高超声速飞行器气动力热多学科耦合优化设计

摘要

随着高超声速飞行器飞行速度的提高，其升阻比和气动热的矛盾越来越突出。如何寻找一种合适的设计方法来折中这种矛盾，变得越来越重要。目前，MDO设计方法已经成为解决这类矛盾的主要手段。传统的高超声速飞行器设计是基于隔离解耦的设计模式，各个专业分工相对独立，设计人员选择不同的学科重点对飞行器进行设计和优化，这种方法虽然能够解决部分的设计工作，满足一定的设计要求；但由于设计过程中忽略各学科性能与参数之间的耦合作用，会造成设计余量的浪费，甚至在固定的约束下，设计不出满足要求的结果。本文根据遗传算法原理和Pareto最优解的定义，构造了基于Pareto阵面的多目标遗传优化算法。由于优化过程中牵涉到偏微分方程求解和大种群迭代会造成计算成本剧增的缺点，又构造了基于多项式响应面和Kriging响应面的气动力热数值代理模型。并根据美国X-33航天飞机的外形，构造了类X-33升力体布局的飞行器。确定了以机翼作为优化对象，机翼外露半展长、后掠角、机翼前缘直径为优化参数，升阻比和机翼前缘热流密度为优化目标。利用拉丁超立方实验方法选取样本点，采用CFD方法求解样本点的气动力热特性，根据计算结果分别建立多项式响应面和Kriging响应面，然后基于响应面模型对飞行器进行了气动力和热的综合优化，论证了方法的可行性。

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缩略词

第一章 绪论

1.1引言[1-3]

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要研究工作

第二章 多学科优化方法

2.1遗传优化算法概要[26，27]

2.2多目标遗传优化适应度构造[28]

2.3数值验证

第三章 响应面模拟方法

3.1多项式响应面原理

3.2Kriging响应面原理

第四章 流动求解

4.1 N-S方程

4.2 湍流模型[31-36]

4.3 物理模型及优化参数

4.4物理模型的网格

4.5 边界条件及流场计算分析

第五章 优化算例及结果分析

5.1样本点的选择和流场数值计算

5.2基于Kriging模型的气动力热综合优化及过程

5.3基于多项式模型的气动力热综合优化及过程

第六章 总结及展望

参考文献

致谢

附录一，基于Kring代理模型的部分Pateto最优解

附录二，基于多项式代理模型的部分Pareto最优解