一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，属于火星飞行器技术领域，本发明专利技术提出了一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，这种优化方法基于ISIGHT平台，集成了翼型生成与参数化、网格划分、气动性能计算、算法寻优四个模块。其中，气动计算考虑到火星条件下大气高马赫数、低雷诺数条件，对相应湍流模型进行修正。利用遗传算法迭代出以升阻比为优化目标的最佳翼型，优化后的翼型最大弯度提升，最大厚度减小，气动性能得到提升，最终对于两款不同的翼型最大升阻比均有提高。

【技术实现步骤摘要】

本公开属于火星飞行器，具体涉及一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法。

技术介绍

1、火星探测对拓展人类的生存空间、探索生命起源具有重要意义。为了推动对火星的探索，国际航天机构和科学界一直致力于设计和发射不同的火星探测器。

2、目前主要有两种形式的火星探测器，一种是轮式探测器，一种是飞行式探测器。其中轮式探测器因行动范围受限、探测速度较慢、受地形影响很大等种种原因，不能大范围、短时间获取火星探测信息。而飞行式探测器则可以解决以上问题，利用飞行式探测器可以更加高效地勘测火星地表，探索火星地质和气象特征，寻找生命迹象，并提供有关火星大气、水文和地质等方面的重要信息。而对于飞行器来说，旋翼叶片是关键的组成部分。旋翼叶片的设计和优化对于无人机的性能、稳定性和能效具有重要影响。翼型的气动性能很大程度上决定了桨叶性能，因此，桨叶翼型优化十分关键。

3、现有的桨叶翼型优化方法都是已经地球大气环境进行设计的，对于火星大气环境下的飞行器设计不能直接的替代；

4、为此本申请提出一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述方法包括；

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，翼型进行参数化采用CST翼型参数化方法，使用形函数系数作为设计变量。

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述翼型参数化建模包括对翼型上下表面进行函数拟合，并利用形函数系数作为设计变量进行翼型几何外形的描述；

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述ICEM网格划分，通过ISIGHT驱动ICEM批...

【技术特征摘要】

1.一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述方法包括；

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，翼型进行参数化采用cst翼型参数化方法，使用形函数系数作为设计变量。

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述翼型参数化建模包括对翼型上下表面进行函数拟合，并利用形函数系数作为设计变量进行翼型几何外形的描述；

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述icem网格划分，通过isight驱动icem批处理文件来控制icem运行，以形成翼型点的几何形状并绘制网格。

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的火星大气条件下的翼型优化方法，其特征在于，所述fluent软件通过导入icem网格划分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明明，冯宇，邓燕飞，陈峰，秦彩燕，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：