[发明专利]基于双环迭代的无人直升机气动外形优化设计方法

权利要求书

1.一种基于双环迭代的无人直升机气动外形优化设计方法，其特征在于：其包括如下步骤：

S1，确定初值和约束：

优化过程需要从确定初值开始，并需要确定约束条件，以及考虑设计优化目标，完成指定次数的迭代循环或者达到阻力优化目标；

S2，几何文件生成模块：

2.1机身参数化建模：

机身参数化建模基于CATIA V5平台，利用VB程序对CATIA软件进行二次开发，建立起参数化的机身模型；

机身的参数化建模是在预先设计的初始机身形状基础上进行的，是由点到线、由线到面；先建立机身的纵向轮廓线，然后确定横向截面形状，最后通过多截面扫掠和填充建立机身的曲面；

机身的参数化建模，就是完成对机身轮廓线的参数化；为确定机身轮廓，需要对机身各段的长度、截面的高度和宽度、截面的二次曲线进行参数化的定义；

此外，在对截面参数定义时，还要完成对草图的完全约束；二次曲线首尾段的切线分别定义成水平方向和垂直方向，在两端曲线接合处采用相合的约束，截面草图的全约束为三维建模提供了基础；

2.2机身初始化模型生成：

参数表功能实现；

使用CATIA V5中的智能模块中的设计表实现定义参数的功能；关联完成后，通过数据文件来管理几何图形的数据，从而变更参数值来实现修改几何图形形状的功能；并为后面气动外形优化做准备；

将机身的设计变量存储于设计表格中，从而每当优化时更改设计表格中的设计变量时，机身几何图形也随之发生改变；

参数自动更新；

通过创建VB脚本调用CATIA API，实现参数表中设计参数的导入和模型的更新；最后将更新后的几何文件保存成CATIA V4的model格式，此格式被网格划分软件ICEM CFD读取，实现数据交换功能；

S3，网格生成模块：

在优化过程中采用非结构网格；

流场非结构网格划分流程有如下几个步骤：

3.1导入几何模型并创建求解区域：

在ICEM CFD中读取CATIA参数化建模生成的model，并创建流场求解区域；在来流方向取10倍机身长度，在机身后侧取15倍机身长度，上下和侧面取二十倍的机身高度和宽度，求解域的形状为长方体；

3.2设置全局网格参数和机身表面网格参数：

对全局网格参数的大小和机身表面网格参数的大小进行设置，采用Robust方法生成Tetra/Mixed体网格，在机身表面创建三棱柱边界层网格；在机身后段，由于外形变化剧烈，会产生复杂的流动，需要对该区域网格进行加密；通过区域网格加密功能生成加密区，从而更好的对流动分离区域进行数值模拟；之后，需对网格的质量进行检查；

3.3网格光顺处理：

对得到的网格进行检查并对其进行光顺处理，将最终得到的网格导出为气动分析软件Fluent读取的msh文件格式；

S4，气动分析模块：

通过机身外部流场进行网格划分以后，需要对机身进行气动力计算；机身的气动力计算采用CFD数值计算方法；

选用Fluent求解器；Fluent是一个用于模拟和分析在复杂几何区域内的流体流动和热交换问题的专用CFD软件；

湍流模型的选取；

考虑到具体方法在工程应用需求和模型对计算量的要求，采用基于雷诺时均方程的湍流模型对机身绕流问题进行求解；Fluent软件中提供了3种基于雷诺时均方程的湍流模型；Spalart-Allmaras模型、k-epsilon模型和k-omega模型；

计算条件设置；

a.读取网格；

在Fluent软件中，读取ICEM CFD生成的msh网格文件；由于几何文件由CATIA创建时采用的单位是mm，因此需要对网格进行缩放；

b.设置模型；

湍流模型选取标准k-omega模型；设置完湍流模型后，在Operating Condition设置Operating Pressure为101325Pa；

c.设置边界条件；

将机身曲面设置为壁面wall型边界，流场对称面设为sym类型，流场外边界设置为壁面型边界，并将来流速度设置为30m/s，气流来流方向与机身轴线平行；

d.设置求解控制参数；

压力修正方法选用SIMPLE算法；压强、密度、动量、湍流均采用二阶格式；压力项松弛因子0.3，密度、体力项为1，动量项为0.7，湍流粘性项为0.8；

计算结果处理；

对于稳态问题求解，计算的收敛精度、流场解的初始化均采用默认选项；对于气动外形优化问题，收敛快的求解器对于提升优化效率极为重要；阻力系数经过一开始的震荡期后最终趋近与稳定值，阻力系数具体数值在Fluent中Reports模块中获得；

