一种协同射流翼型的CST-EGO多参数优化设计方法
摘要文本
本发明提供了一种协同射流翼型的CST‑EGO多参数优化设计方法，能够实现对协同射流翼型的设计参数进行整体优化，提高协同射流翼型的气动效率和飞行性能。该方法采用CST参数化方法对中间下沉段曲线进行参数化描述，并采用EGO全局优化方法并结合使用均匀分布拉丁超立方方法、Kriging代理模型并结合和EI加点准则等，获得优化后的设计变量组合，包括喷气口位置、吸气口位置、中间下沉段曲线形状及射流动量系数等。该方法综合考虑了多个设计变量之间的相互作用，以及设计变量与流场特性之间的复杂关系，能够有效地解决现有单参数优化方法中存在的局部最优或次优的问题，从而实现对协同射流翼型的气动效率和飞行性能的提高。
申请人信息
- 申请人:中国科学院工程热物理研究所
- 申请人地址:100190 北京市海淀区北四环西路11号
- 发明人: 中国科学院工程热物理研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种协同射流翼型的CST-EGO多参数优化设计方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202410126947.0 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117648763B |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06F30/15 |
| 权利人 | 中国科学院工程热物理研究所 |
| 发明人 | 王波; 应培; 张国鑫; 范景峰; 曹华振; 沈思颖; 袁起航; 王若尘 |
| 地址 | 北京市海淀区北四环西路11号 |
专利主权项内容
1.一种协同射流翼型的CST-EGO多参数优化设计方法，其特征在于，所述多参数优化设计方法在实施时至少包括如下步骤：SS1. 选择一现有协同射流翼型作为待优化的初始翼型，所述初始翼型包括设置在其吸力面上的一临近前缘位置布置的喷气口、一临近尾缘位置布置的吸气口以及位于所述喷气口和吸气口之间的一中间下沉段曲线，并根据目标协同射流翼型在气动设计条件下的综合气动性能按需选定优化设计变量，所述优化设计变量至少包括喷气口位置、喷气口尺寸、吸气口位置、吸气口尺寸、中间下沉段曲线和/或射流动量系数；CμSS2. 确定优化目标和约束条件，所述优化目标至少基于目标协同射流翼型在气动设计条件下的能量消耗和/或气动性能进行确定，包括翼形的升力系数、阻力系数、升阻比系数、功耗系数和/或考虑能量消耗的等效升阻比系数，所述约束条件至少基于目标协同射流翼型在气动设计条件下的形状尺寸限制、能量消耗限制和/或气动工况条件限制进行确定；CLCDCL/CDPCKCSS3. 采用CST参数化方法对中间下沉段曲线的几何形状进行参数化描述，利用多个BPO多项式线性组合的方式对中间下沉段曲线进行CST拟合，通过CST拟合式中的类函数和形状函数描述中间下沉段曲线的基本轮廓和详细几何特性，通过CST拟合式中各BPO多项式对应的权重参数调节中间下沉段曲线的形状，通过权重参数的变化率控制中间下沉段曲线的弯度，并通过对中间下沉段曲线的两端进行斜率约束以使其与喷气口和吸气口相切，同时避免中间下沉段曲线的任何部分出现凹形状态；AiAiSS4. 采用EGO全局优化方法获得优化后的设计变量组合，通过使用均匀分布的拉丁超立方抽样方法在由各优化设计变量形成的多维设计空间中随机选取初始样本点并由此构建初始样本点集，基于所述初始样本点集及优化目标和约束条件，运用CFD数值模拟方法计算每个样本点对应的气动性能函数值，并进而构建Kriging代理模型以近似反映真实的气动性能函数并给出预测值的不确定性，通过使用EI加点准则并根据Kriging代理模型的预测值和不确定性评估每个候选样本点的改进期望值，对于改进期望值最大的候选样本点，计算其在气动设计条件下所对应的目标函数值及其约束条件值；SS5. 在每轮EGO全局优化后，评估优化目标是否满足预定的终止条件，如果达到或超过了预设目标且满足约束条件则优化过程结束，并输出最优化的设计变量组合，如果未达到目标，则返回步骤SS4，将改进期望值最大的候选样本点作为新的样本点加入到样本点集中并更新Kriging代理模型，继续优化过程，直至满足终止条件。。马 克 数 据 网