本文關(guān)鍵詞：強(qiáng)迫振動(dòng)和極限環(huán)振動(dòng)時(shí)域響應(yīng)的高效預(yù)測方法研究

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【摘要】：建立一種基于改進(jìn)Kriging的KSBRF(Kriging-Surrogate-Based Recurrence Framework)降階模型(ReducedOrder Model,ROM),用于高效地預(yù)測非線性非定常氣動(dòng)力及力矩、極限環(huán)振動(dòng)(Limit Cycle Oscillations,LCO)等。首先基于Kriging代理模型建立非線性系統(tǒng)輸入-輸出關(guān)系的循環(huán)預(yù)測框架。然后對翼型做沉浮/俯仰組合運(yùn)動(dòng)時(shí)的非線性非定常氣動(dòng)力進(jìn)行辨識(shí)。結(jié)果表明:在固定來流馬赫數(shù)情況下,KSBRF預(yù)測結(jié)果與CFD計(jì)算結(jié)果吻合良好,阻力系數(shù)及俯仰力矩系數(shù)等的平均預(yù)測誤差均在2.0%以內(nèi);在變來流馬赫數(shù)情況下,升力系數(shù)和俯仰力矩系數(shù)的平均預(yù)測誤差在2.5%以內(nèi),而阻力系數(shù)的預(yù)測誤差則稍大,但也不超過7.0%。通過研究不同m,n取值對模型精度的影響,得出考慮歷史效應(yīng)有利于提高當(dāng)前時(shí)間步的模型預(yù)測精度。除此之外,還對NACA64A010翼型的LCO振動(dòng)形態(tài)進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與CFD計(jì)算結(jié)果吻合良好,誤差均保證均小于5.17%,節(jié)省近三分之二的計(jì)算時(shí)長。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院;中國航空研究院;
【關(guān)鍵詞】： 代理模型 降階模型 Kriging插值 非定常氣動(dòng)力 極限環(huán)振動(dòng)
【基金】：國家“973”計(jì)劃(2014CB744804)
【分類號(hào)】：V211.3
【正文快照】：

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本文編號(hào)：831845