高升阻比翼型的设计

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时间:2019-06-01

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1、第卷第期空气动力学学报,年月,!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号:()高升阻比翼型的设计刘周,朱自强,付鸿雁,吴宗成(北京航空航天大学,飞行器设计与应用力学系,北京)摘要:使用解析形状函数法和参数化翼型表示方法,将求解绕翼型流场的方程解与优化方法相结合,可设计出新的高升阻比翼型。计算结果表明,设计的新翼型满足设计要求,且获得比原始翼型高得多的升阻比,翼型设计方法是实用的。参数化翼型表示法比解析形状函数法对给定的初始翼型离散数据的准确度影响更小,更适合用于新翼型的

2、设计。关键词:高升阻比翼型;方法;参数翼型表示法中图分类号:文献标识码:引言计算网格的生成翼型的性能对飞机的气动性能具有决定性的影计算网格采用的是一种改进的二维代数网格生响,高性能翼型的研究是飞行器发展中的一项基础性成方法[]。它将样条曲线曲面生成技术应用到超研究。高升力,低阻力的翼型一直是翼型设计中所追限插值中。它保留了传统代数方法优点的同时又克求的目标。现有资料显示,不少飞行器已不全采用已服其一些缺点,可以直接生成具有较好的壁面垂直有的翼型,而采用功能适合本身要求的专用翼型。然性,可适应复杂几何外形,而且内部可调的高质量的而,在缺乏试验数据的情况下,完全采用风

3、洞试验手结构网格。具体做法是将样条曲线曲面生成技术段来设计一种全新的翼型是困难的,且费用也太昂与传统代数方法中的超限插值技术结合起来,即利用贵。本文采用两种翼型表示方法,通过求解方程后者解决前者应用到网格生成中遇到的边界不能完获得绕翼型的流场解,并与优化方法相结合,来设计全重合的问题,从而充分发挥了样条方法生成曲新翼型。计算结果表明,设计获得的翼型满足给定的面的方面优势。设计要求并具有高的升阻比值,经过实验验证后可供方程求解器的验证飞行器设计选用。高升阻比翼型的设计是基于求解方程获得流场求解的数值方法的绕翼型的流场解。为使优化设计有一个可靠的基本文取方程作为流场数

4、值计算的础,首先应利用已有的压强分布实验值对流场解算器主控方程。采用有限体积离散方式将主控方程离散,作校核计算,然后研究优化设计计算所获得的相对增无粘通量项的离散格式取用方法[],它是一益。种矢通量分裂格式与通量差分裂格式的杂交格式,兼图给出了!",!,#$有格式间断分辨率高和格式计算简单时翼型计算值和实验值的比较,图给出的优点。粘性通量项采用中心差分格式离散。采用了!",!,#$时[]计算湍流粘性项。时间积湍流模型翼型在亚临界流动的计算值和实验值的比分采用五步龙格库塔法。较。图给出了!",!,#$"收稿日期:;修订日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目()()

5、作者简介:刘周(),汉族,重庆人,北京航空航天大学流体力学专业研究生第期刘周等:高升阻比翼型的设计时翼型超临界流动的计算和实验值的优化设计方法比较,图给出了,!,时翼型超临界流动的计算值和实验值优化方法概述的比较。由比较可见,不同翼型,不同流态的流场计现有优化方法大致可分为确定性和随机性两大算压强分布值与实验值吻合得较好。表明流场解算类,各有其优缺点。确定性优化法,采用一种先后顺器是正确和可靠的,可以作为优化设计计算的基础工序搜索的方式,在少量参数时优化搜索速度快,其缺具。点是易陷入局部最优,计算次数随参数量增多而迅速增加[]。随机性算法不受搜索空间的限制,不要求

6、诸如连续性、单峰性等假设,具有高的鲁棒性,且不易陷入局部最优和一般具有可并行计算的特性。其缺点是计算量非常大[]。本文是对二维翼型进行设计,优化参数一般不超过个,故选取了确定性算法中的方向性加速法[]。图计算值与实验值比较方法方法是一种有效的直接搜索方法,它把整个计算过程分为若干个阶段,每一阶段(一轮迭代)由次一维搜索组成。在算法的每一阶段中,先依次沿着已知的个方向搜索,得到一个最好点,然后沿本阶段的初点与该最好点连线方向进行搜索,求得这一阶段的最好点。此时若满足一定的条件后,则用最后的搜索方向取代前个方向之一,开始下一阶图计算值与试验值比较()()段的迭代。方法

7、要求每一维的搜索都能得到最好点,这需要较大的计算量。文中对此稍加改进,即限定一维搜索的最大计算次数,然后各相应搜索方向的最后步长作为下一轮迭代中此方向的起始搜索步长,虽然没有直接找到每一方向的最好点,但保留了它的搜索趋势。至于在每一维的搜索中,若已经计算了三个点,则可以利用当前最好点与其最近的两个点,根据图计算值与试验值的比较()这三个点的目标函数值来构造抛物线,取当前点到抛()物线的最优点构成新步长。目标函数的构造设计具有高升阻比的翼型,作为翼型设计的第一步,可以采用单目标优化计算并直接以升阻比作为目标函数。对于给定压强分布求对应翼型形状的反设计,在本文中采用数

8、值优化方法

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