以某涵道风扇系统模型为研究对象,基于滑移动网格技术,建立了非定常气动力计算方法,并用风洞试验对其进行了验证分析。并在此基础上计算分析了影响涵道风扇系统气动特性的黏性效应、桨-涵道间隙以及桨盘位置等因素。结果表明,黏性效应代表了桨尖和涵道之间附面层干扰的大小,考虑黏性效应能够提高气动力计算的准确性;桨-涵道间隙决定了螺旋桨影响涵道的效果,间隙越小,影响越大,在涵道产生的附加拉力越大;桨盘位置则决定了进入螺旋桨的流场品质和桨-涵道间隙,合理的位置应保证涵道截面对气流的整流效果最佳且间隙符合设计要求。

飞行器通风冷却系统的进排气口加设格栅有助于提高整个系统的气动特性和电磁屏蔽特性。以X-47B飞行器为研究对象,设计了内埋于机身的通风冷却系统四边形开口进气道和排气道及其格栅,基于CFD方法深入分析了进/排气口格栅的4个设计参数导流角、格栅厚度、孔径形状和孔径大小,对管道系统流阻特性的影响。结果表明,进排气道的格栅导流角越小,越接近常规进排气道,表现出更好的流阻特性;而对于进气道,格栅厚度越大,整流效果越佳,而排气道的出口需要适宜厚度的格栅兼顾整流和排气阻力;圆形孔格栅在进排气道口都表现出了较好的作用效果;进气道小流量需要使用较小孔径的格栅增加整流效果,抑制内外流干扰而排气道则小流量采用大孔径格栅,大流量使用小孔径格栅提高内流向外流的掺混整流效率。

飞行器气动隐身多目标优化设计存在计算代价过大的问题,亟需一种高效的优化设计方法来解决此类问题。以某型无人机为设计对象,采用自由曲面变形(FFD)方法实现飞翼布局的参数化表达,分别采用基于雷诺平均N灢S方程的计算流体力学方法、大面元物理光学法和一致性几何绕射理论相互配合来计算边缘绕射场的RCS,进而计算飞翼布局无人机的气动、隐身性能;选择结合基于动态超体积期望改善(EHVI)加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对飞翼布局无人机进行综合寻优设计。在较少地调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,表明优化后的飞翼布局无人机在气动及隐身方面均优于原始构型。

多目标的粒子群算法(MOPSO)在各个领域的优化设计中得到了广泛应用及改进,但是目前仍然存在着在进化后期容易陷入局部最优导致收敛精度低、解的多样性差等问题。引入α-stable分布理论,发展建立了一种新的基于α-stable动态变异的多目标粒子群优化算法(ASMOPSO)。通过α-stable分布生成随机数对PSO算法的种群进行变异操作,增加种群的多样性,在算法中动态调整稳定性系数α实现变异范围和幅度的变化,从而使得改进的ASMOPSO算法具有兼顾计算精度和全局寻优的能力。使用ZDT系列无约束函数和带约束的Tanaka及Srinivas函数对改进前后的算法进行了测试,结果显示出了ASMOPSO算法的快速全局寻优性能。将改进后的算法应用到RAE2822跨音速翼型的减阻和力矩绝对值不增大的综合优化中,得到了较好的多目标气动优化结果。

针对无附面层隔道超声速进气道(DSI)气动隐身多目标优化设计问题,以DSI进气道三维鼓包压缩面(bump)为设计对象,开展DSI的气动、隐身多目标优化设计研究。采用自由曲面变形(FFD)方法实现DSI进气道bump面的参数化表达;分别采用基于雷诺平均N-S方程的计算流体力学方法(CFD)及大面元物理光学法(LEPO)配合一致性几何绕射理论(UTD)计算边缘绕射场的RCS分析方法计算DSI进气道的气动、隐身性能;选择结合基于动态超体积期望改善(EHVI)加点的动态Kriging代理模型与ASMOPSO算法的高效多目标粒子群算法对DSI进气道进行综合寻优设计研究。在较少的调用真实目标函数的情况下,获得了比较优秀的Pareto前沿,通过对所选解的分析比较可知优化后的DSI进气道在气动及隐身方面均优于原始构型。