基于iSIGHT平台的三维机翼气动优化设计

时间：2026-01-20

isight与fluent联合仿真教程

　应用数学和力学,第29卷第5期AppliedMathematicsandMechanics　　　　　　　　　　　　　　　　　　2008年5月15日出版　　　Vol.29,No.5,May.15,2008

文章编号:1000-0887(2008)05-0544-07Ζ应用数学和力学编委会,ISSN1000-0887

基于iSIGHT平台的三维机

翼气动优化设计Ξ

银　波1,　徐　典2,　安亦然,　陈耀松22

(1.清华大学工程力学系,北京100084;

2.北京大学工学院,北京100871)

(戴世强推荐)

摘要:　基于iSIGHT设计平台,结合CFD软件F,(non-dominated能1　设计过程中采用NCGA(neighborh)—,NSGA-Ⅱ

sorting)———-,对三维机翼优化1　经过,该优化方法可推广用于多种翼型和机翼优化1　

关　键　词:　气动计算;　多目标优化;　遗传算法;　三维机翼

中图分类号:　O354.1　　　文献标识码:　A

引　　言

近年来计算机技术和计算数学的迅速发展,使气动设计能够借助数值优化这一强大工具极大地降低设计费用,缩短设计周期1　由于气动优化设计[1-2]是通过数值优化方法和气动性能计算的结合来实现的,所以,优化方法的可靠性、精度和效率是关系到设计成败的重要因素[3]1　采用传统的确定性优化方法只能进行局部优化,这是由确定性方法本身的性质所决定的1　而以遗传算法为代表的随机性方法不仅具有全局性优化的特点,而且算法的鲁棒性、可靠性和移植性好,所以遗传算法在工程优化中得到了广泛的应用[4]1　

翼型设计对飞机气动性能有着很大的影响1　本次优化使用优化软件iSIGHT,在该平台上结合CFD软件Fluent以及前处理软件Gambit来优化计算1　

1　优化算法

基于遗传算法[5]的气动优化设计是一种飞行器外形设计方法1　它是通过遗传算法中复制、杂交和变异算子的操作来实现的1　本文在优化过程中使用两种遗传算法:邻域培植遗传算

[7-8]法NCGA[6]和非支配解排序遗传算法NSGA-Ⅱ,采用多目标优化过程,利用iSIGHT优化

平台实现1　iSIGHT是一个开放的集成平台,它提供的过程集成界面可以方便地将各种工具(如商业CAD软件、　各种有限元计算分析软件及用户自行开发的程序等)集成在一起1

Ξ收稿日期:　2007-09203;修订日期:　2008203228

),男,四川泸州人,硕士生(Tel:+86-10-62751994;E-mail:yinbo.pku@作者简介:　银波(1983—

http://www.77cn.com.cn);

陈耀松(联系人.E-mail:chenys@http://www.77cn.com.cn).

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银　　波　　徐　　典　　安亦然　　陈耀松

[1]5452　计算流程

计算优化流程见图11

图1　优化流程图

3　翼型几何表示

翼型的几何形状,可以采用多项式拟合或解析函数的线性叠加等多种方法来表示1　采用解析函数线性叠加法来表示翼型,翼型的形状由基准翼型、型函数及其系数来定义[9]:

　　y(x)=y0(x)+

i=1f(x),6α iin(1)

式中x为弦向坐标,y0(x)为初始翼型坐标,fi(x)为形状扰动函数簇,αi为改变翼型的参数,则y(x)为扰动后翼型坐标1　本文采用Hicks-Henne函数簇[9],形式如下:

πxln(0.5)/(ln(m)))1　　fi(x,m,n)=sinn(　(2)

对于前面给出的翼型表达函数,改变扰动函数的参数α　i值即可得到一系列光滑的翼型1在上下翼面各引入5个参数(α1,α2,α3,α4,α5)以改变翼面形状,其中参数α1到α4对应m=011、0.3、0.5、0.7用于改变机翼的前、中部形状,取n=3;α5对应m=0.9用于改变机翼尾部形状,取n=11　优化过程中将αi(i=1,2,…,10)作为设计变量,可以生成一定范围内的任意光滑翼型,能够满足优化工作对翼型要求1　

4　流场计算

4.1　控制方程[10-11]

以N-S方程作为流场计算的主控方程,在直角坐标系下,守恒形式可写为

(3)　　++=01　txy

湍流模式使用Spalart-Allmaras(S-A)模型,其中的经验常数取Fluent的默认值1　计算时边界条件采用远场压力条件1　采用二阶迎风差分格式离散控制方程1　

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4.2　计算验证

Ma=0.84,α=3.06,ONERAM6机翼,网格数目1829701　

等压力线图见图2所示1

翼展

,计算值与实验值的比较见图31　