以汽车的车身优化为研究目的,首先分析了流体基本形式以及流体的力学基本方程,然后针对汽车车身的造型特征,筛选出6种对汽车空气动力学影响大的特征。以气动系数和升力系数为优化目标,利用流体力学软件Fluent,根据特征因素的显著性差异取其相应的最佳指标值,从而获得最佳的车身造型。通过建模的方法改进汽车车身,仿真结果显示,汽车的动力性和操纵稳定性显著提高,说明利用数值仿真模拟方法能够更加全面、准确地优化汽车车身造型,对企业产品的研发优化有重大现实意义。

使用无人机碰撞拦截无人机是一种有效且成本适中的反制手段。为提高优化设计效率,本文采用雷诺平均Navier-Stokes方程计算流场,并使用Kriging代理模型和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)针对鸭式布局截击型无人机开展气动外形优化设计。设计过程中,以航程和最大可用过载为设计目标,将鸭翼纵向位置、主翼扭转角、展弦比和后掠角作为设计变量,以静稳定度和鸭翼最大偏转角为约束,得到了分布均匀的Pareto前沿,优化后的无人机航程与最大可用过载较基准外形分别提升了24.6%和6.4%,证明了该优化方法的有效性。

针对由临近空间拦截器飞行环境变化剧烈导致的热流密度过高等问题,提出一种多目标外形优化设计方法,并针对一种新型三锥体临近空间拦截器外形进行优化设计。首先,建立飞行器的气动、弹道、气动热等多学科分析模型,利用高斯-伪谱法计算拦截弹道,利用桥函数法建立气动模型,并利用Fay-Riddle方法估计气动热流密度。然后,以飞行器航程、总热流量和飞行时间为优化目标,采用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)与伪谱法将该问题转化为一组单目标优化子问题,得到Pareto前沿并进行相关分析。最后,给出一个优于基准值,同时满足性能指标要求的新型外形。结果表明:该优化方法具有可实现性,为未来的飞行器设计提供了新思路。