基于數(shù)據(jù)降維技術(shù)的氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)方法.pdf

1、設(shè)計(jì)能力、設(shè)計(jì)效率、魯棒性及對(duì)經(jīng)驗(yàn)的依賴性是決定氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)方法是否實(shí)用的四個(gè)主要因素。傳統(tǒng)的反設(shè)計(jì)方法經(jīng)驗(yàn)依賴性強(qiáng)，魯棒性與設(shè)計(jì)能力也較差，但設(shè)計(jì)效率很高。優(yōu)化設(shè)計(jì)方法魯棒性好、經(jīng)驗(yàn)依賴性低，但也存在一些影響實(shí)用性的問題：基于現(xiàn)代啟發(fā)式算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在設(shè)計(jì)效率方面不盡如人意，而基于梯度信息的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法則不具備全局尋優(yōu)能力。從數(shù)據(jù)分析的角度來說，氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)中涉及到的數(shù)據(jù)基本都是多維的。如設(shè)計(jì)變量是多維的，CFD求解出的離散流場也

2、是多維的。數(shù)據(jù)的維度越高，氣動(dòng)設(shè)計(jì)問題往往也越復(fù)雜。數(shù)據(jù)降維方法能在保留數(shù)據(jù)集主要特征的基礎(chǔ)上有效降低數(shù)據(jù)的維度，使相關(guān)氣動(dòng)設(shè)計(jì)問題得到簡化。
　　針對(duì)氣動(dòng)設(shè)計(jì)方法中存在的主要問題，結(jié)合數(shù)據(jù)降維的思想與具體方法，本文開展了以下幾個(gè)方面的工作：
　　1、構(gòu)建了三套用途不同的氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)?；诟倪M(jìn)的微分進(jìn)化算法與氣動(dòng)力快速評(píng)估程序構(gòu)建了氣動(dòng)力直接求解的全局型優(yōu)化系統(tǒng)，此系統(tǒng)適用于面向全局最優(yōu)的初步設(shè)計(jì)；基于改進(jìn)的微分進(jìn)化

3、算法與Kriging代理模型構(gòu)建了氣動(dòng)力預(yù)測的全局型優(yōu)化系統(tǒng)，此系統(tǒng)適用于設(shè)計(jì)變量較少時(shí)面向全局最優(yōu)的高精度設(shè)計(jì)；基于改進(jìn)的最速下降法、離散伴隨求解器及RANS方程求解器構(gòu)建了基于梯度信息的優(yōu)化系統(tǒng)，此系統(tǒng)適用于設(shè)計(jì)變量較多時(shí)面向局部最優(yōu)的高精度設(shè)計(jì)；
　　2、對(duì)典型數(shù)據(jù)降維方法進(jìn)行了研究與發(fā)展。在線性方法方面，研究了POD、SVD兩種典型方法的性質(zhì)，從理論證明了兩種方法的等價(jià)性，闡述了兩者在實(shí)際使用中的差異；在非線性方法方面，研

4、究了ISOMAP算法及其改型L-ISOMAP算法的性質(zhì)，基于最小子集覆蓋與SVD開發(fā)了一種新型鄰域參數(shù)與流形本征維度估算方法，此估算方法在保證估算精度的同時(shí)最大限度地減少了計(jì)算量；
　　3、改進(jìn)了Gappy POD氣動(dòng)外形反設(shè)計(jì)方法。提出了最優(yōu)快照替換采樣法代替原始方法中的隨機(jī)采樣法，以增強(qiáng)樣本擬合設(shè)計(jì)目標(biāo)的能力；根據(jù)原始方法每個(gè)迭代步產(chǎn)生的誤差，開發(fā)了一種實(shí)時(shí)修正目標(biāo)壓力分布的方法，以提高每個(gè)迭代步的設(shè)計(jì)精度。在計(jì)算效率相當(dāng)?shù)那?/p>

5、況下，改進(jìn)后的反設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)精度明顯高于原始方法；
　　4、提出了將反設(shè)計(jì)方法與優(yōu)化設(shè)計(jì)方法組合使用的氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)策略，實(shí)現(xiàn)了反設(shè)計(jì)方法與優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的優(yōu)勢互補(bǔ)。組合設(shè)計(jì)策略的基本思路為：先用改進(jìn)的Gappy POD反設(shè)計(jì)方法對(duì)初始構(gòu)型進(jìn)行粗略設(shè)計(jì)，然后再用優(yōu)化方法進(jìn)行精細(xì)設(shè)計(jì)。算例表明，這種設(shè)計(jì)策略具有設(shè)計(jì)能力強(qiáng)、效率高、魯棒性好且經(jīng)驗(yàn)依賴性低的特點(diǎn)；
　　5、提出了基于預(yù)測初始流場的流場求解加速方法，以緩解優(yōu)化過程中流場

6、求解過于費(fèi)時(shí)的問題。具體提出了兩種初始流場預(yù)測方法：基于幾何相似準(zhǔn)則的預(yù)測方法及基于代理模型與POD的預(yù)測方法。兩種方法均能有效減少流場求解所需的時(shí)間，且第二種方法的效果更好。根據(jù)各自的特點(diǎn)，進(jìn)一步提出了一種在優(yōu)化設(shè)計(jì)中將兩種方法搭配使用的策略，以最大限度地減少優(yōu)化設(shè)計(jì)過程中流場求解所需的時(shí)間；
　　6、提出了先對(duì)設(shè)計(jì)空間進(jìn)行過濾，然后重新構(gòu)建一個(gè)無約束設(shè)計(jì)空間的思想。將流形學(xué)習(xí)算法與流形結(jié)構(gòu)重構(gòu)技術(shù)相結(jié)合，建立了一種處理氣動(dòng)外形

7、設(shè)計(jì)中幾何約束條件的新方法。測試表明：此方法對(duì)基于氣動(dòng)力直接求解的全局型優(yōu)化系統(tǒng)及基于梯度信息的優(yōu)化系統(tǒng)是適用的，能明顯提升系統(tǒng)的計(jì)算效率，增強(qiáng)系統(tǒng)處理幾何約束的能力。但這種新方法不適用于使用了代理模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)；
　　7、采用基于代理模型的全局型優(yōu)化系統(tǒng)對(duì)L1T2多段翼型進(jìn)行了優(yōu)化。優(yōu)化過程中使用了基于初始流場預(yù)測的流場求解加速技術(shù)，節(jié)省了約75％的流場求解時(shí)間。較之初始構(gòu)型，優(yōu)化構(gòu)型的升力系數(shù)提升了8.63%；