基于几何不确定性的翼型多目标稳健优化设计

提出在优化设计进程中引进基于各种不确定性波动的稳健优化设计思想, 进行多目标进化优化算法与代理模型技术在稳健优化设计中的应用研究. 提供翼型确定性优化和稳健性优化实例, 并对结果进行对比, 结果表明该稳健优化设计方法可以得到更有实际应用价值的翼型气动外形.      

基于粒子群-AK-MCS法的结构可靠性分析

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力，在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率，本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法，该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数，且提高了模型的全局寻优能力。以一10杆桁架结构为研究对象，通过建立结构控制位移与杆件截面面积和集中荷载之间的代理模型，快速求解桁架结构的失效概率。研究表明，本文方法有效提高了Kriging模型建模效率和建模精度，在计算复杂工程结构时具有一定的可行性。     

基于近似技术的涡轮叶片气动优化设计

根据五次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模,采用N-S方程和湍流模型进行三维流场分析计算,以K-S函数法作为优化方法,利用近似技术加速循环优化速度,建立了一种基于近似技术的涡轮叶片的气动优化方法。将气动效率和总压比作为目标函数,对涡轮叶片进行多目标气动优化、形状优化。算例表明本文提出的涡轮叶片优化设计方法是有效的。     

自适应Kriging近似模型及其在二维扩压器优化设计中的应用

将均匀设计方法、CFD技术、Kriging近似模型及小生境微种群遗传算法相结合发展了一种自适应全局优化设计方法.优化过程中综合考虑Kriging模型的预测值与预测标准差,引入了EI(Expected Improvement)函数得到校正点,解决了采用近似模型最优策略得到校正点带来的局部收敛问题.分别采用该方法和小生境微...     

基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将结构可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了灰色粒子群算法求解可靠性稳健优化设计问题。与传统方法相比,该方法简便易行并能迅速准确地得到结构可靠性稳健优化设计信息。     

基于Kriging代理模型的两类全局优化算法比较

代理模型在结构优化领域中的应用逐渐增多。相对传统优化方法,代理模型方法在处理带有噪音或仿真模拟十分耗时的问题时有明显优势。加点准则是代理模型技术的一个关键,为了避免陷入局部最优解,加点准则需要同时考虑局部搜索(exploitation)和全局搜索(exploration)两部分并加以平衡。本文在Kriging代理模型基础上提出一种基于几何全局搜索的全局优化算法MSG(Multi-start Local Search with Geometrical Exploration),通过数值算例将其与基于不确定性全局搜索的有效全局优化算法EGO(Efficient Global Optimization)进行比较,研究了MSG算法参数的影响,并讨论了MSG与EGO各自的特点和适用范围。     

高速列车气动外形优化研究进展

随着运行速度的提升, 高速列车对气动外形的要求也越来越高, 追求性能优异、美观大方的气动外形是新型高速列车研发的一个重要方向. 基于当前高速列车外形研发的思路, 可以将气动外形优化概括为基于流场机理的改型优化和基于优化算法的外形优化两类. 本文简要回顾了当前国内外在这两类优化途径上的系列工作, 着重介绍了作者所在团队近年来做过的一系列气动外形优化工作. 在基于流场机理的改型优化上, 着重从"和谐号"和"复兴号"这两款主力车型的外形研发上探讨其改型优化的思路, 主要探讨了空调导流罩、受电弓平台、风挡和转向架裙板几类对列车阻力影响较为明显的部件的优化设计,并介绍了其相对于上一代车型在气动性能上的提升. 基于优化算法的外形优化方法,则因循气动外形优化流程, 在列车外形已经具有较好性能的基础上,以高速列车头型流线型为主要优化对象,分别从高速列车参数化方法、替代模型开发以及优化算法改进三个方面进行介绍.其中,高速列车参数化方法主要介绍了局部型函数法、修正车辆造型函数法和类别/形状函数法三类;替代模型开发介绍了最优化替代模型和基于交叉验证的Kriging模型; 在优化算法的改进上介绍了改进的非劣分类多目标粒子群算法和连续域混沌蚁群算法两方面的内容.基于上述三个方面介绍了气动外形优化策略在典型工程上的应用案例.      

变可信度模型管理优化设计方法在气动外形设计中的应用

在信赖域最优化方法的基础上,将梯度搜索方法与近似模型管理结构相结合,结合N-S方程与Euler方程,建立了一种用于气动外形设计的梯度AMF优化设计方法.该方法在气动优化中,通过对采用不同的流体控制方程的计算结果进行组织和管理,从而可以在优化迭代过程中将主要搜索过程集中在低可信度模型的计算上,并利用高可信度模型监控优化过程,使得最终的优化解收敛到高可信度模型上.本文采用梯度AMF气动优化设计方法进行翼型设计,取得了良好的设计效果,实际结果表明本文提出的方法具有可行性和适用性.     

