本文關(guān)鍵詞：基于多輸出高斯過(guò)程回歸的超臨界翼型優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： 翼型設(shè)計(jì) 多輸出高斯過(guò)程 kriging 多響應(yīng)代理模型 超臨界翼型

【摘要】：機(jī)翼是飛機(jī)產(chǎn)生阻力與升力的主要部件,對(duì)飛機(jī)的性能有著重大影響。翼型的氣動(dòng)外形與飛機(jī)的巡航速度、起飛與著陸穩(wěn)定性、失速可控性和操縱反饋品質(zhì)等都有著重要的聯(lián)系。因此翼型的優(yōu)化與設(shè)計(jì)在飛機(jī)設(shè)計(jì)中有著至關(guān)重要的地位。傳統(tǒng)的翼型優(yōu)化方法,如風(fēng)洞試驗(yàn)與CFD技術(shù)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、成本高等,嚴(yán)重制約了翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)的效率。本文提出了一種基于多輸出高斯過(guò)程回歸模型和遺傳算法相結(jié)合的翼型優(yōu)化方法,就超臨界翼型的氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)的問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。首先,初始翼型上添加一個(gè)HicksHenne參數(shù)化方法表示的幾何擾動(dòng),構(gòu)成一個(gè)合理的翼型設(shè)計(jì)空間。其次,采用拉丁超立方抽樣方法在超臨界翼型設(shè)計(jì)空間內(nèi)構(gòu)造一系列訓(xùn)練樣本點(diǎn)。再采用CST參數(shù)化方法對(duì)翼型的幾何外形進(jìn)行參數(shù)化表示。通過(guò)Gridgen網(wǎng)格生成工具和CFD流體力學(xué)計(jì)算得到對(duì)應(yīng)翼型的升力系數(shù)與阻力系數(shù)作為響應(yīng)值來(lái)建立初始的MOGP代理模型。MOGP代理模型模擬了輸入與多個(gè)輸出之間對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系。使用遺傳算法在給定翼型空間內(nèi)搜索最優(yōu)化翼型,在搜索過(guò)程中,中間翼型的氣動(dòng)性能使用MOGP代理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以阻力最小化為設(shè)計(jì)目標(biāo),考慮面積、升力等約束條件,通過(guò)單目標(biāo)優(yōu)化和多目標(biāo)翼型優(yōu)化試驗(yàn)表明,本文發(fā)展的翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)方法能在滿足翼型面積和升力系數(shù)不變的約束條件,有效的減少阻力系數(shù),優(yōu)化翼型壓力分布,達(dá)到了優(yōu)化目標(biāo)。同時(shí)說(shuō)明了基于MOGP代理模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用是可行的。
【關(guān)鍵詞】：翼型設(shè)計(jì) 多輸出高斯過(guò)程 kriging 多響應(yīng)代理模型 超臨界翼型
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 縮略詞9-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 翼型優(yōu)化研究概述11-15
• 1.2.1 超臨界翼型11-12
• 1.2.2 基于CFD流體計(jì)算技術(shù)的翼型設(shè)計(jì)方法12-13
• 1.2.3 基于高斯過(guò)程回歸代理模型的翼型設(shè)計(jì)方法13-14
• 1.2.4 優(yōu)化方法14-15
• 1.3 本論文的研究方法與內(nèi)容15
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 翼型參數(shù)化方法17-24
• 2.1 背景介紹17
• 2.2 翼型的空氣動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)17-18
• 2.3 常見(jiàn)的翼型參數(shù)化方法18-22
• 2.3.1 采用Hicks-Henne函數(shù)進(jìn)行幾何擾動(dòng)參數(shù)化18-20
• 2.3.2 采用CST參數(shù)化方法進(jìn)行直接翼型參數(shù)化20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于高斯過(guò)程回歸的代理模型24-31
• 3.1 背景介紹24-25
• 3.2 單輸出高斯過(guò)程回歸模型25-28
• 3.2.1 SOGP模型的基本原理25-27
• 3.2.2 模型參數(shù)的求解27-28
• 3.3 多輸出高斯過(guò)程回歸模型28-30
• 3.3.1 模型的基本原理28-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第四章 翼型最優(yōu)化方法31-41
• 4.1 翼型優(yōu)化中的基本概念31-33
• 4.1.1 設(shè)計(jì)變量31
• 4.1.2 目標(biāo)函數(shù)與約束條件31-32
• 4.1.3 多目標(biāo)優(yōu)化32-33
• 4.2 數(shù)值最優(yōu)化方法33-36
• 4.2.1 模擬退火的算法33-34
• 4.2.2 遺傳算法34-36
• 4.3 最優(yōu)化算法優(yōu)化實(shí)例36-38
• 4.4 基于代理模型的翼型最優(yōu)化算法38-40
• 4.5 本章小結(jié)40-41
• 第五章 超臨界翼型優(yōu)化中的MOGP代理模型41-49
• 5.1 常用軟件簡(jiǎn)介41-42
• 5.1.1 網(wǎng)格劃分軟件Gridgen41
• 5.1.2 CFD工具軟件Fluent41-42
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)42-45
• 5.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)42-43
• 5.2.2 翼型氣動(dòng)性能數(shù)據(jù)的生成43-45
• 5.3 輸出端口相關(guān)性分析45-46
• 5.4 試驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析46-47
• 5.5 本章小結(jié)47-49
• 第六章 超臨界翼型優(yōu)化49-56
• 6.1 基于MOGP代理模型的翼型優(yōu)化框架49-50
• 6.2 單目標(biāo)超臨界翼型優(yōu)化算例50-52
• 6.2.1 遺傳算法參數(shù)設(shè)置50-51
• 6.2.2 優(yōu)化過(guò)程與結(jié)果分析51-52
• 6.3 多目標(biāo)超臨翼型優(yōu)化算例52-55
• 6.3.1 遺傳算法與參數(shù)設(shè)置53
• 6.3.2 優(yōu)化過(guò)程與結(jié)果分析53-55
• 6.4 本章小結(jié)55-56
• 第七章 總結(jié)與展望56-58
• 7.1 本文工作的總結(jié)56-57
• 7.2 對(duì)未來(lái)工作的展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62-63
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63-64
• 附錄64-67

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：919951