一、三维跨音速阻力的差分计算（论文文献综述）
邢多庆[1]（2020）在《基于神经网络的飞行器气动数据处理方法研究与软件实现》文中研究表明建立气动力模型是飞行器系统仿真中的关键,也是气动数据处理过程中的一个重要环节。气动力模型是否正确决定了整个飞行器仿真系统的置信度,气动参数的准确性又影响到飞行器的稳定性等控制,因此,建立高精度的气动力模型是非常重要的。神经网络具有可以逼近任意非线性函数的特点,为了适应越来越复杂的飞行器,使用神经网络建立气动力模型的方法研究日趋活跃,本文将采用神经网络建立高精度的气动力模型做为研究目标。首先,本文通过对比基本的神经网络各自的特点,结合非定常情况下气动参数的非线性以及参数随时间变化的特点,选择采用Elman神经网络建立气动力模型。但是,Elman神经网络仍然存在着一些缺点,主要有易陷入局部最优解、收敛速度慢等。本文从收敛速度、处理动态信息能力、全局搜索能力三个方面对Elman神经网络进行了改进。建模方法确定后,需要使用气动数据建立模型以验证方法的有效性。本文以NACA 2410亚音速翼型和NLR 7301跨音速翼型为测试算例,建立了其CFD计算模型,通过使用Fluent软件中的CFD仿真功能,获得了翼型在定常和非定常情况下气动数据,并且对CFD计算得到的气动数据做了初步的气动分析。随后,本文详细介绍了Elman神经网络的改进方式以及如何结合实际工程确定神经网络模型的结构和如何使用遗传算法优化神经网络的初值来建立气动力模型。模型建立完成后,本文对模型的预测效果做了验证。验证模型可靠后,本文同以NFM-MLP和FSRBF神经网络建立的气动力模型做了对比实验分析。最后,本文采用Anaconda以及PyQt开发了一个气动数据处理软件。气动数据处理软件由野值处理模块、低通数字滤波模块、数据整合模块和气动力辨识模块组成。野值处理模块主要完成测量过程中出现的不合理数据,将其剔除,并补上合理的值;低通数字滤波模块主要是滤除不合理的高频成分;数据整合模块主要由数据的组合、组合后数据文件的输出、数据的图形化显示三部分组成;气动力辨识模块是将本文完成的神经网络模型的参数提取出来加载到软件中,使得此软件可以用于飞行器的在线气动参数辨识。
朱姚远[2]（2020）在《机翼的跨音速Volterra核气动力降阶研究》文中研究指明非定常气动力降阶模型不仅需要准确描述气动力的非定常特性,更需反映其非线性特性,由于Volterra级数对非线性的描述具有很强的能力,目前已有研究者对二维翼型在跨音速阶段做单自由度的沉浮运动的非定常气动力,采用基于多小波的三阶Volterra核进行气动力降阶模型构建。该模型能够较为准确预测翼型做单自由度运动的气动力,并能反映出气动力的非线性特性。但单自由度描述二元翼段运动是有局限性的,实际上,二维翼型做俯仰与沉浮两自由度运动更符合实际意义。本文针对二维翼型在跨音速阶段做俯仰与沉浮两自由度运动建立气动力降阶模型。首先采用Fluent中的动网格方法计算翼型在给定俯仰运动形式下的气动力,并与风洞实验数据对比,验证了Fluent计算的非定常气动力可靠性。其次推导并构造分段二次多小波基函数,将之用于Volterra核的展开。又根据Volterra级数理论推导并构建三阶Volterra核的多输入多输出模型。辨识系统中输入信号采用扫频信号,以翼型做俯仰沉浮两自由度扫频运动作为系统输入,Fluent计算翼型做该运动的气动力系数为系统输出,采用最小二乘法辨识Volterra核中的多小波基函数前的系数,从而建立气动力降阶模型。最后利用该模型预测了翼型作给定减缩频率下的俯仰沉浮两自由度运动的气动力系数,并与Fluent计算结果比对,其预测效果较好,表明该气动力降阶模型对二维翼型在跨音速阶段非定常气动力具有较强的预测能力。
刘浩[3]（2020）在《高速地效飞行器机翼气动特性分析》文中认为本文采用有限体积方法求解可压缩Navier-Stokes方程,对不同工况下高速地效飞行器机翼的气动特性进行了数值研究。研究的主要内容和成果如下:（1）对高速地面效应工况下翼型的不同几何参数和飞行高度进行了数值模拟,分析了几何外形和飞行高度对翼型气动特性的影响,对地面效应下的翼型进行了优化设计。结果表明:在Ma=0.5,6°攻角工况下,较大的弯度和后缘内凹的翼型具有更大的升阻比,适合用于高速地效飞行器机翼设计。随着飞行高度的减小,下翼面压力增大产生的升力增量大于上翼面吸力损失,机翼升力系数和升阻比显着增大。（2）研究了三维机翼在高速地效下的气动特性。具有小后掠角、大根梢比的机翼在高速地效中拥有更大升力和阻力。随着飞行高度的降低,下翼面形成高压气垫,翼尖涡向展向外侧移动,增大了机翼的有效展弦比,机翼升阻比增大。端板阻挡了翼尖的绕流,维持了上下表面的压差,削弱了翼尖涡的强度,减小了机翼诱导阻力。（3）对高速地效下的矩形翼和波状翼的大攻角分离流动进行了数值模拟,研究地效翼在失速状态下的气动特性和流动控制方法。结果表明:在大攻角高速地效情况下,矩形翼上表面被回流区覆盖,并形成一对反向旋转的涡结构,相继周期性脱落。波状翼上表面的流动在波峰位置保持附着,在波谷位置分离并分别形成了流向和展向涡结构。以两个波长为周期,流场中流向涡和展向涡并列分布。展向波状机翼能有效减少上翼面回流区,抑制了升力系数震荡,同时起到了增升减阻的作用。
邱海峰[4]（2020）在《基于微气泡弹载飞行特性及作用原理的研究》文中研究指明现代战争对武器的要求越来越高,通过改进传统的无控弹丸,在弹头阵列排布若干微气泡致动器实现主动流动控制,打破了弹丸飞行过程中的绕流流场,改善了弹丸的流体动力学特性,为智能弹药技术研究增加了新选择。采用MEMS技术的微气泡致动器具有体积小、重量轻、功耗低等特点,适用于在近程弹丸以及飞行器上的安装、应用。（1）考虑到弹丸飞行过程中所处的外部环境,选取硅酮橡胶作为微气泡致动器的薄膜材料,对微气泡薄膜的鼓起变形进行了理论计算与数值仿真分析,得到了气体输入压力与薄膜变形位移以及薄膜尺寸之间的关系。研究表明:气体压力越大,气泡鼓起的高度越高;相同条件下,气泡宽度对薄膜变形的影响最大,气泡长度对薄膜变形的影响最小。（2）基于边界条件理论以及微致动器的工作特点,选择在低旋尾翼弹弹头引信部位环形阵列若干微气泡致动器,实现对弹丸飞行过程中的主动流动控制,根据弹丸在不同飞行速度下的速度云图和压力云图,得出微气泡致动器对弹体表面气流的影响规律。（3）分析弹丸在不同的飞行条件下弹体的空气动力学特性,得到载有不同尺寸和数量的微气泡弹丸飞行的气动特性规律,获得弹丸升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数随攻角和马赫数的变化情况,利用微气泡致动器来影响弹体表面的气流可以起到增大升力、减小飞行阻力的作用,同时还能保证弹丸的稳定飞行。（4）构建载有微气泡致动器弹丸的动力学模型,分析其动力学特性。依据弹丸动力学方程组的理论支撑,结合弹丸的空气动力学特性,利用ADAMS动力学仿真平台对致动弹丸的模型进行外弹道飞行模拟,得到微气泡致动器对弹丸外弹道的影响特性。
徐利洋[5]（2019）在《HopeFOAM间断有限元高阶并行计算框架关键技术研究》文中认为随着高性能计算的不断发展和计算理论的日益成熟,计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）在科学研究与工业应用领域发挥着越来越重要的作用,可以有效降低研发成本、缩短开发周期、优化设计并提供可靠保障,将成为我国经济转型升级和“智能制造2025”中举足轻重的一环。CFD发展至今已广泛应用于实际工程中,而为精细刻画工程中临近边界处的复杂湍流,高精度数值模拟正成为未来CFD发展的趋势,其中高阶精度格式是其中一个重要方向,间断有限元（Discontinuous Galerkin Finite Element Method,DG-FEM）具有守恒性、高阶格式、非结构网格和稳定性等优点,是当前最有潜力的高阶方法之一。CFD并行应用开发横跨物理模型、数值计算、计算机等多领域,但目前面向高阶方法的开发框架匮乏,一定程度制约了高阶方法的发展和应用,为此,本博士课题基于开源软件Open FOAM,设计实现间断有限元高阶计算框架HopeFOAM,同时进行基于框架的不可压流体模拟稳定性、可压流体限制器、高阶并行计算性能优化等关键技术研究,主要工作和创新点如下:·设计实现了高阶间断有限元并行计算框架HopeFOAM（第二章）。深度挖掘有限体积法、有限元法和间断有限元法之间的关系,提出了基于开源有限体积CFD软件Open FOAM来开发间断有限元离散的方案,通过层次化架构来支撑高阶、高性能和可扩展性等特性,设计实现了HopeFOAM的高阶离散核心层、可扩展的离散系统描述层、前后处理工具等层次和重要组成模块,成功实现了完整CFD流程的高阶离散和运算,同时继承并扩展了原始Open FOAM的用户接口,使用户可以接近“零编程”来实现高阶应用开发。