本发明专利技术公开了一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法，该方法基于多学科优化中的系统分解策略，进行系统级与子系统级的两级分解。在气动子系统级优化中，以巡航外形下气动性能为优化目标，替代传统气动优化中的刚性外形气动性能；气动子系统级优化完成后，将气动载荷、气动外形设计参数及结构布局参数作为输入条件，进行结构子系统优化；气动、结构子系统级优化完成后，将输出系统级优化目标量，返回系统级优化，进而通过气动外形参数和结构参数的迭代优化，实现气动/结构/静气弹多学科综合优化设计流程。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大展弦比机翼多学科优化方法领域，特别涉及一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法。该方法考虑机翼巡航状态下气动/结构/静气弹多学科耦合和综合优化框架设计和制定。
技术介绍
无人机独有的低成本、可重复使用和机动能力强等优点，使其在军事和民用领域具有广阔的市场应用前景。未来信息化战争的需求以及地球遥感、灾害监测的持续性追求使得高空长航时无人机的发展在世界范围内得到了空前的重视。大展弦比机翼因其优良的升阻比特性，能够有效提高无人机航行时间，被广泛应用于高中空长航时无人机。对于大展弦比机翼的优化设计具有重要的军用和民用价值。然而，由于大展弦比机翼的柔性较大，导致巡航状态时其在结构、气动、静气弹学科耦合作用显著，带来系列诸如机翼扭转发散、降低舵面操纵效率等问题，产生的效应对飞机的飞行性能和安全性能均有重大影响。这些因素大大增加了大展弦比机翼设计的复杂程度。综合上述情况，针对大展弦比机翼开展气动/结构/静气弹多学科优化方法研究已经引起学术界和工程界的广泛关注。当前，国内外学者与工程技术人员对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹多学科优化与设计思想固定于先进行气动优化，然后考虑气动约束进行结构优化输出最终优化结果的单向优化框架，见图2。这种优化框架可以得到一个结构气动气弹性能相对较优的优化结果，并且在一定程度上考虑了气动/结构/静气弹多学科耦合。但是，传统气动/结构/静气弹多学科优化思想忽略了对机翼进行结构优化后可能对其气动特性产生的影响，人为缩小了优化过程搜索区间，导致其得到的优化结果在理论上只是相对最优解。而大多数人对于机翼气动/结构/静气弹多学科优化方法的研究集中于优化模型以及优化算法的改进等领域，忽略了探索优化框架这一更为本质的问题。由于人们对于大展弦比无人机飞行高度飞行速度与续航时间要求的不断提高，探索一种新的有效的气动/结构/静气弹多学科耦合优化设计方法将对推动大展弦比无人机设计优化的发展起到巨大的推动作用。目前，尚未有人对这一领域进行深入研究，本专利技术将丰富这一领域的研究工作，推动大展弦比机翼多学科优化的发展。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法。本专利技术充分考虑多学科耦合优化概念的本质含义，建立具有整体迭代循环的气动/结构/静气弹多学科优化方法，相较于传统优化思想拓展了优化搜索区间，理论上可以得到更优的设计结果。本专利技术采用的技术方案为：一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法，具体流程见图3，其实现步骤如下：(1)选取机身长细比、机翼展弦比、稍根比、后掠角为全局优化变量，设定全局优化变量的上下界。(2)选取全局优化变量的初始值。(3)进行气动外形参数化建模，选取机翼安装角、翼剖面扭转角为气动子系统级优化变量。(4)设定气动子系统级优化变量的上下界。(5)在气动子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点。(6)对每个样本点进行气动分析，计算所有样本点的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数。(7)根据样本点输入参数及对应的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数，通过气动代理模型建立气动子系统级优化变量机翼安装角、翼剖面扭转角与升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数之间的映射关系。(8)选取气动子系统级优化变量的初始值。(9)在步骤(7)中建立的气动代理模型基础上，计算机翼外形在给定设计工况下的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数。(10)在保持俯仰力矩系数以及翼型厚度的约束条件下，以升阻比最大为优化目标，采用遗传算法对气动子系统级优化变量进行优化。具体约束条件为俯仰力矩系数在给定范围内机翼厚度在给定范围内tmax≥tmax，tb1≥tb1，tb2≥tb2，其中Cm代表俯仰力矩系数，Cm分别代表俯仰力矩系数的上下界，tmax代表机翼最大厚度，tmax代表机翼最大厚度下界，tb1、tb2分别代表机翼布置梁处厚度，tb1、tb2则分别表示机翼布置梁处厚度下界。在进行气动优化时考虑了结构刚度的影响。(11)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(7)，更新气动子系统级优化变量，重复步骤(8)至(9)；若满足收敛条件，输出所得目标量(记为[Cl/Cd](1))和对应的气动子系统级优化变量，执行下一步骤。