与时长不一定要选取过大。最后，提出了一种针对含有噪声信号应用POD方法的解决方案，可为工程应用提供有益的参考。     

非定常流场降阶模型及其应用研究进展与展望

非定常流场模型降阶技术的出现,为CFD／CSD耦合数值模拟方法在工程设计中的广泛应用提供了新机遇．在对非线性系统模型降阶理论与方法进行概述的基础上,全面系统地介绍了非定常流场降阶模型的国内外研究进展．按基于系统辨识的降阶模型和基于流场特征结构的降阶模型两大类进行评述,比较了各种降阶模型的优缺点并指出了进一步改进的思路．...     

Study of techniques for obtaining continuous models from 2D discrete reduced‐order state‐space CFD models

The application of unsteady computational fluid dynamics (CFD) codes to aeroelastic calculations leads to a large number of degrees of freedom making them computationally expensive. Reduced‐order models (ROMs) have therefore been developed; an ROM is a system of equations which is able to reproduce the solutions of the full set of equations with reasonable accuracy, but which is of lower order. ROMs have been the focus of research in various engineering situations, but it is only relatively recently that such techniques have begun to be introduced into CFD. In order for the reduced systems to be generally applicable to aeroelastic calculations, it is necessary to have continuous time models that can be put into discrete form for different time steps. While some engineering reduction schemes can produce time‐continuous models directly, the majority of methods reported in CFD initially produce discrete time or discrete frequency models. Such models are restricted in their applicability and in order to overcome this situation, a continuous time ROM must be extracted from the discrete time system. This process can most simply be achieved by inverting the transformation from continuous to discrete time that was initially used to discretize the CFD scheme. However an alternative method reported in literature is based on continuous time sampling, even when this is not used for the initial discretization of the CFD code. This paper focuses on one particular method for ROM generation, eigensystem realization algorithm (ERA), that has been used in the CFD field. This is implemented to produce a discrete time ROM from a standard CFD code, that can be used to investigate methods for obtaining continuous ROMs and the limitations of the resulting models. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

Unsteady aerodynamic reduced-order modeling of an aeroelastic wing using arbitrary mode shapes

Computational fluid dynamics (CFD) based unsteady aerodynamic reduced-order model (ROM) can offer significant improvements to the efficiency of transonic aeroelastic analysis. To construct a ROM based on mode shapes, one run of CFD solver is needed to compute aerodynamic responses corresponding to mode excitations. When mode shapes change with structure, another run of the CFD solver is required to construct the new ROM. The typically large computational cost associated with repeated runs of the CFD solver impedes the application of existing unsteady aerodynamic reduced-order modeling methods to transonic aeroelastic design optimization and aeroelastic uncertainty analysis. This paper demonstrates a method that can replace the CFD solver used in the process of existing unsteady aerodynamic reduced-order modeling. It can produce aerodynamic responses corresponding to mode excitations for arbitrary mode shapes within a few seconds. Computational cost can be reduced by two orders of magnitude using the mode excitations and the corresponding aerodynamic responses computed by the method to construct the ROMs used for flutter analyses in aeroelastic design optimization or aeroelastic uncertainty analysis in transonic regime compared with the existing unsteady aerodynamic reduced-order modeling methods. Results show that the method can accurately produce the aerodynamic responses corresponding to the mode excitations and predict the flutter characteristics of AGARD 445.6 wings root-attached in three different ways.     

Efficient unsteady aerodynamic loads prediction based on nonlinear system identification and proper orthogonal decomposition

In the present work, an efficient surrogate-based framework is developed for the prediction of motion-induced surface pressure fluctuations and integral force and moment coefficients. The model construction is realized by performing forced-motion computational fluid dynamics (CFD) simulations, while the result is processed via the proper orthogonal decomposition (POD) to obtain the predominant flow modes. Subsequently, a nonlinear system identification is carried out with respect to the applied excitation and the resulting POD coefficients. For the input/output model identification task, a recurrent local linear neuro-fuzzy approach is employed in order to capture the linear and nonlinear characteristics of the dynamic system. Once the reduced-order model (ROM) is trained, it can substitute the flow solver within unsteady aerodynamic or aeroelastic simulation frameworks for a given configuration at fixed freestream conditions. For demonstration purposes, the ROM approach is applied to the LANN wing in high subsonic and transonic flow. Due to the characteristic lambda-shock system, the unsteady aerodynamic surface pressure distribution is dominated by nonlinear effects. Numerical investigations show a good correlation between the results obtained by the ROM methodology in comparison to the full-order CFD solution. In addition, the surrogate approach yields a significant speed-up regarding unsteady aerodynamic calculations, which is beneficial for multidisciplinary computations.     