·全面分析了间断速度连续压力的不可压流体求解方法的时间、空间稳定性,为高阶间断和连续有限元混合方法（DG-CG）的运用提供依据（第三章）。本文讨论分析了基于DG-CG的INS求解器在小时间步下和高雷诺数下的时空稳定性,借助Pearson Vortex案例成功复现了纯DG下的小时间步不稳定性,同时测试了DG-CG的表现;采用特征值谱方法进一步说明了DG-CG方法的时间迭代稳定性;最后使用Poiseuille案例分析了DG-CG方法在高雷诺数下的空间稳定性,展示了粘性系数、离散阶次、网格尺度对数值稳定性的影响。·提出并实现了HopeFOAM的高阶限制器-探测器通用方案（第四章）。限制器-探测器对于保持高阶方法在激波问题中的稳定性至关重要,然而众多的种类适合于不同的情况,给限制器-探测器的实现和使用带来了困难。本文分析了主流的斜率、矩和WENO限制器,以及minmod、KXRCF探测器,提取并抽象出通用的计算过程,设计实现了基于HopeFOAM的一套统一的限制器-探测器接口,简化扩展开发的难度。在一系列带有激波间断的案例测试中,HopeFOAM表现出了高阶的收敛精度和数值稳定性。·在HopeFOAM中实现了基于Matrix-Free的线性系统性能优化,将有效支撑高阶和高维问题的模拟（第五章）。将Matrix-Free方法引入到HopeFOAM中,扩展了当前基于PETSc的线性系统,开发了针对无矩阵方法的数据成员类,并保持上层用户接口的一致性;实现了基于克罗内克积的高效矩阵向量乘法,有效缓解了访存限制,并设计了基于矩阵分块的显式向量化操作来提高处理器计算能力的利用率。在案例测试中,Matrix-Free方法具有良好的可扩展性,相比于传统的实现方法,在二维显式模拟中最高获得7倍加速比,而三维下加速比达到32倍。
干雨新[6]（2019）在《基于笛卡尔网格的复杂流动问题数值模拟》文中研究表明混合笛卡尔网格由于其在物体表面生成贴体结构网格,流场其余部分使用背景笛卡尔网格进行填充,结构网格和笛卡尔网格之间使用查找“贡献单元”的方式进行流场之间的信息传递,故成功解决了传统笛卡尔网格方法处理高雷诺数粘性问题时的物面边界问题。同时,由于其贴体结构网格可随物面边界进行刚性运动,背景笛卡尔网格只需进行细微的调整,故对边界刚性运动的非定常问题模拟具有先天的优势,而且规避了变形网格方法处理此类问题引起的几何守恒律问题。本文致力于发展一套自适应混合笛卡尔网格生成和流场计算的求解方法,并对交界面的精度和守恒性问题进行了深入研究;同时,还提出了一种适用于该网格体系的格心型三阶U-MUSCL格式;最后,集成上述计算方法,针对一系列复杂流动问题开展了数值模拟研究。本文的主要研究内容及成果如下:（1）发展了一套自适应混合笛卡尔网格生成方法和适用于该网格的格心有限体积流场求解方法,并对混合笛卡尔网格交界面性质进行了研究。混合笛卡尔网格不仅能够处理高雷诺数粘性流动问题,同时交界面的查找“贡献单元”方法使得贴体结构网格和背景笛卡尔网格成为一个整体,从而可以使用一套求解算法进行整体求解。此外,通过将定常流场求解方法拓展到对非定常任意拉格朗日-欧拉方程求解,实现了混合笛卡尔网格在运动边界非定常问题中的应用。在对交界面性质的研究中,经过精度测试发现,网格单元梯度计算时使用格林-高斯方法会大大降低交界面附近的精度,而使用最小二乘方法则可以有效改善这一问题。之后对运动激波和旋涡穿过交界面的问题进行了研究,发现快激波可以顺利穿过交界面而不受阻碍,慢激波则会被阻挡在交界面位置无法穿过,旋涡则可以顺利穿过交界面同时其强度受交界面的影响很小。为了解决慢激波在交界面受阻的问题,提出了一种新型的交界面插值方法。该方法仅在原有查找“贡献单元”的方法上进行了少许修改,保留了原方法的便捷性和整体求解特点,解决了慢激波受阻的问题。（2）开展了针对混合笛卡尔网格的高精度数值算法研究。将一种格点形式的新型三阶U-MUSCL格式推广至格心形式数据存储的混合笛卡尔网格计算方法中。该数值格式具有不需要构造插值模板,也不需要在网格单元内部增加额外自由度的优势。通过理论分析和数值算例表明,该格式在适当的系数取值时,甚至可以达到四阶精度。同时,采用数值涡的保持算例,证明了该格式具有低耗散的性质,其对旋涡的保持能力相当于普通二阶格式在16倍加密网格（二维问题）上的效果。（3）开展了含激波、旋涡等复杂流动现象的复杂流动问题数值模拟研究。采用自适应混合笛卡尔网格方法,格心三阶U-MUSCL格式,隐式LU-SGS双时间步方法（针对非定常问题）,以及SST-DDES模式的脱体涡方法对一系列复杂流动问题进行了数值模拟。具体而言,通过非定常二维圆柱绕流和三维6:1椭球粘性绕流算例,验证了混合笛卡尔网格耦合格心三阶U-MUSCL格式对脱落旋涡和分离旋涡的捕捉能力。此外,通过NACA0012翼型、ONERA M6机翼和DLR-F6翼身组合体算例,验证了基于流场特征的网格自适应技术,通过迭代过程中网格的自适应加密和粗化,对这些复杂流动中的激波和旋涡进行了精确捕捉。（4）开展了对三维旋转流动问题的数值模拟研究。将Weiss-Smith预处理方法应用于混合笛卡尔网格流场求解算法中,从而使该算法可以求解同时含可压流动区域和不可压流动区域的问题,为三维旋转流动问题的模拟打下了基础。之后使用旋转坐标系方法,将三维旋转非定常问题转化为准定常问题进行求解,从而节省了计算资源,提高了计算效率。集成上述方法,对风力机叶片和直升机旋翼的三维旋转流动进行了数值模拟。在对Phase VI叶片的数值模拟中,随着来流速度增加,本文发展的混合笛卡尔网格方法成功模拟了叶片背风面横向流动区域沿叶片展向的发展,即背风面的流动分离过程,同时也成功捕捉了叶尖涡和叶根涡向叶片下游发展的过程。在Caradonna-Tung旋翼计算时,使用了笛卡尔网格自适应技术,成功捕捉了旋翼悬停时的桨尖涡。
吴善强[7]（2019）在《基于高阶Volterra核的非定常气动力辨识》文中认为飞行器做跨音速飞行时,气动弹性问题较为突出。传统的基于线性假设对N-S方程进行简化得到的势流方程在进行跨音速气动弹性分析时就存在明显的偏差。CFD方法可以高精度的求解每个时间步的非定常气动力,但CFD方法的明显缺点在于进行非定常气动力计算时对计算资源提出了很高的要求,巨大的计算量和冗长的计算时间难以被工程师们所接受。21世纪以来,一些学者提出基于CFD方法的非定常气动力降阶模型的概念,以比原本低得多的计算成本为非定常流场提供定量的精确描述CFD数值模拟的数学模型。本学位论文就是在基于CFD方法的非定常气动力降阶模型的研究背景下,利用以分段二次多小波为基函数表示的三阶Volterra级数建立跨音速非定常气动力降阶模型,对跨音速非定常气动力进行预测。本论文的工作主要如下:（1）基于CFD方法对二元翼段在跨音速状态下的定常气动力和做俯仰振荡的非定常气动力进行数值模拟,与实验数据做对比。（2）构建以分段二次多小波函数为基函数的前三阶Volterra核函数和SISO、M IMO系统的三阶Volterra级数近似。（3）设计一维、二维和三维扫频输入信号,进行CFD计算得到非定常气动力辨识所需的输出数据,辨识前三阶Volterra核函数,建立分别以一阶、二阶和三阶Volterra级数表示的单输入/单输出系统的非定常气动力降阶模型。（4）以前三阶Volterra级数表示的单输入/单输出系统的非定常气动力降阶模型对二元翼段在跨音速区域做俯仰运动的非定常气动力进行预测,并与CFD计算结果做对比,验证降阶模型的精确度。
