气动热结构多学科分析及高效优化策略研究

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高速飞行器是飞行器发展的重要方向,气动热结构耦合问题是高速飞行器研究的热点之一。鉴于气动热结构耦合问题的复杂性,如何根据实际情况合理求解,建立包括气动加热分析、瞬态热传导分析、热应力分析、热模态分析、热颤振分析等子分析的气动热结构多学科分析模型是当前高速飞行器结构设计中急需解决的问题。气动热结构各子学科普遍采用高精度数值仿真模型,而如何提高此类高耗时分析系统的优化求解效率,同时保证求解精度,是气动热结构多学科设计优化的研究难点之一。本文围绕气动热结构多学科分析与高效优化策略两方面展开,建立了高速飞行器气动热结构集成求解框架,提出了基于模糊聚类的自适应代理模型优化策略,并以F104升力面为设计实例,开展了气动热结构多学科设计优化。具体工作如下:1)根据选题背景和意义,对气动热结构耦合分析方法与多学科优化策略的国内外发展现状进行了详细的综述,为本文研究提供参考。2)本文总结了气动热结构耦合问题的数学模型,介绍了各子分析中的基本计算方法,为气动热结构集成分析提供理论依据。根据不同耦合关系对气动热结构耦合问题进行分类,从而按照实际飞行状态对分析问题进行简化。3)在有攻角的气动加热分析中,工程计算背风面精度较低,而采用计算流体力学(CFD)计算耗时,因此本文提出了一种工程计算-CFD变复杂度气动加热分析方法,在保证背风面精度的情况下,有效地提高了计算效率。按强耦合关系,采用单向、松耦合的求解方式对复杂的气动热结构耦合问题进行简化,建立了气动加热工程计算、瞬态热传导、气动力-气动加热CFD、热应力、热模态和热颤振子模块,从而搭建了气动热结构集成求解框架。基于设计结构矩阵建立了气动热结构多学科设计优化的数学模型。4)针对高速飞行器气动热结构集成分析耗时问题,提出了一种基于模糊聚类的自适应代理模型优化策略(FCR)。其中,改进了模糊c均值方法使之适用于高维趋于均布的数据点聚类;提出基于模糊聚类的空间自动缩减方法逐步减小设计空间,在已缩减的设计空间内进行有偏序列采样更新代理模型,引导搜索过程快速收敛到全局最优解,从而达到提高优化效率的目的;引入了拉格朗日乘子法来处理高耗时约束的优化问题。对比研究表明,FCR具有较好的寻优能力和较高的优化效率,能够高效地求解基于高精度分析模型的多学科设计优化问题。5)在气动热结构集成求解框架的基础上,以F104升力面为研究对象,进行了全弹道集成分析。同时对该升力面建立了优化问题的数学模型,利用本文提出的基于拉格朗日乘子法的FCR优化策略对升力面进行了设计优化。结果表明FCR优化策略通过较少的计算成本,即可获得满足约束条件的可行最优解。6)针对气动热结构多学科设计优化中可能存在多个局部最优点的问题,提出了两种多极值寻优策略。优化过程中通过定制的极小点验证准则和匹配准则,筛选局部最优解。采用具有多极值的数值测试算例对算法性能进行验证,优化结果表明,本文所提出的两种多极值寻优方法在多极值搜索能力、优化效率以及数值稳定性方面具有良好的性能。
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