基于代理模型和MOEA-D的飛行器氣動外形優(yōu)化設(shè)計研究.pdf

1、氣動外形對飛行器總體性能有著至關(guān)重要的影響，氣動外形優(yōu)化設(shè)計（Aerodynamic Shape Optimization, ASO）有助于提高飛行器總體設(shè)計的水平。本文針對飛行器ASO中設(shè)計指標(biāo)的沖突性、目標(biāo)計算的耗時性和約束條件的復(fù)雜性，開展基于代理模型的多目標(biāo)優(yōu)化算法及其在飛行器ASO中的應(yīng)用研究，取得了一些有益的成果。
　　為了準(zhǔn)確而方便地描述飛行器外形，提出了直接參數(shù)法和基于類型函數(shù)/形狀函數(shù)轉(zhuǎn)換（Class funct

2、ion/Shape function Transformation, CST）方法的截面-輪廓參數(shù)化設(shè)計方法，前者用于簡單三維軸對稱外形的表達(dá)，后者用于三維面對稱外形的表達(dá)。兩種參數(shù)化設(shè)計方法幾何意義明確、設(shè)計變量較少、表現(xiàn)的幾何外形豐富，為ASO研究奠定了基礎(chǔ)。通過對湍流模型、邊界條件和計算網(wǎng)格等因素的介紹與分析，建立了一套適合于本文計算流體力學(xué)（Computational Fluid Dynamics, CFD）數(shù)值仿真的流場計算模

3、型，并以某高超聲速試驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑閷ο?，?yàn)證了計算模型的精度。
　　在介紹Kriging代理模型基本思想的基礎(chǔ)上，以一維測試函數(shù)和二維氣動問題為例，研究了樣本點(diǎn)數(shù)目與分布、近似模型參數(shù)等對模型精度的影響，得到了構(gòu)建代理模型的一般規(guī)律。闡述了基于分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法（ MultiObjective Evolutionary Algorithms based on Decomposition, MOEA/D）基本思想與算法框架，結(jié)合罰函數(shù)方

4、法，拓展了MO EA/D處理非線性約束的能力。以二維翼型為對象，分別采用MOEA/D與改進(jìn)的非劣分類遺傳算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）對其進(jìn)行外形優(yōu)化設(shè)計，對比分析兩種優(yōu)化算法的性能，結(jié)果表明二者尋優(yōu)精度接近，但MO EA/D計算效率更高，得到的優(yōu)化前沿解分布更均勻。
　　基于代理模型的優(yōu)化方法中，加點(diǎn)策略對于改進(jìn)模型精度、減少耗時函數(shù)計算次數(shù)、搜索全局

5、最優(yōu)值來說都十分關(guān)鍵。本文提出了三種加點(diǎn)策略：（1）為了利用并行計算的優(yōu)勢，在分析期望改進(jìn)（Expected Improvement, EI）等三種典型的單點(diǎn)加點(diǎn)方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了混合多點(diǎn)加點(diǎn)方法；（2）鑒于現(xiàn)有代理模型的預(yù)測值與預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差間的沖突性，提出了基于多目標(biāo)優(yōu)化前沿的多點(diǎn)加點(diǎn)方法；（3）考慮到尋優(yōu)效率和最優(yōu)解精度的沖突性，提出了“兩步”加點(diǎn)尋優(yōu)策略，第一步在代理模型不確定性較大的地方加點(diǎn)，注重全局精度的改善，第二步在基

6、于MO EA/D的粗略優(yōu)化前沿上加點(diǎn)，注重最優(yōu)解附近的精度改善。通過一維測試函數(shù)的數(shù)值仿真和升力體 ASO研究，認(rèn)為與 EI加點(diǎn)方法相比較，前兩種多點(diǎn)加點(diǎn)方法能顯著減少迭代次數(shù)，但耗時函數(shù)的計算次數(shù)并不一定會減少；第三種方法既保證了尋優(yōu)進(jìn)程不陷入局部最優(yōu)，又將有限的計算資源配置在優(yōu)化解附近，極大提高了尋優(yōu)效率。
　　為了驗(yàn)證上述算法在飛行器 ASO中的應(yīng)用效果，采用基于代理模型和MOEA/D的耗時優(yōu)化方法對典型旋成體和高超聲速滑翔

7、升力體進(jìn)行氣動外形優(yōu)化設(shè)計。
　　在進(jìn)行典型旋成體氣動外形優(yōu)化設(shè)計分析時，首先推導(dǎo)并驗(yàn)證了大攻角條件下細(xì)長旋成體的穩(wěn)定性幾何判別公式，為細(xì)長旋成體穩(wěn)定性快速判斷提供了一種便捷的途徑。然后針對五種典型的運(yùn)載器頭罩母線，分析在不同來流條件下，它們對運(yùn)載器阻力特性、穩(wěn)定性和容積率的影響，結(jié)果表明，頭罩曲線形狀對運(yùn)載器特性影響很大且性能之間相互沖突，需要進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計。最后基于Kriging代理模型，采用遺傳算法對雙錐頭罩形式運(yùn)載器和

8、返回艙進(jìn)行單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化，得到了可信的優(yōu)化結(jié)果，驗(yàn)證了基于代理模型技術(shù)的耗時優(yōu)化方法的有效性。
　　在進(jìn)行高超聲速滑翔升力體氣動外形優(yōu)化設(shè)計分析時，首先采用正交試驗(yàn)分析和關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行設(shè)計變量的靈敏度分析，得到了外形參數(shù)對升力體性能的影響規(guī)律。采用Kriging近似技術(shù)構(gòu)建代理模型，多點(diǎn)加點(diǎn)方法和“兩步”加點(diǎn)尋優(yōu)策略用來改進(jìn)模型精度，由于兼顧了全局搜索和局部搜索，“兩步”加點(diǎn)尋優(yōu)策略加快了尋優(yōu)進(jìn)程，改進(jìn)了優(yōu)化前沿附近的模型精

9、度。采用NSGA-II和MO EA/D進(jìn)行兩種升力體的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計，并以十參數(shù)升力體無約束優(yōu)化為例對比分析了兩種進(jìn)化算法的優(yōu)劣。深入細(xì)致分析了前沿特征和前沿上典型外形的流場特性，從流動機(jī)理上解釋了外形參數(shù)對升力體性能的影響。研究表明，基于代理模型和MOEA/D的耗時優(yōu)化方法尋優(yōu)效率較高，得到的前沿可靠，設(shè)計結(jié)果可以為飛行器總體設(shè)計提供有益的參考。
　　論文針對Kriging模型和MOEA/D應(yīng)用于飛行器ASO中遇到的問題，研究了