李记超[8]（2019）在《离散伴随和数据驱动的气动优化设计方法研究》文中进行了进一步梳理飞行器气动外形优化设计对提高飞机的经济性、舒适性和安全性起着关键作用。随着数值模拟方法和大规模并行计算技术的发展,各类气动外形优化设计方法已经广泛应用于飞机设计的各个阶段,缩短了飞机的设计周期。本文采用自动微分、机器学习以及活跃子空间方法,开展了气动外形梯度优化设计和全局优化设计方法的研究工作,结合离散伴随方法和降阶模型提出了一种混合两步优化设计方法,提高了优化效率、全局收敛性和鲁棒性。本文主要工作和创新点如下:（1）采用自动微分发展了雷诺平均NS方程（RANS）的离散伴随方法,结合序列最小二乘二次规划方法（SLSQP）构建了能够严格处理多种约束的梯度优化框架,实现了气动外形的高效梯度优化设计。本文离散伴随方法仅在网格单元层面使用自动微分,然后循环所有网格单元构造系统雅克比矩阵,在保证精确性的同时避免了自动微分引起的内存激增问题。采用GMRES方法求解离散伴随方程,提高了求解效率,结合SLSQP梯度优化算法、RBF插值网格变形方法和多种外形参数化方法,构建了气动外形梯度优化框架。与有限差分梯度计算结果的对比验证了该离散伴随方法的正确性,翼型优化设计标准算例结果表明了该优化框架的高效性和鲁棒性。（2）基于模态表征方法构建了气动力数据库,结合机器学习算法发展了翼型精确在线气动力预测模型,采用梯度优化算法实现了亚跨音速任意翼型的快速优化设计。发展了翼型几何外形的弯度-厚度模态表征方法,采用占优模态插值方法确定高阶模态系数的上下边界,使得设计空间在包含大量实用翼型的同时将奇异翼型排除在外。采用RANS和离散伴随方法对十几万种采样翼型进行了气动力分析和梯度计算,构建了翼型气动力数据库。采用聚类算法将大量采样数据集合自动分割为多个数据簇,在每一簇中构建气动力子模型,并结合分类算法和多专家模型构建了全局气动力代理模型。大量验证结果表明该模型的气动力预测精度与RANS相近,同时基于该模型的翼型梯度优化设计能够实时完成,实现了翼型在线优化设计。（3）提出了基于离散伴随和采样光顺技术的活跃子空间快速求解方法,结合代理模型发展了一种新的高效全局优化设计方法（ASM-EGO）,实现了高维气动优化问题的高效求解。ASM-EGO采用活跃子空间方法大幅减少高维气动优化问题的设计变量个数,避免了高效全局优化设计方法的维度灾难问题。基于拉普拉斯光顺算法的采样光顺技术显着降低了求解活跃子空间对采样点的需求,同时利用离散伴随方法高效计算采样点的气动力梯度,进一步减少了计算量。对220个外形设计变量的机翼减阻优化设计结果表明这种ASM-EGO方法在高维气动优化问题中具有极高的优化效率。（4）提出了数据驱动约束函数方法,基于数据将设计经验转化为连续可微的数学约束,增强了气动外形梯度优化设计的鲁棒性。通过对大量外形数据的模态分析和相关性分析,采用混合高斯模型模拟相关模态的分布特性,利用概率密度函数实现了新外形是否满足设计经验的自动判定。以翼型和机翼外形优化中的尖前缘问题为例,提取了翼型模态约束函数以限制优化过程中翼型或机翼剖面形状。施加该约束的梯度外形优化显着改善了尖前缘问题,进一步的CFD分析表明这种数据驱动约束增强了优化设计的鲁棒性。（5）发展了本征正交分解（POD）降阶模型及其离散伴随方法,结合自动分区校正算法提出了面向全局收敛的混合两步气动外形优化设计方法,实现了气动外形精细化设计并提高了优化效率。采用Petrov-Galerkin投影方法构建了侵入式POD降阶模型,结合基于误差估计的自动分区方法对敏感计算域中的POD预测解进行CFD校正,提高了流场的求解效率和精度。推导了这种分区降阶校正流场求解方法的离散伴随方程,发展了分区降阶伴随方法,显着加快了气动力梯度的计算。提出的混合两步优化设计方法首先采用基于代理模型的非梯度优化算法进行全局寻优,基于其中的流场采样数据构建分区降阶模型,然后采用分区降阶伴随方法和梯度优化算法加速精细化优化设计过程的收敛,兼顾了全局收敛性和优化效率。二维翼型和三维机翼优化设计结果表明该混合两步优化方法具有较高的优化效率和严格的收敛性。
杨体浩[9]（2018）在《基于梯度的气动/结构多学科优化方法及应用研究》文中研究指明轻量化的大展弦比机翼技术,因具有低诱导阻力的技术特性,成为先进民用客机以及高空长航时无人机最为关切的技术之一。相比于常规飞行器,轻量化设计的大展弦比机翼具有更为突出的气动弹性问题,如静气动弹性变形以及颤振等。如何综合考虑静气动弹性变形以及颤振进行气动、结构多学科设计,成为能否充分挖掘其技术潜力的关键问题。静气动弹性以及颤振特性的引入,对发展高效、鲁棒的,具有处理大规模设计变量能力的多学科优化设计方法,提出了极大的挑战。气动、结构以及气动弹性学科间的紧耦合特征,促使需要从多学科耦合的角度揭示轻量化大展弦比机翼的设计原理和特点。针对以上问题,本文借助伴随理论以及改进的Chebyshev谱方法,采用高、低精度分析模型搭配的方式,发展了可综合考虑静气动弹性变形以及线性颤振特性影响的,基于梯度的气动/结构多学科优化设计方法。针对典型的大展弦比柔性机翼,利用建立的优化设计方法开展了,在静气动弹性变形以及线性颤振特性影响下的气动减阻,以及结构质量和刚度分布设计特点的探索性研究。本文的主要研究工作和解决的问题如下:1、针对静力学问题,采用高可信度求解器和基于梯度的优化算法,构建了具有处理大规模设计变量能力的气动/结构多学科优化设计系统。借助基于刚性连接的CFD/CSD插值方法,进行基于RANS方程的CFD求解器与基于板壳有限单元的结构求解器TACS之间气动载荷以及位移变形信息的数据传递,通过IDW动网格实现气动网格的自动更新,建立了高可信度的静气动弹性分析方法。以此为基础,借助伴随理论,推导了气动/结构伴随方程,并引入基于B样条的FFD参数化方法和SNOPT梯度优化器,搭建了可考虑静气动弹性变形影响的基于梯度的气动/结构多学科优化设计系统。2、发展了一种基于改进的Chebyshev谱方法的颤振计算新方法。其目的在于,为与伴随理论高效结合,发展颤振目标函数对设计变量梯度的高效计算方法奠定理论基础。在对Chebyshev谱方法基本数学性质研究的基础上,引入投影变换算子,以重构Chebyshev控制点分布形式的方式提高了Chebyshev谱方法的计算精度。同时,针对Chebyshev算子提出“二次变换”的改进方法,消除了Chebyshev谱方法计算精度对时间离散步长的依赖性。在此基础上,针对低亚音速速域内的大展弦比机翼,将改进的Chebyshev谱方法与基于非定常面元法和梁有限元结构动力学模型的低精度颤振计算模型结合,建立了一种颤振计算新方法。该方法将颤振时域计算问题,转化为在有限个时间节点上耦合的类似于定常问题处理方式的形式进行求解。针对Goland和HALE机翼的算例验证了建立的颤振计算方法的精度和鲁棒性。3、提出了高效的颤振目标函数对结构设计变量梯度的计算方法,并与针对静力学问题的气动/结构多学科优化方法结合,建立了可综合考虑静气动弹性变形以及线性颤振特性影响的,基于梯度的气动/结构多学科优化设计方法。选取给定条件下的阻尼率作为描述系统颤振特性的度量。借助基于改进的Chebyshev谱方法的颤振计算新方法,只需在有限个选取的时间节点上构造、求解伴随方程,即可获得系统响应阻尼率对结构设计变量的梯度。进行一次阻尼率对结构设计变量梯度的计算时,通过将传统非定常时域伴随方法需要的成百、上千次伴随方程的构造、求解次数减少为一次,显着地提高颤振目标函数梯度的计算效率。针对HALE机翼和Goland机翼的测试算例验证了颤振目标函数梯度计算的正确性。以经典的工程梁理论作为基于板壳单元的复杂有限元模型和基于梁单元的简单有限元模型之间的转换桥梁,将颤振引入到针对静力学问题的气动/结构多学科优化设计系统中。采用高、低精度分析模型搭配的方式,建立了可同时考虑静气动弹性变形和线性颤振特性影响的,基于梯度的气动/结构多学科优化设计方法体系。4、以“太阳神”这类具有超大展弦比、大柔性机翼的飞行器为研究对象,从多学科的角度研究了机翼几何扭转和分布式动力装置的分布对诱导阻力以及机翼线性颤振特性的影响作用,揭示了针对大展弦比柔性机翼的诱导阻力减阻原理,并对传统的诱导阻力估算公式进行了修正。研究表明,除了改变机翼环量分布使其更贴近理想的椭圆形环量分布外,还可借助机翼几何扭转角的外洗和动力装置的展向外移,抑制机翼产生过大的弯曲变形,避免形成较大的于升力无益的侧力,提高机翼的实际承载效率,以此达到进一步降低诱导阻力的目的。设计结果显示,最大可获得14.5%的诱导阻力减阻收益。受静气动弹性变形的影响,柔性机翼的诱导阻力不再与升力系数的平方成线性关系,而是和垂直于翼面的气动载荷系数的平方与机翼的实际展弦比的比值,近似成线性关系。在不增加结构重量,改变机翼刚度属性的条件下,合理的动力装置位置分布形式不仅可以减小诱导阻力,还可明显地提高机翼的线性颤振临界速度。设计结果表明,线性颤振临界速度最大提高了12.6%。5、针对“全球鹰”这类典型的高空长航时无人机,以气动外形和结构有限元厚度为设计变量,进行了气动/结构多学科优化设计的探索性研究,讨论了不同目标函数和学科耦合对设计结果的影响。相比于初始构型,气动/结构多学科优化设计构型不仅升阻比提高了4.9%,同时机翼结构重量得到了显着减小。考虑线性颤振特性的影响后,相比于仅仅考虑静气动弹性变形影响的设计结果,以12.3%的结构重量代价获得了11.2%的线性颤振临界速度的提升。设计结果验证了本文建立的基于梯度的气动/结构多学科优化设计方法的适用性。
