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主办单位:西北工业大学  中国航空学会
地       址:西北工业大学友谊校区航空楼
高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计
作者:
作者单位:

1.西北工业大学;2.清华大学 航空学院;3.西北工业大学 航空学院

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通讯作者:

中图分类号:

V211.41

基金项目:


Aerodynamic and stealth integrated design of Flywing UAV by Efficient multi-objective particle swarm optimization
Author:
Affiliation:

School of aeronautics,Northwestern Polytechnical University,Xi’an

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    摘要:

    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-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。

    Abstract:

    To deal with the problem of aerodynamic and stealth integrated optimization of flywing UAV,A multi-objective optimization study on aerodynamic and stealth of the flywing UAV is carried out which based on the deformation of surface. The FFD parametric method is used to parameterize the wing surface; CFD calculation based on RANS equations is used to analyze the aerodynamic performance of the flywing UAV, large element physical optical method and uniform theory of diffraction are used to calculate RCS of the flywing UAV; And ASMOPSO algorithm with the Kriging surrogate model which based on the expect hyper-volume improvement infill criterion is adopted for integrated optimization design. The results of flywing UAV aerodynamic and stealth integrated optimization exhibit considerable improvement.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

樊华羽,詹浩,程诗信,米百刚,姚会勤.高效粒子群算法研究及飞翼无人机气动隐身优化设计[J].航空工程进展,2019,10(6):735-743

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  • 收稿日期:2019-08-20
  • 最后修改日期:2019-09-03
  • 录用日期:2019-09-30
  • 在线发布日期: 2019-12-30
  • 出版日期: