基于多输出高斯过程回归的超临界翼型优化

发布时间：2017-09-25 22:29

  本文关键词：基于多输出高斯过程回归的超临界翼型优化

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【摘要】：机翼是飞机产生阻力与升力的主要部件,对飞机的性能有着重大影响。翼型的气动外形与飞机的巡航速度、起飞与着陆稳定性、失速可控性和操纵反馈品质等都有着重要的联系。因此翼型的优化与设计在飞机设计中有着至关重要的地位。传统的翼型优化方法,如风洞试验与CFD技术设计周期长、成本高等,严重制约了翼型优化设计的效率。本文提出了一种基于多输出高斯过程回归模型和遗传算法相结合的翼型优化方法,就超临界翼型的气动外形优化设计相关的问题进行了深入的研究。首先,初始翼型上添加一个HicksHenne参数化方法表示的几何扰动,构成一个合理的翼型设计空间。其次,采用拉丁超立方抽样方法在超临界翼型设计空间内构造一系列训练样本点。再采用CST参数化方法对翼型的几何外形进行参数化表示。通过Gridgen网格生成工具和CFD流体力学计算得到对应翼型的升力系数与阻力系数作为响应值来建立初始的MOGP代理模型。MOGP代理模型模拟了输入与多个输出之间对应的函数关系。使用遗传算法在给定翼型空间内搜索最优化翼型,在搜索过程中,中间翼型的气动性能使用MOGP代理模型进行预测。以阻力最小化为设计目标,考虑面积、升力等约束条件,通过单目标优化和多目标翼型优化试验表明,本文发展的翼型优化设计方法能在满足翼型面积和升力系数不变的约束条件,有效的减少阻力系数,优化翼型压力分布,达到了优化目标。同时说明了基于MOGP代理模型的优化设计方法在翼型优化设计中的应用是可行的。
【关键词】：翼型设计 多输出高斯过程 kriging 多响应代理模型 超临界翼型
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 缩略词9-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 翼型优化研究概述11-15
• 1.2.1 超临界翼型11-12
• 1.2.2 基于CFD流体计算技术的翼型设计方法12-13
• 1.2.3 基于高斯过程回归代理模型的翼型设计方法13-14
• 1.2.4 优化方法14-15
• 1.3 本论文的研究方法与内容15
• 1.4 本论文的结构安排15-17
• 第二章 翼型参数化方法17-24
• 2.1 背景介绍17
• 2.2 翼型的空气动力学基础17-18
• 2.3 常见的翼型参数化方法18-22
• 2.3.1 采用Hicks-Henne函数进行几何扰动参数化18-20
• 2.3.2 采用CST参数化方法进行直接翼型参数化20-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 基于高斯过程回归的代理模型24-31
• 3.1 背景介绍24-25
• 3.2 单输出高斯过程回归模型25-28
• 3.2.1 SOGP模型的基本原理25-27
• 3.2.2 模型参数的求解27-28
• 3.3 多输出高斯过程回归模型28-30
• 3.3.1 模型的基本原理28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 翼型最优化方法31-41
• 4.1 翼型优化中的基本概念31-33
• 4.1.1 设计变量31
• 4.1.2 目标函数与约束条件31-32
• 4.1.3 多目标优化32-33
• 4.2 数值最优化方法33-36
• 4.2.1 模拟退火的算法33-34
• 4.2.2 遗传算法34-36
• 4.3 最优化算法优化实例36-38
• 4.4 基于代理模型的翼型最优化算法38-40
• 4.5 本章小结40-41
• 第五章 超临界翼型优化中的MOGP代理模型41-49
• 5.1 常用软件简介41-42
• 5.1.1 网格划分软件Gridgen41
• 5.1.2 CFD工具软件Fluent41-42
• 5.2 实验数据42-45
• 5.2.1 试验设计42-43
• 5.2.2 翼型气动性能数据的生成43-45
• 5.3 输出端口相关性分析45-46
• 5.4 试验过程与结果分析46-47
• 5.5 本章小结47-49
• 第六章 超临界翼型优化49-56
• 6.1 基于MOGP代理模型的翼型优化框架49-50
• 6.2 单目标超临界翼型优化算例50-52
• 6.2.1 遗传算法参数设置50-51
• 6.2.2 优化过程与结果分析51-52
• 6.3 多目标超临翼型优化算例52-55
• 6.3.1 遗传算法与参数设置53
• 6.3.2 优化过程与结果分析53-55
• 6.4 本章小结55-56
• 第七章 总结与展望56-58
• 7.1 本文工作的总结56-57
• 7.2 对未来工作的展望57-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-63
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文63-64
• 附录64-67

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本文编号：919951