王景[10]（2018）在《基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计》文中研究说明气动外形优化设计是一门研究利用数值方法对飞行器气动外形进行优化以提高其气动性能的学科,是飞行器设计中非常重要的组成部分。随着飞行器设计要求的不断增加以及性能目标的不断提高,飞行器气动外形设计方法也需要更精细更高效,因此需要对飞行器气动外形设计的关键技术进行研究和创新,建立高效可靠的气动优化设计。因此,针对现有的气动外形设计方法,从面向实际工程设计要求中存在的一些基础问题出发,本文构建了一套高效可靠通用的基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动优化设计方法,可对定常单目标、定常多目标、非定常单目标及非定常多目标问题进行优化求解,并利用该方法对工程优化问题的应用进行了研究。论文的主要工作如下:1.基于定常气动优化设计问题的连续伴随方程,将其推广至非定常气动优化设计问题的求解中。通过算例对比了连续伴随方程与有限差分法计算气动函数导数的结果,展示了构建的连续伴随方法求解梯度的可靠性和高效性。2.基于SLSQP序列二次规划法及连续伴随方程构建了基于连续伴随方法的气动外形优化设计系统。在SLSQP序列二次规划中,将有约束的非线性优化问题在每一个迭代步上转化为二次规划子问题。进一步结合CFD流场求解、Hicks-Henne二维参数方法及FFD三维外形参数化方法、网格变形算法及连续伴随方程求解梯度等模块,构建了基于连续伴随方法的单目标气动外形优化设计系统。3.将Stackelberg博弈与连续伴随方法相结合,发展了具备定常单目标、定常多目标、非定常单目标及非定常多目标优化能力的飞行器高保真度气动外形优化方法。在该方法中,将Stackelberg博弈作为顶层优化算法,使其领导者和追随者轮流通过调整其设计变量使其目标函数达到最优。其中每个参与者的优化采用基于连续伴随方法的气动外形优化设计系统。当领导者和追随者的目标函数不同时,该算法可以用于求解多目标优化问题,当其目标函数相同时,该算法还可以用于求解单目标优化问题。4.考虑到在利用基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计方法对气动优化工程问题进行求解时,往往牵涉到目标函数和设计变量的分配,每个参与者优化过程中迭代次数的取值等问题。本文对上述参数进行了详细研究,以优化结果和优化效率为指标,得到了几个关键参数取值的规律:将优先级较高的目标函数分配给领导者;在对设计变量进行分裂时,应保持每个子集的设计变量所形成的外形的几何连续性;将对目标函数更敏感,影响更大的设计变量分配给领导者;选择适中或偏大的参与者优化周期来快速地获得满意的优化结果。5.应用基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计方法,基于关键参数的取值规律,开展了定常流动下的工程优化问题的应用研究,分别对RAE2822翼型、ONERA M6机翼和CRM构型进行了定常单目标和定常多目标优化。优化结果表明该系统可以有效并高效地对定常单目标和定常多目标问题进行优化,并展示了关键参数设置原则的有效性。6.基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计方法开展了非定常流动下的工程优化问题的应用研究。对NACA 64A010翼型进行了非定常单目标和非定常多目标优化,并基于动力学模态分解对优化前后的流场进行了更进一步的分析。展示了该优化方法进行非定常单目标和多目标气动外形优化设计的有效性及高效性。
二、三维跨音速阻力的差分计算（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、三维跨音速阻力的差分计算（论文提纲范文）
（1）基于神经网络的飞行器气动数据处理方法研究与软件实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究现状 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文结构及章节安排 |
| 1.3.1 论文研究内容及主要工作 |
| 1.3.2 论文组织结构安排 |
| 第二章 建模算法对比及选择 |
| 2.1 Elman神经网络特点及对比分析 |
| 2.1.1 Elman神经网络 |
| 2.1.2 神经网络对比及选择 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法原理 |
| 2.2.2 遗传算法实现 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 CFD计算模型构建及气动分析 |
| 3.1 气动数据的获取方式及翼型的选择 |
| 3.2 CFD计算模型的构建 |
| 3.2.1 模型网格的划分及边界条件选择 |
| 3.2.2 CFD计算的湍流模型的选择 |
| 3.2.3 计算条件 |
| 3.3 CFD计算仿真步骤 |
| 3.4 定常气动特性分析 |
| 3.4.1 升阻特性 |
| 3.5 非定常气动特性分析 |
| 3.5.1 非定常升力、阻力特性 |
| 3.5.2 不同缩减频率下气动特性对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进ELMAN神经网络的气动力模型 |
| 4.1 改进Elman神经网络的方法 |
| 4.1.2 自适应动量算法改进Elman神经网络 |
| 4.1.3 DD-Elman神经网络 |
| 4.1.4 遗传算法优化DD-Elman神经网络 |
| 4.2 模型结构以及参数的确定 |
| 4.2.1 DD-Elman神经网络结构确定 |
| 4.2.2 GADD-Elman神经网络构建气动力模型步骤 |
| 4.2.3 GADD-Elman神经网络气动力模型参数设置 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 定常预测结果分析 |
| 4.3.2 非定常预测结果分析 |
| 4.4 对比实验验证分析 |
| 4.4.1 NACA2410 预测效果对比分析 |
| 4.4.2 NLR7301 预测效果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 气动数据处理软件设计 |
| 5.1 气动数据处理软件设计 |
| 5.1.1 软件总体设计 |
| 5.1.2 野值处理模块设计 |
| 5.1.3 低通数字滤波模块设计 |
| 5.1.4 数据整合模块设计 |
| 5.1.5 气动力辨识模块设计 |
| 5.1.6 界面设计 |
| 5.2 软件测试 |
| 5.2.1 测试目的及测试范围 |
| 5.2.2 测试结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）机翼的跨音速Volterra核气动力降阶研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 基于Volterra的降阶模型 |
| 1.3 本文的研究及安排 |
| 第二章 基于CFD的跨音速非定常气动力计算 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Fluent中的动网格技术 |
| 2.3 求解非定常流场的方法 |
| 2.4 湍流模型 |
| 2.5 非定常气动力计算 |
| 2.6 本章总结 |
| 第三章 基于多小波的分段二次Volterra的核函数的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Volterra级数理论 |
| 3.3 三阶Volterra级数的离散表达式 |
| 3.4 多小波和多分辨分析 |
| 3.5 分段二次多小波基函数的构建 |
| 3.6 基于多小波函数的 SISO系统的 Volterra级数近似 |
| 3.6.1 一阶Volterra级数近似 |
| 3.6.2 二阶Volterra级数近似 |
| 3.6.3 三阶核函数近似 |
| 3.7 基于多小波函数的 MIMO系统的 Volterra级数近似 |
| 3.8 本章总结 |
| 第四章 基于CFD的 Volterra核函数的辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单输入Volterra核的辨识 |
| 4.2.1 输入信号的设计 |
| 4.2.2 一阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.2.3 二阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.2.4 三阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.3 多输入Volterra核识别 |
| 4.3.1 交叉核函数 |
