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《基于替代模型的高超声速进气道优化》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第28卷第1期弹箭与制导学报Vol.28No.12008年02月JournalofProjectiles,Rockets,MissilesandGuidanceFeb20083基于替代模型的高超声速进气道优化吴先宇,罗世彬,陈小前,王振国(国防科学技术大学航天与材料工程学院,长沙410073)摘要:对二维高超声速进气道运用基于替代模型的优化策略,采用拉丁超立方试验设计法选择样本点,采用二维粘性CFD方法计算进气道流场来建立样本数据库。比较了多项式响应面、Kriging模型、BP神经网络和径向基神经网络的运用效果。不同替代模型对特定优化问题的运用效果有一定差异,对高超声
2、速进气道优化,多项式响应面和Kriging模型更有效,替代模型的不断更新有利于获得性能更优的设计。优化进气道总体性能有所改善,提高了来流捕获和压缩能力,且可以进一步减小总压损失,但同时也增大了进气道阻力。关键词:高超声速进气道;优化;替代模型;多项式响应面;Kriging模型;神经网络中图分类号:V434文献标志码:AOptimizationofaHypersonicInletBasedonSurrogateModelsWUXianyu,LUOShibin,CHENXiaoqian,WANGZhenguo(SchoolofAerospaceandMaterialsEn
3、gineering,NUDT,Changsha410073,China)Abstract:Anoptimizationstrategybasedonsurrogatemodelswasappliedtohypersonicinletoptimization.ThesampledatapointswereselectedbyLatinhypercubedesignofexperimenttechnique,andthesampledatabaseusedtocreatesurrogatemodelswereconstructedbyinletflowfieldcalcu
4、lationwithcomputationalfluiddynamics(CFD)methodbasedon2DviscousNavier2Strokesequation.Fourtypesofsurrogatemodelsincludingpolynomialresponsesurface,Kriging,BPneuralnetwork(BPNN)andradialbasesfunctionneuralnetwork(RBFNN)wereadoptedandcompared.Forhypersonicinletoptimization,effectsofthesur
5、rogatemodelsonoptimizationweredifferent,andtheformertwoweremoreavailable.Theupdateofsurrogatemodelsenhancedthepotentialofobtainingoptimalinlet.Theflowcaptureandcompressionperformanceofoptimalinletswereimproved,andtotalpressurerecoverincreasedexcepttheBPNNoptimizationcase,whiledragcoeffi
6、cientalsoincreased.Keywords:hypersonicinlet;optimization;surrogatemodel;polynomialresponsesurface;Kriging;BPneuralnetwork为了更有效地平衡计算精度和计算成本,多[4]1引言学科设计优化(MDO)技术发展了一种基于替超燃冲压发动机是高超声速导弹/飞行器的代模型的复杂系统优化策略,其流程如图1所理想动力装置。一体化的进气道/前体是超燃冲示。首先,在设计域内通过试验设计方法选择一压发动机的重要部件,对其设计需要综合考虑多定数量的设计点,并采用高精度分析获得
7、设计点个性能要求,如有效地捕获和压缩来流空气、具性能的样本数据库;然后,利用样本数据构造替[1]有较高的总压恢复系数和较低的阻力系数。代模型,并对其优化可获得近似的最优设计;对由于高超声速气流粘性影响,必须采用基于近似最优设计用高精度分析,并将该点补充到样CFD的高精度数值计算方法获取进气道性能。本数据库,然后更新替代模型再次优化直至满足但由于CFD计算量庞大,难以将其直接用于进设计要求。气道流道优化过程,常用的策略是:基于一维等熵分析进行流道优化,然后利用二维CFD流场另外,一些通用的MDO软件框架使得优化[2-3]过程易于实现。文中采用了iSIG
