一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.      

MF-1弹道设计与蒙特卡罗飞行仿真

MF-1是我国的首次高超声速空气动力学基础问题研究模型飞行试验。本文研究建立了MF-1试验飞行器弹道设计与拉偏仿真数学模型,开展了MF-1弹道设计和拉偏仿真计算。对结果分析表明,对于MF-1这类无控飞行器,某些条件下可能在飞行过程中发生滚转共振现象,导致飞行总迎角迅速发散,气动过载显著增加,飞行弹道严重偏离设计弹道,甚至可能出现解体风险。通过严格控制飞行器加工和安装偏差,有助于降低滚转共振发生概率。     

空射导弹发射初始弹道数值仿真

导弹从载机上发射时,载机对导弹的流场存在干扰,从而影响导弹在发射初始阶段的姿态和运动轨迹。为了确定导弹的初始弹道参数,本文利用CFD商业软件Fluent6.1计算导弹发射时的非定常流场,并通过该软件的接口嵌入导弹的六自由度弹道方程,同时计算了导弹在载机流场干扰下的非定常气动力和初始弹道。计算结果清晰地表现出导弹与载机的分离过程和载机流场的干扰形式,并可估算出载机的流场干扰范围。     

大飞机机翼结冰对飞行动力学特性影响研究

机翼结冰会严重影响飞机的气动特性,威胁飞行安全。采用线化小扰动分析方法和非线性全局稳定性分析方法,对大飞机机翼对称结冰情况下的飞行动力学特性展开研究。研究结果表明:机翼结冰主要影响飞机的升阻特性,使得平衡迎角和需用推力增大,临界迎角和运载能力下降,对起降特性尤为不利;在操稳特性方面,机翼结冰会影响纵向短周期模态自由振荡频率,在少数情况下会降低短周期模态的阻尼比,同时操纵升降舵以及水平安定面进行纵向操纵时,在少数飞行状态下会出现不稳定情况。     

高超声速巡航飞行器机身多目标优化设计

类乘波体构型是高超声速巡航飞行器的重要气动布局之一.对这类构型的机体进行多目标优化设计能极大地提高飞行器的总体性能.本文采用多目标混合遗传算法,通过两种优化策略,实现了类乘波体高超声速巡航飞行器机身的总体性能多目标优化设计,考虑的性能指标包括机身气动升阻特性、推阻特性、配平特性、雷达隐身特性、机身容积以及驻点温度等等.优化设计得到了Pareto最优前沿面,获得了比基本构型飞行器总体性能更优的构型方案.通过对优化结果的分析,指出机体/推进一体化设计的不足和进行总体性能多目标优化设计的必要性,给出一个最优布局构型,并进行了气动力风洞实验,验证了最优布局的气动特性.     

基于矩阵博弈的两机攻防对抗空战仿真

矩阵博弈法是空战决策的主要方法之一。考虑了7种基本机动动作,根据攻击和逃避两大基本原则,分别计算了空战双方的支付函数,建立了各自的支付矩阵,采用矩阵博弈方法对红蓝双方的空战进行了攻防对抗仿真。最后以两架F-16战斗机的空战为例进行了数值仿真验证。     

类乘波体飞行器的气动力工程计算

为估算高超声速类乘波体飞行器的纵向气动力,以三角形面元逼近飞行器外形,根据飞行器迎/背风面情况分别采用达黑姆-巴克法、普朗特-迈耶耳法、切锥法和膨胀波方法计算无粘气动力;通过经验公式估算粘性阻力,并考虑飞行器主要部件之间的气动干扰情况,计算了翼片之间、翼身之间的气动干扰因子,得到整个飞行器的气动力。为验证该方法,以某飞行器为例进行了计算,计算结果与CFD吻合。     

高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计研究

开展了高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计方法的研究.以多目标遗传算法为优化方法,采用一维流动模型计算性能指标,对机身下壁面前体和后体型线进行了优化设计,得到了Pareto最优前沿面.计算结果表明该方法可大大提高机身/发动机的匹配水平,获得高性能的设计方案.该方法可进一步推广应用于包含更加精确的流动模型的优化设计当中.     

大飞机机翼结冰条件下的纵向飞行动力学特性研究

为了研究机翼结冰对飞机气动特性的影响,采用线性化小扰动分析方法和非线性全局稳定性分析方法,对大飞机机翼对称结冰情况下的飞行动力学特性展开了研究。结果表明:机翼结冰主要影响飞机的升阻特性,使得飞机的平衡迎角和需用推力增大、临界迎角和运载能力减小;机翼结冰后,飞机阻尼减小,振荡加剧;同时操纵升降舵和水平安定面,飞机可能出现不稳定情况。研究结果可为不同结冰程度下的操纵策略、飞行安全边界评估、结冰实时探测等工程应用提供理论支持。     

基于蚁群算法的高超声速飞行器气动布局优化设计

针对目前飞行器优化设计领域遗传算法计算量大、效率低的情况,提出了基于连续空间蚁群算法的高超声速飞行器气动布局优化设计方法.蚁群算法是近年来发展的一种全新仿生算法,具有全局性和高效性等特点,已经成功地应用于离散空间的优化设计.采用连续空间蚁群算法,对高超声速飞行器进行了多变量、多约束下的气动布局优化设计,并与采用遗传算法和约束可变多面体法的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.本文的研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.