| 4.3.2 核函数辨识 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 二自由度翼型多输入Volterra降阶模型验证与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单自由度非定常气动力模型的验证 |
| 5.2.1 减缩频率取K=0.08 的验证 |
| 5.3 两自由度非定常气动力模型的验证 |
| 5.3.1 两自由度气动力验证 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）高速地效飞行器机翼气动特性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 地面效应基本原理 |
| 1.1.2 地效飞行器的应用 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地效飞行器发展现状 |
| 1.2.2 地面效应研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及研究内容 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 数值计算方法 |
| 2.1.1 基本控制方程 |
| 2.1.2 k-ε 湍流模型控制方程 |
| 2.1.3 基于SA模型的SAS方法 |
| 2.1.4 离散化基本方法 |
| 2.2 数值方法验证 |
| 2.2.1 跨音速二维翼型验证 |
| 2.2.2 亚音速三维机翼地面效应验证 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 二维翼型地面效应气动特性分析及优化 |
| 3.1 二维翼型气动特性分析 |
| 3.1.1 翼型飞行速度影响 |
| 3.1.2 翼型弯度影响 |
| 3.1.3 翼型相对厚度影响 |
| 3.1.4 翼型最大弯度相对位置影响 |
| 3.1.5 翼型下表面后缘弯度影响 |
| 3.1.6 翼型飞行高度影响 |
| 3.2 地效翼型优化设计 |
| 3.2.1 翼型参数化方法 |
| 3.2.2 翼型优化方法 |
| 3.2.3 地面效应优化翼型气动特性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 三维机翼地面效应气动特性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机翼飞行高度影响 |
| 4.3 机翼根梢比影响 |
| 4.4 机翼后掠角影响 |
| 4.5 翼尖端板影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 地面效应下机翼大攻角分离流动分析与控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物理模型与计算参数 |
| 5.3 计算结果分析 |
| 5.3.1 流场结构分析 |
| 5.3.2 机翼表面压力与升阻力特性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）基于微气泡弹载飞行特性及作用原理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 微机电系统的简介 |
| 1.2 基于MEMS系统的微致动器分类 |
| 1.3 基于MEMS技术的微气泡致动器的国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及意义 |
| 第2章 微气泡致动器的设计与仿真 |
| 2.1 微气泡致动器的工作过程 |
| 2.2 微气泡致动器的加工与控制方法 |
| 2.2.1 微气泡薄膜材料的选择 |
| 2.2.2 微气泡致动器制作工艺流程 |
| 2.2.3 微控制器方案设计研究 |
| 2.3 微气泡致动器的理论与仿真分析 |
| 2.3.1 微气泡薄膜变形理论分析 |
| 2.3.2 微气泡薄膜的静力仿真 |
| 2.4 微气泡结构尺寸设计 |
| 2.5 章末小结 |
| 第3章 模拟弹丸飞行中的流场仿真分析 |
| 3.1 坐标系的定义 |
| 3.2 作用在弹丸上的空气动力及力矩 |
| 3.3 弹丸刚体的弹道方程组 |
| 3.4 弹丸空气动力获取方法 |
| 3.5 弹丸气动参数的数值模拟 |
| 3.5.1 数值模拟计算 |
| 3.5.2 计算流体力学基本方程 |
| 3.6 边界条件 |
| 3.6.1 压力远场的边界条件 |
| 3.6.2 固体壁面边界条件 |
| 3.7 弹丸气动模型的建立 |
| 3.7.1 微致动器在弹丸头锥上的集成阵列 |
| 3.7.2 致动弹丸的三维实体仿真模型 |
| 3.7.3 弹丸三维模型网格的划分 |
| 3.7.4 基于FLUENT计算条件的设置 |
| 3.8 致动弹丸扰流流场数值模拟 |
| 3.8.1 致动弹丸的仿真分析 |
| 3.8.2 亚音速云图对比 |
| 3.8.3 跨音速云图对比 |
| 3.8.4 超音速云图对比 |
| 3.8.5 弹头截面压力云图 |
| 3.9 章末小结 |
| 第4章 致动弹丸气动特性分析 |
| 4.1 不同气泡结构对弹丸阻力系数的影响 |
| 4.1.1 气泡长度对弹丸阻力系数的影响 |
| 4.1.2 气泡宽度对弹丸阻力系数的影响 |
| 4.1.3 气泡高度对弹丸阻力系数的影响 |
| 4.1.4 气泡数量对弹丸阻力系数的影响 |
| 4.2 不同气泡结构对弹丸升力系数的影响 |
| 4.2.1 气泡长度对弹丸升力系数的影响 |
| 4.2.2 气泡宽度对弹丸升力系数的影响 |
| 4.2.3 气泡高度对弹丸升力系数的影响 |
| 4.2.4 气泡数量对弹丸升力系数的影响 |
| 4.3 不同气泡结构对弹丸俯仰力矩的影响 |
| 4.3.1 气泡长度对弹丸俯仰力矩系数的影响 |
| 4.3.2 气泡宽度对弹丸俯仰力矩系数的影响 |
| 4.3.3 气泡高度对弹丸俯仰力矩系数的影响 |
| 4.3.4 气泡数量对弹丸俯仰力矩系数的影响 |
| 4.4 同一弹丸随着攻角、马赫数变化下的影响规律 |
| 4.4.1 在不同马赫数的情况下 |
| 4.4.2 在不同攻角的情况下 |
| 4.5 低旋尾翼弹的飞行稳定性 |
| 4.5.1 基本概念 |
| 4.5.2 弹丸飞行稳定性判据 |
| 4.6 章末小结 |
| 第5章 微气泡控制弹丸动力学仿真 |
| 5.1 虚拟样机技术 |
| 5.1.1 虚拟样机技术的含义 |
| 5.1.2 基于Adams软件仿真 |
| 5.1.3 运动学方程 |
| 5.2 ADAMS的动力学模型的建立 |
| 5.3 致动弹丸的动力学仿真分析 |
| 5.3.1 气泡致动对弹丸的影响 |
| 5.3.2 致动弹丸与非致动弹丸在不同射角下的对比 |
| 5.3.3 致动弹丸与非致动弹丸在不同发射速度下数据的对比 |
| 5.3.4 空气弹道的不对称性 |
| 5.4 微气泡致动器修正能力分析 |
| 5.4.1 弹丸的纵向修正 |
| 5.4.2 弹丸的横向修正 |
| 5.5 章末小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）HopeFOAM间断有限元高阶并行计算框架关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 高性能计算与编程墙 |
| 1.1.2 计算流体力学与软件平台 |
| 1.1.3 高阶并行计算框架研究的意义与挑战 |
| 1.2 相关工作 |
| 1.2.1 CFD并行应用开发模式与框架 |
| 1.2.2 高阶数值离散方法 |
| 1.2.3 高阶并行计算性能优化现状及趋势 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 间断有限元计算框架设计:高阶可扩展的软件核心 |
| 1.3.2 基于HopeFOAM的高阶应用稳定性研究 |
| 1.3.3 基于HopeFOAM的 Matrix-Free性能优化技术 |
| 1.4 主要创新 |
| 1.5 论文组织 |
| 第二章 间断有限元计算框架设计:高阶可扩展的软件核心 |
| 2.1 HopeFOAM间断有限元并行计算框架设计 |
| 2.1.1 间断有限元方法离散原理概述 |
| 2.1.2 Open FOAM计算框架概况 |
| 2.1.3 HopeFOAM计算框架需求与设计 |
| 2.2 HopeFOAM高阶离散核心设计 |
| 2.2.1 间断有限元基函数设计 |
| 2.2.2 网格与自由度管理设计 |
| 2.2.3 场数据结构设计 |