S5，优化器模块：

根据S1-S4的气动计算结果，即模型参数与阻力系数的关系，进行计算模型的建立与优化；具体使用响应面模型与遗传算法进行求解；具体步骤包含S6和S7；

S6，近似模型建立：

在大多数的响应面问题当中，响应函数f是未知的；因此，为了得到响应函数f的近似模型，从某一个小的区域内用低阶的多项式来逼近响应函数；如果响应函数f表示成设计变量的线性组合，那么就得到一阶模型的近似函数，表示如下：

y＝β₀+β₀x₁+β₀x₂

如果响应面并不是平面，此时应当用高阶的多项式来逼近目标函数，二阶模型的近似函数表达式如下：

通过推导，得到多设计变量的二阶响应面近似模型：

为了得到近似模型，需要采用试验设计的方法来采集数据；获得试验数据以后，通过最小二乘拟合的方法获得近似模型中的参数值；

y＝Xβ+ε

其中：

n是试验设计次数，k是参数变量个数；定义误差平方和L，如下式所示：

L＝ε^Tε

通过求解L最小化问题从而得到的β最小二乘估计值b：

b＝(X^TX)^-1X^Ty

近似模型建立以后，还需要对响应面模型进行评估；采用的评估方法是将实际分析结果和响应面近似模型得到的模型进行对比，若存在的误差较大，则需要对近似模型进行修改；通过数据点重新采集后重新拟合模型的方法实现；

机身外形共有17个设计变量，采用二阶近似模型时至少需要171次精确分析；

S7，优化算法求解：

采用全局优化算法遗传算法对机身进行气动外形优化；

染色体编码方法；

基本的遗传算法使用固定长度的二进制字符串来表示群体中的个体，等位基因是由二值符号集{0，1}所组成；初始群体中各个个体的基因值用均匀分布的随机数来生成；

X＝1001110010001010101

它表示一个个体，其染色体长度为18；编码的选择是影响算法性能与效率的重要因素；在气动外形当中，不同的码长对优化问题求解的精度和效率有很大的关系；

个体适应度评价；

个体适应度的大小来确定个体被遗传到下一代群体中的概率；个体的适应度越大，该个体被遗传到下一代的概率也越大；遗传算法通过比例选择算子来确定群体中各个个体遗传到下一代群体中的数量；为正确计算不同情况下各个个体的遗传概率，要求所有个体的适应度必须为正数或零，不能为负；需要采用由目标函数值到个体适应度之间的转换关系；对于求解目标函数最小值的优化问题，采用的变换方法如下：

遗传算子的确定；

选择运算采用比例选择算子，交叉运算使用单点交叉算子，变异运算使用基本位变异算子或均匀变异算子；选择是从旧群体中选择生命力强的个体产生新群体的过程，这样适应度高的个体在下一代当中复制自身的个数就多一些；交叉通过从群体中按一定的概率选择两个个体，交换着两个个体的某些位，交换的目的在于产生新的基因组合；变异对群体中某些个体的位进行改变，即“1”变“0”，“0”变“1”，变异的目的在于防止寻优过程中过早收敛于不成熟期；

遗传算法参数的选择；

基本遗传算法有四个运行参数：

M：群体大小，即群体中所含的个体数量；

T：遗传算法的终止进化代数；

P_c：交叉概率，此概率较大，取值为0.4～0.99；

P_m：变异概率，此概率较小，取值为0.0001～0.1；

采用自适应方法进行交叉和变异的概率选择；

算法终止条件；

遗传算法终止条件是实现给定一个最大的进化代数，或者是判断最佳优化值是否连续若干步没有明显的变化；

S8，优化过程集成：

MDOL为其核心，能组成不同的语义模块，各模块解释执行特定的操作，设计过程中的流程控制、分析代码的封装、简单的内部计算以及系统级分析方法；iSIGHT提供的GUI功能满足设计过程需求，通过此交互界面，设计人员实现问题的问题表述、过程集成、优化方案选择和求解监控；

具体的集成形式为；

CATIA软件集成；

采用录制宏的形式生成VB脚本，然后以批处理的形式执行此脚本；执行批处理命令时，脚本会自动调用CATIA程序，在脚本执行完成后退出CATIA程序；

ICEM CFD软件集成；

ICEM CFD软件通过TCL来执行其命令，将网格化分过程采用TCL记录到Script.jrf文件中；

Fluent软件集成；

Fluent软件支持批处理的TUI命令，在非交互模式下自动运行；将Fluent执行过程写入脚本文件中；

每次优化过程中，系统模块首先执行，删去上次执行的残余文件；接着优化器会将新的设计变量值写入到DesignTable1.txt当中，通过执行CATIA模块生成新的机身几何文件Fuselage.model；接着调用网格生成模块读取几何文件，自动对机身外部流场进行划分，并将最终的网格文件fluent.msh输出；最后执行气动分析模块，通过对流场求解迭代收敛后得到阻力系数值，并将其写入到Drag文本文件当中；当得到目标函数后，优化模块从Drag文件当中获取目标函数值；此时优化器通过构建响应面模型和优化算法在设计空间内搜索，将以上流程多次执行后最终得到期望的设计变量值。