基于分段进化的遗传算法优化设计多段翼型外形

论文摘要

与传统的优化方法相比,遗传算法以其极强的鲁棒性、随机搜索特性以及优化结果的全局性等特点而在工程优化中得到越来越广泛的应用。同时,随着航空技术的飞速发展,对于多段翼型的气动性能的要求也越来越高。为此,本文改进传统遗传算法,对多段翼型缝道气动外形进行优化。主要工作体现在以下四个方面:(1)采用遗传算法的基本原理,在此基础上对优化程序进行修改,实现二进制代码的分段进化,避免因二进制编码位串过长而造成的算法搜索效率降低。将主翼和襟翼的弯度和厚度函数的型函数表示系数用遗传因子代替,升力系数设为适应度函数,利用遗传算法强大的搜索特性找到最优解。(2)使用椭圆方程变换方法生成每一步优化设计中需要的网格点分布,调整各子域网格块间的接口,在NS方程求解程序里引入IBLANK值,作为网格点是否被纳入计算的判断依据,实现二维翼型的NS方程不同子域网格块的耦合求解。(3)使用嵌合体技术理论,编写二维嵌套程序,实现了重叠区的建立和内外边界的信息传递,其中使用等参变换双线性插值、双向挖洞等概念,其中采用双向挖洞的策略,即背景网格可以绕着襟翼建立洞边界,襟翼网格也可以绕着主翼建立洞边界。这样做的好处是,可以放开襟翼网格的边界范围,从而可以保证网格的质量。此时,由于网格间有了足够的重叠区,子块网格间流场信息的传递也更容易了,传递精度也就有了保障。并做好二维嵌套程序的输入输出接口,实现与NS方程求解器相耦合。(4)对两个姿态的多段翼型进行优化,得出了优化进程、翼型变化、流场数据图等结果,经算例证明,优化后翼型的气动性能有了显著提高,表明建立的优化模型是合理有效的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 机翼增升装置及特点
• 1.2 多段翼型绕流的特点
• 1.3 多段翼型研究的国内外现状
• 1.4 气动力优化与遗传算法
• 1.4.1 气动力优化设计
• 1.4.2 遗传算法及其特点
• 1.5 研究目的和论文基本内容
• 1.6 本文的主要工作
• 第二章 遗传算法的基本原理和方法
• 2.1 遗传算法的基本方法
• 2.1.1 编码
• 2.1.2 适应度函数及其尺度变换
• 2.1.3 （标准）遗传操作
• 2.2 遗传算法的基本原理
• 2.2.1 模式定理
• 2.2.2 积木块假设
• 2.2.3 欺骗问题
• 2.2.4 隐含并行性
• 2.2.5 算法性能评估
• 2.2.6 遗传算法的收敛性和标准遗传算法
• 2.3 遗传算法优化模型
• 2.3.1 微－遗传算法
• 2.3.2 编码表示
• 2.3.3 遗传优化进程
• 第三章 数学模型及其求解
• 3.1 控制方程
• 3.2 边界条件
• 3.2.1 物面边界条件
• 3.2.2 远场边界条件
• 3.2.3 人工边界条件
• 3.3 空间离散
• 3.4 人工耗散
• 3.5 湍流模型
• 3.6 时间推进
• 第四章 多块网格的嵌合体技术
• 4.1 引言
• 4.2 多块网格的嵌合体技术
• 4.2.1 嵌套网格的结构
• 4.2.2 重叠区的建立
• 4.2.3 流场信息的传递
• 4.2.4 网格单元的搜寻
• 4.2.5 IBLANK 值原理
• 第五章 气动优化设计及数值模拟结果
• 5.1 翼型的优化原理
• 5.1.1 翼型的几何表示
• 5.1.2 翼型的优化设计
• 5.1.3 多段翼型优化设计程序原理图
• 5.2 多段翼型优化算例及结果分析
• 5.2.1 主翼（2 度），子翼（5 度）的优化
• 5.2.2 主翼（2 度），子翼（10 度）的优化
• 5.2.3 图例分析
• 第六章 结论与展望
• 6.1 本文工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 作者在攻读硕士期间公开发表的论文
• 致谢