| 2.2.4 基于PETSc的高阶线性系统设计 |
| 2.3 可扩展离散系统描述接口设计 |
| 2.3.1 基于DSL的高阶离散系统描述接口 |
| 2.3.2 高阶面通量计算接口设计 |
| 2.4 HopeFOAM高阶计算前后处理工具设计 |
| 2.4.1 并行划分与合并工具设计 |
| 2.4.2 基于参数方程的高阶曲面描述方法 |
| 2.4.3 基于误差的自适应后处理工具设计 |
| 2.5 实验与分析 |
| 2.5.1 平台部署 |
| 2.5.2 二维问题验证 |
| 2.5.3 三维问题验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于HopeFOAM的间断速度连续压力INS求解方法稳定性研究 |
| 3.1 基于HopeFOAM的间断速度连续压力INS求解器设计与实现 |
| 3.1.1 连续有限元离散方法 |
| 3.1.2 HopeFOAM中连续有限元离散实现方案 |
| 3.1.3 不可压流控制方程和间断速度连续压力离散方法 |
| 3.2 DG-CG方法在INS问题中的时间稳定性分析 |
| 3.2.1 小时间步不稳定性分析 |
| 3.2.2 特征值谱分析 |
| 3.3 DG-CG方法的空间稳定性分析 |
| 3.3.1 Inf-sup稳定性分析 |
| 3.4 DG-CG方法精度与效率分析 |
| 3.4.1 时空离散精度 |
| 3.4.2 运行效率分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于HopeFOAM的高阶限制器-探测器设计 |
| 4.1 HopeFOAM高阶限制器-探测器需求分析 |
| 4.2 基于HopeFOAM的高阶限制器-探测器设计 |
| 4.2.1 限制器-探测器通用算法流程 |
| 4.2.2 基于HopeFOAM的高阶限制器设计 |
| 4.2.3 基于HopeFOAM的激波探测器设计 |
| 4.3 基于HopeFOAM的高阶限制器-探测器实现 |
| 4.3.1 基于HopeFOAM的 WENO重构高阶限制器实现 |
| 4.3.2 基于HopeFOAM的 KXRCF激波探测器实现 |
| 4.4 实验与验证 |
| 4.4.1 限制器验证 |
| 4.4.2 探测器验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于HopeFOAM的 Matrix-Free性能优化技术 |
| 5.1 HopeFOAM线性系统求解性能瓶颈分析 |
| 5.2 基于HopeFOAM的 Matrix-Free线性系统设计 |
| 5.2.1 克罗内克积 |
| 5.2.2 显式向量化运算 |
| 5.2.3 线性系统数据结构与接口设计 |
| 5.3 基于HopeFOAM的 Matrix-Free方法应用 |
| 5.3.1 Matrix-Free方法在显式求解中的应用 |
| 5.3.2 Matrix-Free方法在隐式求解中的应用 |
| 5.4 实验与验证 |
| 5.4.1 Matrix-Free方法显式求解验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 课题研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）基于笛卡尔网格的复杂流动问题数值模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 笛卡尔网格物面边界处理方法发展概述 |
| 1.2.1 非贴体类笛卡尔网格方法 |
| 1.2.2 贴体类笛卡尔网格方法 |
| 1.3 运动边界非定常问题网格方法发展概述 |
| 1.4 高精度数值方法发展概述 |
| 1.5 本文的研究目标和主要研究工作 |
| 第二章 混合笛卡尔网格方法及交界面性质研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 混合笛卡尔网格生成与网格自适应技术 |
| 2.2.1 混合笛卡尔网格生成方法 |
| 2.2.2 交界面上的信息传递 |
| 2.2.3 笛卡尔网格自适应技术 |
| 2.3 流场数值计算方法 |
| 2.3.1 空间离散 |
| 2.3.1.1 HLLC格式 |
| 2.3.1.2 线性重构 |
| 2.3.1.3 梯度计算方法 |
| 2.3.2 时间离散 |
| 2.3.3 湍流模型 |
| 2.3.4 边界条件 |
| 2.3.4.1 物面边界条件 |
| 2.3.4.2 远场边界条件 |
| 2.4 混合笛卡尔网格交界面性质研究 |
| 2.4.1 交界面处的精度测试 |
| 2.4.2 运动激波穿过交界面的性质研究 |
| 2.4.2.1 覆盖分区计算守恒问题 |
| 2.4.2.2 运动激波穿过交界面的算例测试 |
| 2.4.3 运动旋涡穿过交界面的性质研究 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 混合笛卡尔网格方法的U-MUSCL格式研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 U-MUSCL格式 |
| 3.2.1 传统的U-MUSCL格式 |
| 3.2.2 格心三阶U-MUSCL格式 |
| 3.2.3 格心三阶U-MUSCL格式精度分析 |
| 3.3 格心三阶U-MUSCL格式精度数值验证和耗散性分析 |
| 3.3.1 格心三阶U-MUSCL格式精度验证 |
| 3.3.2 数值涡的保持问题 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于混合笛卡尔网格的复杂流动问题数值模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 隐式LU-SGS双时间步方法 |
| 4.3 旋涡模拟的数值方法 |
| 4.3.1 脱体涡模拟技术 |
| 4.3.2 旋涡识别方法 |
| 4.4 复杂流动问题算例分析 |
| 4.4.1 非定常二维圆柱层流绕流 |
| 4.4.2 三维6:1 椭球粘性绕流 |
| 4.4.3 NACA0012 翼型跨音速定常无粘绕流问题 |
| 4.4.4 ONERA M6 机翼跨音速定常绕流问题 |
| 4.4.5 DLR-F6 翼身组合体定常绕流问题 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 复杂低速流动和旋转流动问题的数值模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 低速预处理方法 |
| 5.3 运动边界非定常流动问题数值方法 |
| 5.3.1 非定常问题的HLLC格式 |
| 5.3.2 运动物面边界条件 |
| 5.3.3 非定常运动下的预处理方法 |
| 5.4 运动边界非定常流动问题网格方法 |
| 5.4.1 非定常运动问题的背景笛卡尔网格生成技术 |
| 5.4.2 非定常运动问题的新现单元处理 |
| 5.5 旋转坐标系方法 |
| 5.5.1 旋转坐标系下的控制方程 |
| 5.5.2 旋转源项的隐式处理 |
| 5.6 算例与分析 |
| 5.6.1 NACA0012 翼型低速定常绕流计算 |
| 5.6.2 S809 翼型定常绕流数值计算 |
| 5.6.3 低速二维圆柱定常绕流 |
| 5.6.4 NACA0012 翼型的低速俯仰震荡 |
| 5.6.5 Phase VI风力机叶片轴流状态计算 |
| 5.6.6 Caradonna-Tung旋翼悬停计算 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文的主要创新与贡献 |
| 6.3 后续工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）基于高阶Volterra核的非定常气动力辨识（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 基于CFD的跨声速非定常气动力计算 |
| 1.3 非定常气动力降阶模型(Reduced-Order Model) |
| 1.3.1 基于谐波平衡法的降阶模型 |
| 1.3.2 基于POD的降阶模型 |
| 1.3.3 基于系统辨识的降阶模型 |
| 1.4 本文研究内容及安排 |
| 第二章 基于CFD的跨音速非定常气动力计算 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动网格方法 |
