[发明专利]一种低雷诺数错层翼的翼型优化设计方法

摘要

本发明公开了一种低雷诺数错层翼的翼型优化设计方法，属于飞行器设计技术领域。本发明针对错层翼，采用NURBS曲线拟合法对翼型进行参数化，前后翼分别选取13个控制点进行控制；采用网格自动重构技术生成计算网格，基于与k‑ω SST湍流模型耦合的γ‑Re_θ转捩模型对流场进行数值模拟；采用DOE抽样与多岛遗传算法结合的组合优化策略进行优化：应用最优拉丁超立方设计在设计空间中均匀采样，捕捉整个设计空间中最有效的设计区域，然后利用多岛遗传算法在最有效的设计区域中进行优化设计。本发明对错层翼的翼型进行优化，降低错层翼的不利气动干扰，提高其升阻比，在保证计算精度的基础上减小计算量，提高优化效率。

主权项

1.一种低雷诺数错层翼的翼型优化设计方法，其特征在于：第一步：采用NURBS曲线拟合法对错层翼翼型进行几何参数化；分别选取错层翼的前翼初始翼型和后翼初始翼型，前后翼分别选取13个控制点进行控制，对所述初始翼型进行几何参数化；采用多块网格生成技术生成H型结构网格，弦向网格节点数加密以准确捕捉转捩位置，在翼型表面利用O型网格生成边界层网格；第二步：采用DOE抽样捕捉整个设计空间中最有效的设计区域；(2.1)保持翼型不变，将前后翼水平距离H、垂直距离V、翼差角θ作为试验设计因子，采用最优拉丁超立方设计生成抽样设计矩阵；(2.2)对抽样设计矩阵中的样本点进行升阻比评价：(2.3)根据样本点的升阻比评价结果，采用二次响应面构建代理模型，对前后翼的水平距离H、垂直距离V、翼差角θ进行选优；第三步：采用多岛遗传算法优化前后翼型；第四步：优化结束，输出种群中升阻比最大的翼型数据作为错层翼翼型的最优解；所述错层翼是由前翼和后翼两个翼面组成的机翼布局，前翼、后翼以及两侧的机身形成盒式结构；前翼和后翼的水平位置与垂直位置都不同。