超临界层流翼型优化设计策略.pdf

超临界层流翼型优化设计策略.pdf

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1、2017年8月第43卷第8期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsAugust2017V01.43No.8http://bhxb.buaa.edu.cnjbuaa@buaa.edu。cnDOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0656超临界层流翼型优化设计策略邢宇,罗东明,余雄庆4(南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室,南京210016)摘要:针对超临界层流翼型设计问题,提出一种两轮

2、优化策略。采用y.Re。转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式的湍流模型对翼型边界层转捩进行预测。翼型几何参数化建模采用形状分类函数转换(CST)方法,设计变量为描述翼型几何特征的参数。第1轮优化的目的是尽量提高层流区域的比例,气动分析模型为基于Kriging模型的代理模型,优化算法为遗传算法,通过优化获得满足约束要求的层流翼型。第2轮优化目的是对第1轮优化获得的翼型进行微调,进一步提高翼型的升阻比,气动分析直接采用CFD程序,优化算法采用基于梯度的优化算法。算例表明,应用本文提出的两轮优化策略,可将超临界翼型N

3、ASASC(2)0412优化设计成超临界层流翼型,翼型的上下表面层流区比例分别达到了55.5%和47.0%,升阻比提高了38.1%。关键词:层流;翼型;优化;空气动力学;代理模型中图分类号:V221+.3文献标识码:A文章编号:1001—5965(2017)08—1616—09提高经济性的一个重要途径是减少飞行时的阻力。Schrauf¨。和Thibert等旧。对现代宽体客机进行研究发现,摩擦阻力大约占了总阻力的45%~50%。在雷诺数相同的情况下,层流的摩擦阻力要比湍流小90%左右。因此,采用自然层流翼型技术是减

4、少现代飞机气动阻力的一个有效措施,目前这一技术已在公务机HondaJet上得到应用¨⋯。在N+3先进客机的桁架支撑机翼方案中¨41,雷诺数可降低至lo7,这也为自然层流技术应用于下一代客机上提供了可能。乔志德¨o首次提出了层流超临界翼型设计思想,杨青真和张仲寅¨。研究了雷诺数对边界层特性和对气动力的影响。在设计层流翼型过程中,有2个主要的关键点:①能比较精确地预测层流转捩;②有效的优化设计策略。目前层流转捩预测方法主要有:大涡模拟(LES)、直接数值模拟(DNS)、N一因子(e“)方法一‘1叫以及转捩经验方法。前

5、3种方法的计算量过大,很难应用于工程设计;而经验方法的精度有限。Menter等⋯1提出了将y.Re。转捩模型¨2o耦合剪切应力输运(SST)¨刈两方程湍流的方法,通过求解雷诺平均的Navier.Stokes方程组,模拟翼型的转捩流动,可针对不同的转捩问题进行计算。这种方法由于计算量相对较小,且计算结果与实验数据吻合较好,可用于工程设计。在优化策略方面,邓磊等¨4o采用了基于响应面方法的优化策略对自然层流翼型进行了多目标优化设计;Han等¨5。161基于e“方法,采用Kriging代理模型的优化策略对翼型和机翼进行

6、了研究;赵轲等¨川基于Y-Re。转捩模型,取样1000个样本点,采用Kriging代理模型的优化策略对NASASC(2)0412进行了层流超临界翼型稳健设计研收稿日期:2016-08-09;录用13期:2016-10-14;网络出版时间:2016-11—1409:05网络出版地址:WWW.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.201611140905.002.html基金项目:国家自然科学基金(11432007)}通讯作者:E-mail:yxq@nuaa.edu.en引用格式:邢字,罗东明

7、.余雄庹.超临界层流翼型优化设计策略CJl.北京航空航天大学学报,2017.43(8):1616—1624XINGY,LUODM.YUXQ.OptimizationstrategyofsupercriticallaminarnowairfoildesignIJ).JournalofBe6ingUniversityofAeronauticsandAstronautics,20t7,43(8):16t6—1624(inChinese).第8期邢宇,等:超临界层流翼型优化设计策略1617究;张宇飞等。1引采用直接CFD

8、计算,使用基于遗传优化算法的策略对RAE2822翼型进行了层流优化设计,共进行了3200次CFD计算,并研究了压力分布对层流的影响;马晓永等‘1引利用TRANAIR程序与e“方法相结合,采用基于梯度的优化策略对某自然层流机翼进行了多点优化设计,耗时25~30h。在设计层流翼型过程中,大部分国内外作者选择应用全局优化方法,这是因为应用基于梯度的优化算法,容易陷入局部最优解,

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