本文關鍵詞：基于多輸出高斯過程回歸的超臨界翼型優(yōu)化

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【摘要】：機翼是飛機產(chǎn)生阻力與升力的主要部件,對飛機的性能有著重大影響。翼型的氣動外形與飛機的巡航速度、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)化與設計在飛機設計中有著至關重要的地位。傳統(tǒng)的翼型優(yōu)化方法,如風洞試驗與CFD技術設計周期長、成本高等,嚴重制約了翼型優(yōu)化設計的效率。本文提出了一種基于多輸出高斯過程回歸模型和遺傳算法相結合的翼型優(yōu)化方法,就超臨界翼型的氣動外形優(yōu)化設計相關的問題進行了深入的研究。首先,初始翼型上添加一個HicksHenne參數(shù)化方法表示的幾何擾動,構成一個合理的翼型設計空間。其次,采用拉丁超立方抽樣方法在超臨界翼型設計空間內(nèi)構造一系列訓練樣本點。再采用CST參數(shù)化方法對翼型的幾何外形進行參數(shù)化表示。通過Gridgen網(wǎng)格生成工具和CFD流體力學計算得到對應翼型的升力系數(shù)與阻力系數(shù)作為響應值來建立初始的MOGP代理模型。MOGP代理模型模擬了輸入與多個輸出之間對應的函數(shù)關系。使用遺傳算法在給定翼型空間內(nèi)搜索最優(yōu)化翼型,在搜索過程中,中間翼型的氣動性能使用MOGP代理模型進行預測。以阻力最小化為設計目標,考慮面積、升力等約束條件,通過單目標優(yōu)化和多目標翼型優(yōu)化試驗表明,本文發(fā)展的翼型優(yōu)化設計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,達到了優(yōu)化目標。同時說明了基于MOGP代理模型的優(yōu)化設計方法在翼型優(yōu)化設計中的應用是可行的。
【關鍵詞】：翼型設計 多輸出高斯過程 kriging 多響應代理模型 超臨界翼型
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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流體計算技術的翼型設計方法12-13
• 1.2.3 基于高斯過程回歸代理模型的翼型設計方法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 本論文的結構安排15-17
• 第二章 翼型參數(shù)化方法17-24
• 2.1 背景介紹17
• 2.2 翼型的空氣動力學基礎17-18
• 2.3 常見的翼型參數(shù)化方法18-22
• 2.3.1 采用Hicks-Henne函數(shù)進行幾何擾動參數(shù)化18-20
• 2.3.2 采用CST參數(shù)化方法進行直接翼型參數(shù)化20-22
• 2.4 本章小結22-24
• 第三章 基于高斯過程回歸的代理模型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 設計變量31
• 4.1.2 目標函數(shù)與約束條件31-32
• 4.1.3 多目標優(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 實驗數(shù)據(jù)42-45
• 5.2.1 試驗設計42-43
• 5.2.2 翼型氣動性能數(shù)據(jù)的生成43-45
• 5.3 輸出端口相關性分析45-46
• 5.4 試驗過程與結果分析46-47
• 5.5 本章小結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 單目標超臨界翼型優(yōu)化算例50-52
• 6.2.1 遺傳算法參數(shù)設置50-51
• 6.2.2 優(yōu)化過程與結果分析51-52
• 6.3 多目標超臨翼型優(yōu)化算例52-55
• 6.3.1 遺傳算法與參數(shù)設置53
• 6.3.2 優(yōu)化過程與結果分析53-55
• 6.4 本章小結55-56
• 第七章 總結與展望56-58
• 7.1 本文工作的總結56-57
• 7.2 對未來工作的展望57-58
• 參考文獻58-62
• 致謝62-63
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文63-64
• 附錄64-67

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本文編號：919951