(12)给定结构尺寸参数(梁腹板、肋腹板与蒙皮厚度、梁缘条、肋缘条、长桁的横截面积)及单元属性参数(铺层顺序、角度)为结构子系统级优化变量，设置结构子系统级优化变量的上下界。(13)在多个结构子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点。(14)根据样本空间中的样本点进行结构参数化建模。(15)基于气动和结构参数化模型，建立反映结构子系统级优化变量与气动、结构、静气弹响应之间映射关系的气动、结构、静气弹多学科代理模型。针对静气弹问题，结构弹性变形缓慢发生，可以忽略变形速度和加速度引起的空气动力，空气动力为定常气动力。采用任意坐标下守恒型的Euler/N-S方程组为空气动力学控制方程，具体表达式为：其中，Q为直角坐标系下的守恒变量，E,F,G和Ev,Fv,Gv分别为直角坐标系下的无粘通量和粘性通量。机翼结构弹性变形的控制方程为：Kq＝fn其中K为结构总刚度矩阵，q为节点位移向量，fn为节点压力载荷向量。(16)根据步骤(15)得到的多学科代理模型，计算大展弦比机翼巡航状态下的应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩和最大剪力。(17)选取结构子系统级优化变量的初始值。(18)在保持大展弦比机翼巡航状态下应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩以及最大剪力约束下，以重量最小为优化目标，采用遗传算法对结构子系统级优化变量进行优化。具体约束条件为静气弹分析得到的系统应力不大于许用应力σmax≤[σ]，位移不大于许用位移vmax≤[v]，升阻比不小于(11)输出的目标升阻比Cl/Cd≥[Cl/Cd](1)，俯仰力矩系数在给定上下界范围内发散速度不小于给定发散速度Vcr≤Vcr_0，气动面最大弯矩不大于许用弯矩Mmax≤[M]，气动面最大剪力不大于许用剪力FS,max≤[FS]。(19)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(17)，更新结构子系统级优化变量，重复步骤(18)；若满足收敛条件，输出所得目标量和对应的结构子系统级优化变量，执行下一步骤。(20)保持全局优化变量取值在其上下界范围内约束，以大展弦比机翼升阻比最大、重量最小为优化目标，采用遗传算法对全局优化变量进行多目标优化。处理该多目标优化的方法为通过加权，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。加权公式为：其中R代表航程，Cl/Cd代表升阻比，代表与飞行速度、燃油系数相关的参数，代表起飞重量与结构重量的比值。原优化目标为升阻比最大max(Cl/Cd)以及重量最小min(W)，通过加权，获得单一优化目标航程最大max(R)。(21)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(2)，更新全局优化变量，重复步骤(3)至(20)；若满足收敛条件，输出全局优化变量、子系统级优化变量与优化目标，完成针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹多学科优化。从而考虑结构设计本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法，其特征在于实现步骤如下：(1)选取机身长细比、机翼展弦比、稍根比、后掠角为全局优化变量，设定全局优化变量的上下界；(2)选取全局优化变量的初始值；(3)选取机翼安装角、翼剖面扭转角为气动子系统级优化变量，设定气动子系统级优化变量的上下界；(4)在机翼安装角、翼剖面扭转角气动子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点；(5)根据样本空间中的样本点进行气动外形参数化建模；(6)对每个样本点进行气动分析，计算所有样本点的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数；(7)根据样本点输入参数及对应的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数，通过气动代理模型建立气动子系统级优化变量机翼安装角、翼剖面扭转角与升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数之间的映射关系；(8)选取气动子系统级优化变量的初始值；(9)在步骤(7)中建立的气动代理模型基础上，计算机翼外形在给定设计工况下的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数；(10)在保持俯仰力矩系数以及翼型厚度的约束条件下，以升阻比最大为优化目标，采用遗传算法对气动子系统级优化变量进行优化；(11)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(8)，更新气动子系统级优化变量，重复步骤(9)至(10)；若满足收敛条件，输出所得目标量升阻比和对应的气动子系统级优化变量，目标量升阻比记为[Cl/Cd](1)，执行下一步骤；(12)给定结构尺寸参数及单元属性参数为结构子系统级优化变量，结构尺寸参数包括梁腹板、肋腹板与蒙皮厚度、梁缘条