本文關(guān)鍵詞：基于Kriging代理模型的氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： Kriging代理模型 CFD方法 遺傳算法 參數(shù)化 動(dòng)網(wǎng)格 氣動(dòng)外形優(yōu)化

【摘要】：基于Kriging代理模型,發(fā)展了一套高效、穩(wěn)定的氣動(dòng)外形優(yōu)化方法。首先對計(jì)算氣動(dòng)特性的CFD方法進(jìn)行了介紹,包括控制方程、空間離散方法、時(shí)間離散方法等;然后研究了優(yōu)化算法中的遺傳算法,針對基本遺傳算法可能存在“早熟”現(xiàn)象,本文采用了具有自適應(yīng)交叉點(diǎn)數(shù)、自適應(yīng)交叉概率和變異概率,考慮了生存壓力,引入適當(dāng)擾動(dòng)的自適應(yīng)遺傳算法;接著重點(diǎn)論述了Kriging代理模型的相關(guān)理論,包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法、Kriging代理模型的構(gòu)建、動(dòng)態(tài)Kriging代理模型、終止迭代的條件等,考慮到當(dāng)樣本點(diǎn)數(shù)量或設(shè)計(jì)變量較多時(shí)傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)Kriging代理模型存在因模型超參數(shù)需不斷更新導(dǎo)致計(jì)算效率下降的缺點(diǎn),發(fā)展出具有M-MUMS超參數(shù)更新策略的改進(jìn)動(dòng)態(tài)Kriging代理模型,使得只有當(dāng)模型超參數(shù)構(gòu)建的Kriging代理模型精度較低時(shí)其才會(huì)被更新;此外,介紹了氣動(dòng)外形參數(shù)化和動(dòng)網(wǎng)格方法,重點(diǎn)論述了FFD參數(shù)化方法以及四面體非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格線彈性體動(dòng)網(wǎng)格方法,同時(shí)亦對動(dòng)網(wǎng)格方法涉及的大型稀疏線性方程組的求解方法做了簡要介紹;最后,應(yīng)用本文發(fā)展的方法分別對跨聲速機(jī)翼和超聲速升力體進(jìn)行減阻優(yōu)化設(shè)計(jì),結(jié)果顯示,優(yōu)化后兩者的阻力系數(shù)分別下降11.21%和10.26%,而作為約束條件的升力系數(shù)和容積率基本保持不變,此外,與基于傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)Kriging代理模型的優(yōu)化結(jié)果相比,本文發(fā)展的優(yōu)化方法在保證搜索精度的同時(shí)亦有更高的計(jì)算效率。
【關(guān)鍵詞】：Kriging代理模型 CFD方法 遺傳算法 參數(shù)化 動(dòng)網(wǎng)格 氣動(dòng)外形優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V221.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究目的及意義14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 直接法和基于梯度的數(shù)值優(yōu)化算法15
• 1.2.2 啟發(fā)式算法15
• 1.2.3 基于代理模型的優(yōu)化算法15-17
• 1.2.4 多種方法協(xié)同的優(yōu)化算法17
• 1.3 本文主要工作17-19
• 第二章 流場數(shù)值計(jì)算方法19-38
• 2.1 引言19
• 2.2 控制方程19-21
• 2.3 空間離散21-32
• 2.3.1 有限體積法21-24
• 2.3.1.1 控制體的幾何特征21-23
• 2.3.1.2 格點(diǎn)格式23-24
• 2.3.1.3 非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格有限體積法24
• 2.3.2 對流通量24-28
• 2.3.2.1 HLLC格式25-28
• 2.3.3 邊界條件28-32
• 2.3.3.1 物面邊界條件29
• 2.3.3.2 遠(yuǎn)場邊界條件29-32
• 2.3.3.3 對稱邊界條件32
• 2.4 時(shí)間離散32-35
• 2.4.1 LU-SGS隱式時(shí)間離散32-35
• 2.5 數(shù)值算例驗(yàn)證35-37
• 2.5.1 ONERA M6機(jī)翼跨聲速繞流數(shù)值模擬35-37
• 2.6 本章小結(jié)37-38
• 第三章 遺傳算法的基本理論與應(yīng)用38-52
