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基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

常林森 张倩莹 郭雪岩

常林森, 张倩莹, 郭雪岩. 基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计[J]. 航空动力学报, 2021, 36(11): 2306-2316. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20200402
引用本文: 常林森, 张倩莹, 郭雪岩. 基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计[J]. 航空动力学报, 2021, 36(11): 2306-2316. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20200402
CHANG Linsen, ZHANG Qianying, GUO Xueyan. Airfoil optimization design based on Gaussian process regression and genetic algorithm[J]. Journal of Aerospace Power, 2021, 36(11): 2306-2316. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20200402
Citation: CHANG Linsen, ZHANG Qianying, GUO Xueyan. Airfoil optimization design based on Gaussian process regression and genetic algorithm[J]. Journal of Aerospace Power, 2021, 36(11): 2306-2316. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20200402

基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20200402
详细信息
    作者简介:

    常林森(1994-),男,硕士生,主要从事计算流体力学与气动外形设计。

    通讯作者:

    郭雪岩(1964-),男,教授,博士,主要从事计算流体力学及应用、空气动力学和气动优化,化学反应器的多尺度流动与反应耦合。E-mail:xyguo@usst.edu.cn

  • 中图分类号: V211.3;TK83

Airfoil optimization design based on Gaussian process regression and genetic algorithm

  • 摘要: 针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换(CST)参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学(CFD)流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks(RANS)和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。

     

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  • 收稿日期:  2020-09-21
  • 刊出日期:  2021-11-28

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