、肋缘条和长桁的横截面积，单元属性参数包括铺层顺序和角度，设置结构子系统级优化变量的上下界；(13)由多个结构子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点；(14)根据样本空间中的样本点进行结构参数化建模；(15)基于气动和结构参数化模型，对每个样本点开展静气弹分析，计算所有样本点的应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩和最大剪力；(16)建立反映结构子系统级优化变量与气动、结构、静气弹响应之间映射关系的气动、结构、静气弹多学科代理模型；(17)选取结构子系统级优化变量的初始值；(18)在保持大展弦比机翼巡航状态下应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩以及最大剪力约束下，以重量最小为优化目标，采用遗传算法对结构子系统级优化变量进行优化；(19)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(17)，更新结构子系统级优化变量，重复步骤(18)；若满足收敛条件，输出所得目标量和对应的结构子系统级优化变量，执行下一步骤；(20)保持全局优化变量取值在其上下界范围内约束，以大展弦比机翼升阻比最大、重量最小为优化目标，采用遗传算法对全局优化变量进行多目标优化；(21)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(2)，更新全局优化变量，重复步骤(3)至(20)；若满足收敛条件，输出全局优化变量、子系统级优化变量与优化目标，完成针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹多学科优化。...
【技术特征摘要】
1.一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法，其特征在于实现步骤如下：(1)选取机身长细比、机翼展弦比、稍根比、后掠角为全局优化变量，设定全局优化变量的上下界；(2)选取全局优化变量的初始值；(3)选取机翼安装角、翼剖面扭转角为气动子系统级优化变量，设定气动子系统级优化变量的上下界；(4)在机翼安装角、翼剖面扭转角气动子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点；(5)根据样本空间中的样本点进行气动外形参数化建模；(6)对每个样本点进行气动分析，计算所有样本点的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数；(7)根据样本点输入参数及对应的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数，通过气动代理模型建立气动子系统级优化变量机翼安装角、翼剖面扭转角与升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数之间的映射关系；(8)选取气动子系统级优化变量的初始值；(9)在步骤(7)中建立的气动代理模型基础上，计算机翼外形在给定设计工况下的升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数；(10)在保持俯仰力矩系数以及翼型厚度的约束条件下，以升阻比最大为优化目标，采用遗传算法对气动子系统级优化变量进行优化；(11)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(8)，更新气动子系统级优化变量，重复步骤(9)至(10)；若满足收敛条件，输出所得目标量升阻比和对应的气动子系统级优化变量，目标量升阻比记为[Cl/Cd](1)，执行下一步骤；(12)给定结构尺寸参数及单元属性参数为结构子系统级优化变量，结构尺寸参数包括梁腹板、肋腹板与蒙皮厚度、梁缘条、肋缘条和长桁的横截面积，单元属性参数包括铺层顺序和角度，设置结构子系统级优化变量的上下界；(13)由多个结构子系统级优化变量组成的设计空间内生成样本点；(14)根据样本空间中的样本点进行结构参数化建模；(15)基于气动和结构参数化模型，对每个样本点开展静气弹分析，计算所有样本点的应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩和最大剪力；(16)建立反映结构子系统级优化变量与气动、结构、静气弹响应之间映射关系的气动、结构、静气弹多学科代理模型；(17)选取结构子系统级优化变量的初始值；(18)在保持大展弦比机翼巡航状态下应力、位移、升阻比、俯仰力矩系数、发散速度、气动面最大弯矩以及最大剪力约束下，以重量最小为优化目标，采用遗传算法对结构子系统级优化变量进行优化；(19)判断优化目标是否满足收敛条件，若不满足，转到步骤(17)，更新结构子系统级优化变量，重复步骤(18)；若满足收敛条件，输出所得目标量和对应的结构子系统级优化变量，执行下一步骤；(20)保持全局优化变量取值在其上下界范围内约束，以大展弦比机翼升阻比最大、重量最小为优化目标，采用遗传算法对全局优化变量进行多...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓军，刘冠华，郑宇宁，王磊，张泽晟，罗振先，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。