• 3.1 引言38
• 3.2 基本遺傳算法38-43
• 3.2.1 遺傳編碼39-40
• 3.2.1.1 二進(jìn)制編碼40
• 3.2.2 適應(yīng)度函數(shù)40-41
• 3.2.3 遺傳算子41-42
• 3.2.3.1 選擇算子41
• 3.2.3.2 交叉算子41-42
• 3.2.3.3 變異算子42
• 3.2.4 控制參數(shù)42-43
• 3.3 自適應(yīng)遺傳算法43-48
• 3.3.1 生存壓力控制函數(shù)43-44
• 3.3.2 交叉點(diǎn)數(shù)控制函數(shù)44-45
• 3.3.3 交叉概率控制函數(shù)45-46
• 3.3.4 變異概率控制函數(shù)46
• 3.3.5 自適應(yīng)研究46-48
• 3.4 數(shù)值算例驗(yàn)證48-51
• 3.4.1 Schaffer's F6函數(shù)48-50
• 3.4.2 Rosenbrock's函數(shù)50-51
• 3.5 本章小結(jié)51-52
• 第四章 Kriging代理模型52-67
• 4.1 引言52
• 4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法52-54
• 4.2.1 拉丁超立方采樣方法52-54
• 4.2.2 空間填充拉丁超立方采樣方法54
• 4.3 Kriging代理模型的構(gòu)建54-56
• 4.4 傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)Kriging代理模型56-59
• 4.4.1 MP更新策略56-57
• 4.4.2 EI最優(yōu)更新策略57-59
• 4.5 改進(jìn)動(dòng)態(tài)Kriging代理模型59-61
• 4.5.1 M-MUMS超參數(shù)更新策略59-61
• 4.5.1.1 模型評估59-60
• 4.5.1.2 更新準(zhǔn)則60-61
• 4.6 避免病態(tài)相關(guān)矩陣61-62
• 4.7 終止迭代的條件62
• 4.8 數(shù)值算例驗(yàn)證62-66
• 4.8.1 Branin函數(shù)62-64
• 4.8.2 Haupt函數(shù)64-66
• 4.9 本章小結(jié)66-67
• 第五章 氣動(dòng)外形參數(shù)化及動(dòng)網(wǎng)格方法67-83
• 5.1 引言67
• 5.2 FFD參數(shù)化方法67-71
• 5.2.1 FFD參數(shù)化方法的基本原理68-69
• 5.2.2 局部坐標(biāo)的求解69-71
• 5.3 線彈性體動(dòng)網(wǎng)格方法71-79
• 5.3.1 基本概念71-72
• 5.3.2 四面體非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格線彈性體動(dòng)網(wǎng)格方法72-77
• 5.3.3 彈性模量和泊松比的計(jì)算77-78
• 5.3.4 大型稀疏線性方程組的求解78-79
• 5.3.4.1 整體剛度矩陣的存儲(chǔ)78
• 5.3.4.2 約束處理78-79
• 5.3.4.3 數(shù)值計(jì)算方法79
• 5.4 測試算例79-82
• 5.5 本章小結(jié)82-83
• 第六章 三維氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)83-94
• 6.1 引言83
• 6.2 優(yōu)化計(jì)算流程83-84
• 6.3 氣動(dòng)外形優(yōu)化算例與分析84-92
• 6.3.1 跨聲速機(jī)翼的減阻優(yōu)化84-89
• 6.3.2 超聲速升力體的減阻優(yōu)化89-92
• 6.4 本章小結(jié)92-94
• 第七章 總結(jié)與展望94-96
• 7.1 工作總結(jié)94-95
• 7.2 工作展望95-96
• 參考文獻(xiàn)96-100
• 致謝100-101
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文101

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 徐兆可;夏健;高宜勝;;基于三維非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的連續(xù)伴隨優(yōu)化方法[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2015年01期

2 閻超;甘文彪;;大型飛機(jī)氣動(dòng)設(shè)計(jì)中的CFD技術(shù)[J];航空制造技術(shù);2010年14期

3 閻超;都彥U，

本文編號：774722