發(fā)布時間：2018-06-11 11:19

  本文選題：峰值選擇法 + 網(wǎng)格變形　； 參考：《航空學報》2016年07期

【摘要】：基于徑向基函數(shù)的網(wǎng)格變形方法因其具有諸多優(yōu)點,而被廣泛應用于氣動外形優(yōu)化設計等領域。對于大規(guī)模網(wǎng)格或復雜構型,該方法所需計算量是難以承受的。為了提高網(wǎng)格變形效率,可以通過減少建立插值模型所需支撐點數(shù)目來實現(xiàn)。為此,提出一種高效的選點算法——峰值選擇法。該算法在選點過程的每個迭代步中對邊界節(jié)點處的誤差進行分析,從物面節(jié)點中選取多個峰值點來更新支撐點集,減少迭代步數(shù),提高選點效率。在該算法的基礎上,實現(xiàn)了網(wǎng)格的高效變形。三段翼型的網(wǎng)格變形算例證明:該方法可以在保證網(wǎng)格質(zhì)量的同時實現(xiàn)復雜網(wǎng)格的變形。以DLR-F6復雜模型(約1 000萬網(wǎng)格)的剛性運動和彈性大變形為算例對該方法的變形效率和變形后網(wǎng)格質(zhì)量做了進一步評估:當相對誤差設置為5.0×10-7時,在保證變形后網(wǎng)格質(zhì)量的前提下,該方法變形效率最快比傳統(tǒng)貪婪算法提高了13倍,其中在選點效率方面最快提高了31倍。
[Abstract]:The mesh deformation method based on radial basis function (RBF) is widely used in aerodynamic shape optimization design because of its many advantages. For large-scale meshes or complex configurations, the computational complexity of this method is unbearable. In order to improve the mesh deformation efficiency, it can be achieved by reducing the number of support points needed to establish the interpolation model. For this reason, a high efficient point selection algorithm, the peak selection method, is proposed. The algorithm analyzes the error of the boundary node in each iteration step of the selection process, selects several peaks from the physical surface node to update the support point set, reduces the number of iteration steps, and improves the efficiency of point selection. On the basis of this algorithm, the mesh deformation is realized efficiently. An example of mesh deformation of three airfoil shows that this method can realize the deformation of complex mesh while ensuring the quality of the mesh. Taking the rigid motion and large elastic deformation of DLR-F6 complex model (about 10 million mesh) as an example, the deformation efficiency and deformation mesh quality of the method are further evaluated: when the relative error is set to 5.0 脳 10 ~ (-7), On the premise of ensuring the quality of the deformed mesh, the deformation efficiency of this method is 13 times higher than that of the traditional greedy algorithm, and the efficiency of selecting points is improved 31 times faster than that of the traditional greedy algorithm.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航天學院;
【基金】：2015年度中央高校自由探索類項目(3102015ZY007) 西北工業(yè)大學基礎研究基金項目(JC20120215)~~
【分類號】：V211.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2005016