融入压力分布信息的气动力建模方法

气动外形优化设计与飞行器性能分析中, 直接运用数值模拟或风洞实验获取气动力的成本高, 构建代理模型是提高外形优化和性能分析效率的重要途径. 然而, 构建模型的过程中, 研究者只关注积分后的气动力和力矩信息. 本文通过充分利用采样过程中所产生的压力分布信息, 来提高建模的精度和泛化性, 进而降低样本获取的成本. 提出了一种小样本框架下融入压力分布信息的气动力建模方法, 首先通过数值模拟或风洞试验获得不同流动参数状态下翼型表面的压力分布信息和气动系数, 其次通过本征正交分解技术对压力分布信息进行特征提取, 获取不同输入参数状态下压力分布信息对应的POD系数, 之后结合输入参数通过Kriging算法对压力分布信息进行建模, 将压力分布信息积分得到低精度气动系数的预测模型, 最后低精度气动系数结合输入参数通过Kriging算法构造高精度的气动系数预测模型. 通过同状态变翼型算例以及CAS350翼型变状态算例进行验证, 该方法相比于传统的克里金模型直接预测气动力, 有效提高了气动力的预测精度和模型的鲁棒性, 同时缩小了学习样本的数据量.      

基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。     

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.     

Robust design of natural laminar flow supercritical airfoil by multi-objective evolution method

A transonic, high Reynolds number natural laminar flow airfoil is designed and studied. The γ-θ transition model is combined with the shear stress transport(SST)k-w turbulence model to predict the transition region for a laminar-turbulent boundary layer. The non-uniform free-form deformation(NFFD) method based on the non-uniform rational B-spline(NURBS) basis function is introduced to the airfoil parameterization.The non-dominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II) is used as the search algorithm, and the surrogate model based on the Kriging models is introduced to improve the efficiency of the optimization system. The optimization system is set up based on the above technologies, and the robust design about the uncertainty of the Mach number is carried out for NASA0412 airfoil. The optimized airfoil is analyzed and compared with the original airfoil. The results show that natural laminar flow can be achieved on a supercritical airfoil to improve the aerodynamic characteristic of airfoils.     

基于PCE方法的翼型不确定性分析及稳健设计简

由于能够获得一个既经济又对参数变化不敏感的设计结果,稳健型设计在工程设计中备受关注. 不确定性分析是稳健型设计的关键. 因此研究了基于混沌多项式的不确定性分析方法,并将其与CFD 方法结合,对计算空气动力学设计中的不确定性影响进行了量化分析. 首先以RAE2822 翼型为算例,对其跨音速马赫数不确定影响进行了分析,研究了多项式阶次对计算的影响,分析了平均流场和方差. 接着结合超临界翼型的马赫数稳健型设计验证了混沌多项式方法在稳健型设计中的有效性. 优化结果表明,稳健型优化后的翼型阻力系数明显降低,同时对于马赫数的敏感性显著减小. 通过分析表明混沌多项式方法能够大幅提高稳健型优化设计效率,能很好地应用于气动稳定性设计.     

基于PCE方法的翼型不确定性分析及稳健设计

由于能够获得一个既经济又对参数变化不敏感的设计结果,稳健型设计在工程设计中备受关注. 不确定性分析是稳健型设计的关键. 因此研究了基于混沌多项式的不确定性分析方法,并将其与CFD 方法结合,对计算空气动力学设计中的不确定性影响进行了量化分析. 首先以RAE2822 翼型为算例,对其跨音速马赫数不确定影响进行了分析,研究了多项式阶次对计算的影响,分析了平均流场和方差. 接着结合超临界翼型的马赫数稳健型设计验证了混沌多项式方法在稳健型设计中的有效性. 优化结果表明,稳健型优化后的翼型阻力系数明显降低,同时对于马赫数的敏感性显著减小. 通过分析表明混沌多项式方法能够大幅提高稳健型优化设计效率,能很好地应用于气动稳定性设计.      

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

AERODYNAMIC OPTIMIZATION OF HIGH-SPEED TRAIN BASED ON RBF MESH DEFORMATION

基于局部型函数三维参数化方法、改进的蚁群算法和改进的克里金（Kriging）代理模型,开展了列车头型的三维气动减阻优化设计研究。为了避免复杂几何外形大变形情况下千万量级网格的重复生成,提高高速列车头型优化设计的效率,引入了缩减控制点的径向基函数网格变形技术。优化结果表明：径向基函数网格变形技术在不降低网格质量的情况下可以有效缩短网格变形的时间消耗,能够用于复杂几何外形的气动优化设计;在给定的设计空间内,控制鼻锥外形的6个关键设计参数对列车气动阻力的影响呈单调递增关系;优化后,在满足约束条件的情况下,简化外形列车的整车气动阻力减小5.41%,头尾车减阻效果明显,中间车气动阻力基本不变。     

基于遗传算法的飞机气动优化设计

建立了一种以实数编码技术为基础的遗传算法模型，并把它与通过工程估算的气动分析方法相结合，进行飞机气动形的单点和多点优化设计。 优化设计中，设计变量取机为机翼、机身和尾翼的外形及三者之间的相对位置，优化目标是使飞机在跨音速和超音速飞行状态下获得配平状态下最大的升阻比。设计结果表明该优化设计方法是十分有效的，可以用来具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计。