基于气动力降阶模型的跨音速气动弹性稳定性分析

基于离散型输入输出差分模型,运用非定常CFD方法训练信号,然后运用最小二乘方法进行参数辨识,得到降阶的非定常气动力模型,再将该离散差分模型转换为连续时间域内的状态方程。耦合气动状态方程和结构状态方程,得到耦合系统的气动弹性状态方程。求解不同动压下状态矩阵的特征值,根据根轨迹图分析系统的稳定性特性。分析结果与直接耦合CFD/CSD方法结果相吻合,可以计算跨音速非线性气动弹性问题。其计算效率比直接耦合CFD/CSD方法提高1~2个数量级。针对Isogai wing在跨音速出现的S型颤振边界进行了较为细致的分析,阐述了该现象是由于系统诱发颤振的分支随着速度(来流动压)的提高而发生转移所导致的。     

基于CFD的气动力建模及其在气动弹性中的应用

CFD技术为带有气动力非线性的气动弹性分析提供了一种研究途径,但是基于CFD的气动弹性直接数值模拟方法的计算量很大,不便开展定性分析和参数设计.基于CFD的非定常气动力模型的降阶技术为缓解计算效率与计算精度之间的矛盾以及系统的复杂性与易分析、易设计性之间的矛盾提供了行之有效的技术途径.综述了近年来发展的两类基于CFD技术的非定常气动力降阶技术和一种非线性气动力的谐波平衡方法,以及这些方法在非线性气动弹性研究中的运用.对比了各种方法的优越性并作了进一步的展望.      

跨音速极限环型颤振的高效数值分析方法

事先建立一个低阶的非线性、非定常气动力模型是开展非线性流场中气动弹性问题研究的一个捷径. 基于CFD方法, 通过计算结构在流场中自激振动的响应来获得系统的训练数据. 采用带输出反馈的循环RBF神经网络, 建立时域非线性气动力降阶模型.耦合结构运动方程和非线性气动力降阶模型, 采用杂交的线性多步方法计算结构在不同速度(动压)下的响应历程, 从而获得模型极限环随速度(动压)变化的特性. 两个典型的跨音速极限环型颤振算例表明, 基于气动力降阶模型方法的计算结果与直接CFD仿真结果吻合很好, 与后者相比其将计算效率提高了1~2个数量级.      

Interpolation-based reduced-order modelling for steady transonic flows via manifold learning

This paper presents a parametric reduced-order model (ROM) based on manifold learning (ML) for use in steady transonic aerodynamic applications. The main objective of this work is to derive an efficient ROM that exploits the low-dimensional nonlinear solution manifold to ensure an improved treatment of the nonlinearities involved in varying the inflow conditions to obtain an accurate prediction of shocks. The reduced-order representation of the data is derived using the Isomap ML method, which is applied to a set of sampled computational fluid dynamics (CFD) data. In order to develop a ROM that has the ability to predict approximate CFD solutions at untried parameter combinations, Isomap is coupled with an interpolation method to capture the variations in parameters like the angle of attack or the Mach number. Furthermore, an approximate local inverse mapping from the reduced-order representation to the full CFD solution space is introduced. The proposed ROM, called Isomap+I, is applied to the two-dimensional NACA 64A010 airfoil and to the 3D LANN wing. The results are compared to those obtained by proper orthogonal decomposition plus interpolation (POD+I) and to the full-order CFD model.     

发动机流道气动分析的上下游边界替代降阶模型

为了解决航空发动机流道内上下游干涉带来的计算量大的问题,提出了一种边界替代降阶模型方法。该方法辨识出研究流域与相邻的上下游流域交界面的气动力降阶模型,并耦合到该研究流域仿真模型的交界面上,用以表征上下游对该流域的影响,由此将多流域计算转化为单流域计算,同时又考虑了上下游的影响。采用一阶Volterra级数降阶模型实现了该方法。结果表明,采用本文方法和所有流域都采用CFD得到的压力和速度一致;本文方法所用的网格更少,可以加速收敛和提高计算速度。