| 2.3 求解非定常流场 |
| 2.4 湍流模型 |
| 2.5 非定常气动力的数值模拟 |
| 2.6 本章总结 |
| 第三章 分段二次多小波理论和Volterra核函数的构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Volterra级数理论 |
| 3.3 三阶Volterra级数表达式 |
| 3.4 多小波和多分辨分析 |
| 3.5 分段二次多小波基函数的构建 |
| 3.6 基于多小波函数的SISO系统的Volterra级数近似 |
| 3.6.1 一阶Volterra级数近似 |
| 3.6.2 二阶Volterra级数近似 |
| 3.6.3 三阶Volterra级数近似 |
| 3.7 基于多小波函数的MIMO系统的Volterra级数近似 |
| 3.8 本章总结 |
| 第四章 基于CFD的 Volterra核函数的辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Volterra核函数的辨识 |
| 4.2.1 输入信号的设计 |
| 4.2.3 一阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.2.4 二阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.2.5 三阶Volterra核函数的辨识 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 基于Volterra级数的气动力降阶模型验证与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 跨音速非定常气动力降阶模型验证 |
| 5.2.1 K=0.08时的气动力模型验证 |
| 5.2.2 K=0.2时的气动力模型验证 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）离散伴随和数据驱动的气动优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 气动优化设计的研究意义 |
| 1.2 气动优化设计方法综述 |
| 1.2.1 梯度优化设计方法 |
| 1.2.2 非梯度优化设计方法 |
| 1.2.3 基于代理模型的优化设计方法 |
| 1.2.4 混合优化设计方法 |
| 1.3 气动优化设计中的关键技术 |
| 1.3.1 几何外形参数化方法 |
| 1.3.2 网格变形方法 |
| 1.3.3 气动力梯度的计算方法 |
| 1.4 气动优化设计方法存在的问题 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 第二章 基于自动微分的离散伴随方法 |
| 2.1 流动控制方程的数值求解 |
| 2.1.1 有限体积离散方法 |
| 2.1.2 离散方程的分区并行求解 |
| 2.2 自动微分算法 |
| 2.2.1 正向微分和反向微分 |
| 2.2.2 自动微分工具 |
| 2.3 基于自动微分的离散伴随方程 |
| 2.3.1 离散伴随方程的推导 |
| 2.3.2 雅克比矩阵的计算 |
| 2.3.3 网格敏感度的计算 |
| 2.3.4 离散伴随方程的数值求解 |
| 2.4 伴随梯度优化设计框架 |
| 2.4.1 伴随梯度的准确性验证 |
| 2.4.2 梯度优化工具 |
| 2.4.3 气动外形梯度优化设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大数据驱动的翼型气动力分析与外形优化设计 |
| 3.1 翼型几何参数化的模态表征方法 |
| 3.1.1 翼型几何外形数据库 |
| 3.1.2 全翼型模态表征方法 |
| 3.1.3 弯度-厚度模态表征方法 |
| 3.1.4 两种模态表征方法的对比 |
| 3.2 设计空间的气动力数据采样 |
| 3.2.1 翼型几何模态个数的选取 |
| 3.2.2 翼型几何模态系数变化区间的确定 |
| 3.2.3 空间采样和气动力数据库 |
| 3.3 基于大数据和机器学习的气动力代理模型 |
| 3.3.1 偏最小二乘方法与梯度增强型 Kriging模型 |
| 3.3.2 机器学习多专家模型 |
| 3.4 翼型气动力代理模型的精度验证 |
| 3.4.1 随机生成翼型的气动力分析 |
| 3.4.2 翼型气动力的攻角变化分析 |
| 3.5 翼型快速优化设计方法 |
| 3.5.1 梯度优化算法 |
| 3.5.2 亚音速翼型优化设计 |
| 3.5.3 跨音速翼型优化设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 活跃子空间方法与气动外形全局优化设计 |
| 4.1 基于代理模型的气动优化设计方法 |
| 4.1.1 高效全局优化方法(EGO) |
| 4.1.2 EGO内循环中子优化问题的高效求解 |
| 4.1.3 基于EGO的机翼减阻优化设计 |
| 4.2 活跃子空间方法 |
| 4.2.1 活跃子空间方法(ASM)的推导 |
| 4.2.2 气动优化问题中活跃子空间的快速计算 |
| 4.3 ASM-EGO优化设计方法 |
| 4.3.1 ASM-EGO的优化设计流程 |
| 4.3.2 ASM的样本个数选取 |
| 4.3.3 ASM向量个数选取 |
| 4.4 ASM-EGO在高维机翼外形优化设计中的应用 |
| 4.4.1 机翼减阻优化设计问题 |
| 4.4.2 优化设计效率分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据驱动约束的气动外形梯度优化设计 |
| 5.1 气动外形梯度优化设计问题分析 |
| 5.2 数据驱动约束的提取 |
| 5.2.1 翼型数据库几何模态特征分析 |
| 5.2.2 基于混合高斯模型的数据驱动约束 |
| 5.3 数据驱动约束在翼型优化中的应用 |
| 5.4 数据驱动约束在机翼优化中的应用 |
| 5.4.1 机翼优化设计问题 |
| 5.4.2 不同约束下的优化结果 |
| 5.4.3 不同约束优化结果的气动性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于分区降阶伴随的混合两步全局优化设计方法 |
| 6.1 流动控制方程的POD降阶模型 |
| 6.1.1 非侵入式降阶模型 |
| 6.1.2 侵入式降阶模型 |
| 6.2 基于估算误差的分区降阶模型 |
| 6.3 侵入式POD降阶模型的伴随计算方法 |
| 6.3.1 降阶模型的伴随方法 |
| 6.3.2 分区降阶模型的伴随方法 |
| 6.4 混合两步气动外形全局优化设计方法 |
| 6.4.1 混合两步气动外形优化设计流程 |
| 6.4.2 二维翼型优化设计 |
| 6.4.3 三维机翼优化设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（9）基于梯度的气动/结构多学科优化方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气动弹性数值分析方法 |
| 1.2.2 考虑静气动弹性影响的气动/结构多学科优化设计方法 |
| 1.2.3 考虑颤振影响的气动/结构多学科优化设计方法 |
| 1.3 当前研究中存在的问题 |
| 1.4 本文研究目标及主要工作 |
| 第二章 基于梯度的定常问题的气动/结构多学科优化设计方法 |
| 2.1 适用于复杂构型的静气动弹性分析方法 |
| 2.1.1 基于RANS方程的定常气动力分析方法 |
| 2.1.2 基于有限元的线性结构静力学分析方法 |
| 2.1.3 CFD/CSD数据插值方法 |
| 2.1.4 基于逆距离权重插值的动网格技术 |
| 2.1.5 CFD/CSD耦合求解方法 |
| 2.1.6 算例验证 |
| 2.2 优化设计技术模块 |
| 2.2.1 基于B样条的FFD几何参数化方法 |
| 2.2.2 序列二次规划算法 |
| 2.3 梯度计算方法 |
| 2.3.1 气动结构耦合离散伴随方程的推导及求解 |
| 2.3.2 目标函数梯度的求解 |
| 2.3.3 梯度求解精度验证 |
| 2.4 优化设计系统的搭建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进的Chebyshev谱方法的颤振计算新方法 |
| 3.1 不依赖于时间离散步长的Chebyshev谱方法 |
