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大展弦比前掠翼气动隐身多目标优化
  • ISSN号:1671-654X
  • 期刊名称:《航空计算技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP211[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京理工大学宇航学院,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金项目资助(50875024)
中文摘要:

前掠翼布局优越的气动性能为无人机气动布局设计提供了一条新的方向。采用CST方法对翼型几何外形进行参数化描述,实现前掠翼气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立了基于N-S方程的计算流体力学方法的前掠翼气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的前掠翼隐身分析模型。提出了基于Kriging模型的前掠翼气动隐身多目标优化方法,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,建立前掠翼气动和隐身的Kriging代理模型。将Pareto多目标遗传算法与Kriging代理模型结合进行大展弦比前掠翼的气动隐身多目标优化设计。研究结果表明,所建立的分析模型是合理的,所提出的多目标优化设计方法是可行的,能够有效提高大展弦比前掠翼性能与优化效率。

英文摘要:

Forward-Swept wing(FSW) configuration provides a new direction for the aerodynamic configuration design of UAV because its excellent aerodynamic characteristics.The Class-Shape function Transformation(CST) method is used to describe the parameterized airfoil geometry.The parameterized models for aerodynamic and stealthy performance of FSW are constructed.The aerodynamic analysis model of FSW is constructed by computational fluid dynamics method based on N-S equations.The stealthy performance analysis model of FSW is constructed by computational electromagnetics method based Method of Moments(MoM).The multi-objective aerodynamic and stealthy performance optimization method for FSW using Kriging model is presented.The Latin hypercube method is employed to get a set of sample points.The aerodynamic and stealthy performance Kriging models are built.The multi-objective aerodynamic and stealthy performance optimization of FSW is optimized by combining Pareto genetic algorithm with Kriging model.The results of the investigation show that the constructed analysis models are reasonable and the presented multi-objective optimization design method is feasible,which can improve the performance of large-aspect-ratio FSW and the efficiency of optimization effectively.

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期刊信息
  • 《航空计算技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航空工业集团公司
  • 主办单位:中国航空工业集团公司第六三一研究所
  • 主编:牛文生
  • 地址:西安市太白北路156号
  • 邮编:710068
  • 邮箱:act631@163.com
  • 电话:029-88151098
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-654X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1276/TP
  • 邮发代号:52-79
  • 获奖情况:
  • 中国航空工业集团公司优秀科技期刊,陕西省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:5471