申请/专利权人：中国科学院工程热物理研究所

申请日：2023-10-17

公开（公告）日：2024-01-02

公开（公告）号：CN117077297B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/28;G06F30/23;G06F30/27;G06T17/20;G06F111/06;G06F111/10;G06F111/04;G06F113/08;G06F119/14;G06F113/28;G06F111/08;G06N3/126;G06N7/01;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.02#授权;2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于双层代理模型的自然层流短舱气动稳健优化设计方法，该方法以通气自然层流发动机短舱为初始设计对象，通过采样、网格生成、CFD计算、不确定性量化、代理模型构建和多目标优化等步骤，对短舱的气动外形和气动性能进行优化设计，以提高层流短舱减阻的效率和可靠性。该方法采用了均匀拉丁超立方采样方法、自由变形几何参数化方法、基于逆距离权重的动网格技术、层流‑湍流数值模拟方法、层流‑湍流耦合伴随方法、梯度‑稀疏化耦合增强PCE不确定性量化代理模型、梯度增强型Kriging代理模型和NSGA‑Ⅱ优化算法等技术手段，有效地解决了气动稳健优化设计中的不确定性分析、梯度计算和优化求解等关键问题。

主权项：1.一种基于双层代理模型的自然层流短舱气动稳健优化设计方法，其特征在于，所述基于双层代理模型的自然层流短舱气动稳健优化设计方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.提供一现有通气自然层流发动机短舱作为待气动稳健优化的初始设计对象，并至少提供与该初始设计对象相关的气动外形几何数据及其确定性气动设计条件，同时给定与该初始设计对象气动稳健优化相关的设计变量及其约束条件，其中，所述设计变量至少包括与所述初始设计对象的气动外形相关的几何设计变量以及与所述初始设计对象的气动性能相关并包含不确定性的气动设计变量，所述约束条件至少包括与几何设计变量相关的几何约束条件及与气动设计变量相关的气动约束条件，所述确定性气动设计条件至少包括与所述初始设计对象气动设计相关的自由来流的雷诺数Re、湍流度τ、马赫数Ma及气流迎角α，所述气动设计变量至少包括马赫数Ma及气流迎角α，且所述气动设计变量的不确定性来自于其自身的扰动；SS2.针对所给定的初始设计对象，在保持其气动设计变量值不变的前提下，在给定的几何设计变量及其约束范围内，利用均匀拉丁超立方采样方法在随机空间进行采样并生成设定数量的具有不同几何设计变量值对应不同气动外形的基础样本点，且各所述基础样本点具有相同的气动设计变量值，所述设定数量的基础样本点形成一基础样本集；SS3.根据步骤SS2生成的所述基础样本集，基于其每一所述基础样本点所对应的气动外形几何数据，利用FFD自由变形方法及基于IDW逆距离权重的动网格技术，生成与所述基础样本点的气动外形相对应的可用于CFD计算并至少包括表面网格和体积网格的CFD计算网格，各所述基础样本点的CFD计算网格形成所述基础样本集对应的可用于CFD计算的网格集合；SS4.针对步骤SS2生成的所述基础样本集中的每个基础样本点，针对其包含不确定性的气动设计变量并结合其气动约束条件，根据给定的包含不确定性的气动设计变量的统计分布特征进行扩展采样，获得匹配梯度-稀疏化耦合增强PCE不确定性量化代理模型建模需求的包含几何设计变量及不确定性气动设计变量的样本集合，所述样本集合中每一所述基础样本点包括一对应其几何设计变量的CFD计算网格及多个对应其气动设计变量的扩展样本点；SS5.根据步骤SS4生成的包含几何设计变量和不确定性气动设计变量的样本集合，基于其中每一所述基础样本点的CFD计算网格，利用层流-湍流数值模拟方法逐一计算其对应每一扩展样本点的气动特性，并最终形成所述样本集合的气动特性，之后利用层流-湍流耦合伴随方法计算所述样本集合中各相关气动特性对几何设计变量的梯度信息，其中，所述层流-湍流数值模拟方法为RANS求解器和eN转捩预测方法耦合，该方法在实施时至少包含以下子步骤：SS51.在RANS求解器中，求解RANS方程获得至少包括截面压力分布在内的气动数据作为求解层流边界层方程的输入；SS52.求解准三维边界层方程，其结果作为线性稳定性分析的输入；SS53.通过线性稳定性计算和eN转捩预测方法获得转捩位置，从而将更新的转捩位置返回至RANS求解器中；SS54.RANS求解器通过间歇因子模型计算固定转捩流场，其中，所述间歇因子模型中采用的间歇因子方程为： 其中，x为流向坐标，xtr为转捩起始点，ltr为转捩区长度，间歇因子γ的取值范围为[0,1]，且γ为0时，流动保持全层流状态，γ为1时，流动保持全湍流状态，γ在0到1之间时，流动为转捩过程状态；SS55.重复上述子步骤SS51～SS54，直到转捩位置收敛；SS6.根据步骤SS4生成的所述包含几何设计变量和不确定性气动设计变量的样本集合，结合步骤SS5计算得到的样本集合的气动特性及气动特性对几何设计变量的梯度信息，针对基础样本点构建梯度-稀疏化耦合增强PCE不确定性量化代理模型并基于该梯度-稀疏化耦合增强PCE不确定性量化代理模型进行不确定性量化分析获得气动特性的气动力统计矩，所述气动力统计矩为气动特性的均值和方差，之后基于梯度求解方法获得气动力统计矩对几何设计变量的梯度信息，由此建立完整的考虑不确定性气动设计变量并包括气动力统计矩及气动力统计矩对几何设计变量的梯度信息的气动样本库；SS7.根据步骤SS6生成的所述考虑不确定性气动设计变量并包括气动力统计矩及气动力统计矩对几何设计变量的梯度信息的气动样本库，构建GEK代理模型，其中，GEK代理模型将样本点与对应的函数响应值YX的映射关系近似为多项式与随机分布函数之和，映射关系为： 其中，fiX为关于输入变量X的多项式函数，βi是多项式函数fiX对应的相关系数，n为模型中多项式函数fiX的数量，ZX是一个关于输入变量X的随机过程；GEK代理模型把样本点处的梯度信息以偏导形式加入到响应值中，此时含梯度信息的样本与对应的响应值矩阵为： 其中，m为优化问题设计空间的维度，N为抽样点数量；GEK模型对未知函数的预测值定义为所有样本点响应值与偏导数值加权，即： 其中，wi，λj分别为第i个函数值与第j个偏导数值的加权系数；SS8.基于FFD控制点优化几何设计变量，以气动力统计矩为优化目标，使用NSGA-Ⅱ优化算法对自然层流短舱逐代进行气动稳健优化，优化历程中引入加点准则并利用步骤SS7构建的所述GEK代理模型快速获得气动特性的气动力统计矩，之后对每代中的每一个体进行CFD校核以获得最优个体；SS9.判断所述NSGA-Ⅱ优化算法是否收敛，若NSGA-Ⅱ优化算法未收敛，则以步骤SS8优化得到的最优个体作为新的初始设计对象并重复上述步骤SS2~SS8，在重构GEK代理模型的基础上，重新进行基于NSGA-Ⅱ优化算法的气动稳健优化，当所述NSGA-Ⅱ优化算法收敛后，返回优化结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院工程热物理研究所 基于双层代理模型的自然层流短舱气动稳健优化设计方法

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