| 3.1.1 Chebyshev谱方法 |
| 3.1.2 Chebyshev算子的投影变换 |
| 3.1.3 时间离散步长依赖性分析与改进 |
| 3.2 基于改进的Chebyshev谱方法的非定常气动力模型 |
| 3.2.1 非定常面元法 |
| 3.2.2 改进的Chebyshev谱方法与非定常气动力模型的耦合 |
| 3.2.3 算例验证 |
| 3.3 基于改进的Chebyshev谱方法的结构动力学模型 |
| 3.3.1 基于等效梁理论的结构动力学模型 |
| 3.3.2 改进的Chebyshev谱方法与结构动力学模型的耦合 |
| 3.3.3 算例验证 |
| 3.4 颤振分析求解方法 |
| 3.4.1 气动/结构耦合的时域求解方法 |
| 3.4.2 基于改进的Chebyshev谱方法的气动/结构耦合求解方法 |
| 3.4.3 算例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于梯度的考虑颤振影响的气动/结多学科优化设计方法 |
| 4.1 基于改进的Chebyshev谱方法的气动/结构伴随方程的推导与求解 |
| 4.2 颤振特性度量的选择及其梯度求解 |
| 4.2.1 基于系统阻尼率的颤振特性度量 |
| 4.2.2 系统阻尼率对设计变量梯度的计算 |
| 4.2.3 梯度求解精度验证 |
| 4.3 考虑颤振影响的气动/结构多学科优化设计系统的构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 超大展弦比无人机诱导阻力减阻原理与颤振抑制设计研究 |
| 5.1 超大展弦比无人机诱导阻力减阻与颤振抑制设计问题 |
| 5.2 超大展弦比无人机几何模型 |
| 5.3 优化设计框架 |
| 5.4 最小化诱导阻力驱动的优化设计 |
| 5.4.1 优化数学模型 |
| 5.4.2 优化设计结果 |
| 5.4.3 结果对比与诱导阻力减阻原理分析 |
| 5.4.4 适用于柔性机翼的诱导阻力估算公式修正 |
| 5.5 最小化诱导阻力与颤振抑制共同驱动的优化设计 |
| 5.5.1 优化数学模型 |
| 5.5.2 优化设计结果 |
| 5.5.3 结果对比与颤振抑制原理分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 HALE无人机气动/结构优化设计及学科耦合影响研究 |
| 6.1 HALE无人机气动/结构多学科优化设计问题 |
| 6.2 HALE无人机几何模型 |
| 6.3 HALE无人机优化数学模型 |
| 6.3.1 目标函数与约束条件 |
| 6.3.2 优化设计变量 |
| 6.3.3 优化设计框架 |
| 6.4 气动/结构设计结果与学科耦合影响分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 创新点总结 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（10）基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 气动外形优化设计方法的研究现状 |
| 1.2.1 定常单目标优化设计方法 |
| 1.2.2 定常多目标优化设计方法 |
| 1.2.3 非定常优化设计方法 |
| 1.3 气动外形优化设计方法存在的问题 |
| 1.4 本文研究目的及章节安排 |
| 2 流动控制方程及数值求解 |
| 2.1 流动控制方程 |
| 2.2 湍流模型 |
| 2.3 空间离散格式 |
| 2.3.1 无粘通量离散 |
| 2.3.2 粘性通量离散 |
| 2.4 时间推进方法 |
| 2.4.1 定常时间推进 |
| 2.4.2 非定常时间推进 |
| 2.5 加速收敛技术 |
| 2.5.1 当地时间步长 |
| 2.5.2 多重网格技术 |
| 2.6 边界条件 |
| 2.6.1 物面边界条件 |
| 2.6.2 远场边界条件 |
| 2.6.3 对称边界条件 |
| 2.7 气动系数计算 |
| 2.8 计算精度验证 |
| 2.8.1 RAE2822翼型定常跨音速流场数值模拟 |
| 2.8.2 ONERA M6机翼定常跨音速流场数值模拟 |
| 2.8.3 CRM构型定常跨音速流场数值模拟 |
| 2.8.4 NACA 64A010翼型非定常跨音速流场数值模拟 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计理论 |
| 3.1 参数化建模 |
| 3.1.1 Hicks-Henne翼型参数化方法 |
| 3.1.2 FFD三维复杂外形参数化方法 |
| 3.2 网格变形 |
| 3.3 基于连续伴随方法的气动外形优化设计 |
| 3.3.1 连续伴随方法理论 |
| 3.3.2 连续伴随方法的应用及验证 |
| 3.3.3 基于连续伴随方法的气动外形优化设计系统构建 |
| 3.4 Stackelberg博弈 |
| 3.4.1 博弈的相关概念 |
| 3.4.2 Stackelberg博弈理论 |
| 3.4.3 数学算例 |
| 3.5 基于Stackelberg博弈与连续伴随方法的气动外形优化设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于Stackelberg均衡与连续伴随方法的气动优化系统的关键参数研究 |
| 4.1 单目标优化时的关键参数研究 |
| 4.1.1 设计变量的分裂及映射 |
| 4.1.2 参与者优化周期 |
| 4.2 多目标优化时的关键参数研究 |
| 4.2.1 设计变量的分裂及映射 |
| 4.2.2 参与者优化周期 |
| 4.3 关于关键参数的结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 定常气动外形优化设计 |
| 5.1 定常单目标气动外形优化设计 |
| 5.1.1 RAE2822翼型 |
| 5.1.2 ONERA M6机翼 |
| 5.1.3 CRM构型 |
| 5.2 定常多目标气动外形优化设计 |
| 5.2.1 RAE2822翼型 |
| 5.2.2 ONERA M6机翼 |
| 5.2.3 CRM构型 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 非定常气动外形优化设计 |
| 6.1 基于动力学模态分解的湍流分析方法 |
| 6.2 非定常单目标气动优化设计 |
| 6.3 非定常多目标气动优化设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要工作 |
| 7.2 论文的创新之处 |
| 7.3 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录A: 雅克比矩阵 |
| 附录B: 边界条件线性化 |
| .1 无滑移边界线性化 |
| .2 无穿透边界线性化 |
| .3 绝热边界线性化 |
| 作者简历及攻读博士学位期间学术成果 |
四、三维跨音速阻力的差分计算（论文参考文献）
- [1]基于神经网络的飞行器气动数据处理方法研究与软件实现[D]. 邢多庆. 电子科技大学, 2020(07)
- [2]机翼的跨音速Volterra核气动力降阶研究[D]. 朱姚远. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [3]高速地效飞行器机翼气动特性分析[D]. 刘浩. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [4]基于微气泡弹载飞行特性及作用原理的研究[D]. 邱海峰. 沈阳理工大学, 2020(08)
- [5]HopeFOAM间断有限元高阶并行计算框架关键技术研究[D]. 徐利洋. 国防科技大学, 2019(01)
- [6]基于笛卡尔网格的复杂流动问题数值模拟[D]. 干雨新. 南京航空航天大学, 2019(01)
- [7]基于高阶Volterra核的非定常气动力辨识[D]. 吴善强. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]离散伴随和数据驱动的气动优化设计方法研究[D]. 李记超. 西北工业大学, 2019(02)
- [9]基于梯度的气动/结构多学科优化方法及应用研究[D]. 杨体浩. 西北工业大学, 2018(02)
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