| 基于启发式优化算法与基于梯度优化算法的气动优化方法对比研究 |
| 英文题名 | Investigation and Comparation on Surrogated Model-based and Gradient Based Aerodynamic Optimization Method
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| 陈博健
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| 导师 | 赵桂林
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| 2015
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| 学位授予单位 | 中国科学院研究生院
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| 学位授予地点 | 北京
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| 学位类别 | 硕士
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| 学位专业 | 流体力学
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| 摘要 | 随着计算机性能的不断提升和CFD技术的日益成熟，使用CFD方法进行气动优化设计越来越被重视。本文分别使用了目前最常用的两类优化设计方法对于二维翼型、三维机翼与翼身组合体民用飞机外形开展了气动优化设计方法研究。 无论是基于梯度优化算法的优化还是基于启发式优化算法的优化，外形参数化都是优化设计的第一步，首先，本文对描形类与扰动类参数化方法分别进行了研究和实现，主要实现了NURBS方法、HICKS-HENNE和自由变形方法（FFD）。考虑到描形类方法不适合已有外形的优化设计以及HICKS-HENNE方法对三维外形适应性不好，本文最终选择了自由变形方法作为主要参数化方法。 本文使用基于启发式优化算法的优化设计方法对二维翼型优化问题进行了研究，对粒子群算法、均匀设计方法、RBF网格变形方法以及二次响应面和Kriging两种代理模型进行了程序实现，使用该方法对NACA0012翼型以特定升力系数以及特定升阻比为目标进行了优化，并对两种代理模型的结果进行了比较。 本文使用基于梯度优化算法的优化设计方法分别对二维翼型、三维机翼和翼身组合体优化问题进行了研究，使用SU2程序进行流场与梯度信息的计算，使用SLSQP（Sequential Least Squares Quadratic Programming）优化算法寻优，使用该方法对RAE2822、ONERA M6、DLR F6分别进行了以阻力系数最小为目标的优化设计。最后对NACA0012进行了优化，并与基于启发式优化算法的优化方法进行了比较。 最后对本文研究的方法进行了总结，并对其未来可研究方向进行了思考与展望。 |
| 索取号 | 31202
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| 语种 | 中文
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| 文献类型 | 学位论文
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| 条目标识符 | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/55111
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| 专题 | 流固耦合系统力学重点实验室
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
陈博健. 基于启发式优化算法与基于梯度优化算法的气动优化方法对比研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院,2015.
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