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      臨近空間飛艇外形優(yōu)化設(shè)計(jì)與仿真

      2011-11-26 08:44:14楊燕初王生顧逸東李英堂苗景剛
      中國空間科學(xué)技術(shù) 2011年5期
      關(guān)鍵詞:艇體飛艇體面

      楊燕初 王生 顧逸東 李英堂 苗景剛

      (1中國科學(xué)院光電研究院,北京100094)(2中國科學(xué)院研究生院,北京100049)

      1 引言

      臨近空間飛艇外形優(yōu)化作為設(shè)計(jì)的關(guān)鍵,直接決定著飛艇的氣動特性,進(jìn)而影響系統(tǒng)的整體性能。因此,國內(nèi)外相關(guān)機(jī)構(gòu)都對此開展了有針對性的研究。1997年,德國斯圖加特大學(xué)(University of Stuttgart)以阻力最小為目標(biāo)函數(shù),采用對艇體軸線劃分不同區(qū)域的方法,構(gòu)建艇體輪廓及相應(yīng)的無粘流場[1]。2002年,日本筑波大學(xué) (University of Tsukuba)采用一種特殊氣動計(jì)算方法對較寬雷諾數(shù)取值范圍內(nèi)艇體阻力進(jìn)行了研究,并利用遺傳算法開展了優(yōu)化[2]。2004年,印度理工學(xué)院孟買分校 (Indian Institute of Technology,Bombay)以GNVR作為基本外形,研究了利用多學(xué)科設(shè)計(jì)飛艇外形的方法,并嘗試采用模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化[3]。國內(nèi)也有上海交通大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等開展了相關(guān)研究[4-6]。

      本文所要研究的內(nèi)容主要包括:根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要,研究臨近空間飛艇外形的設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法,搭建流程框架,編制優(yōu)化程序。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步開展優(yōu)化后與艇體后續(xù)相關(guān)的聯(lián)合仿真研究,具體包括膜片展開仿真、氣動計(jì)算仿真兩項(xiàng)內(nèi)容。

      2 優(yōu)化算法及程序流程

      2.1 研究方法

      針對具體研究內(nèi)容,本文擬采用的解決方法為:考慮將多學(xué)科概念引入到艇形優(yōu)化設(shè)計(jì)中來,利用遺傳算法對氣動、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度進(jìn)行一體化優(yōu)化設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)時(shí)采用并行設(shè)計(jì)方法,考慮不同學(xué)科間的耦合,分配其權(quán)重,從而獲得更為有效的設(shè)計(jì)。最后在優(yōu)化完成后,再進(jìn)一步對艇囊進(jìn)行膜片展開仿真和氣動仿真。其優(yōu)化流程見圖1。

      圖1 基于遺傳算法的艇形優(yōu)化流程圖Fig.1 Flow chart of the GA methodology

      圖1中,Gen表示遺傳代數(shù),表明遺傳算法反復(fù)執(zhí)行的次數(shù);n表示群體規(guī)模,即群體中擁有個(gè)體的數(shù)目;i表示已處理個(gè)體的累計(jì)數(shù);Pr表示復(fù)制概率;Pc表示交叉概率;Pm表示變異概率;CDV表示阻力系數(shù);λ表示體面比;σmax表示囊體應(yīng)力。

      2.2 遺傳算法介紹

      遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)與其他優(yōu)化算法相比:魯棒性好;可以從多點(diǎn)出發(fā)并行操作,避免收斂于局部最優(yōu)解,最大程度上求得全局最優(yōu)解 (見圖2);可以通過目標(biāo)函數(shù)來計(jì)算適配值,因而減小對問題本身的依賴性;采用啟發(fā)式搜索,效率優(yōu)于其他算法;對待尋優(yōu)函數(shù)基本無限制,不要求其連續(xù)、可微,因而應(yīng)用范圍廣[7]。

      這里針對飛艇艇體外形,由于擬對其中的多個(gè)變量進(jìn)行操作,完成優(yōu)化設(shè)計(jì),故采用GA十分合適。

      圖2 全局最優(yōu)與局部最優(yōu)Fig.2 Global and local optima

      3 設(shè)計(jì)變量與目標(biāo)函數(shù)

      以往進(jìn)行飛艇外形優(yōu)化時(shí),一般僅考慮飛艇的阻力,把阻力當(dāng)成影響優(yōu)化的唯一因素,認(rèn)為阻力系數(shù)越小的艇形越優(yōu)化。然而實(shí)際情況并非如此,通過多次設(shè)計(jì)、集成,逐漸發(fā)現(xiàn)影響制約飛艇外形的因素很多,阻力系數(shù)僅是其中重要因素之一,另外還包括質(zhì)量、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等[8-10]。

      經(jīng)過篩選比對,保留了飛艇阻力系數(shù)(CDV)、體面比(λ)、囊體應(yīng)力(σmax)三個(gè)最為重要的影響因子。其中,阻力系數(shù)直接決定飛艇推進(jìn)功率,進(jìn)而影響能源供給;體面比是艇囊體積與面積的比值,決定著系統(tǒng)浮力的有效利用率;艇體應(yīng)力則限制材料的選擇。最終,目標(biāo)函數(shù)可歸納表達(dá)為

      式中CDV0、λ0、σmax0為初始值;ω1、ω2、ω3為阻力系數(shù)、體面比、應(yīng)力三個(gè)參數(shù)各自的絕對權(quán)重值;ω代表權(quán)重之和,即ω=ω1+ω2+ω3。

      4 影響因子建模

      4.1 阻力模型

      飛艇的阻力(Fdrag)模型可由式(2)計(jì)算,其中阻力系數(shù)參考G.A.Khoury給出的公式(3)~(5)[11]。

      式中ρa(bǔ)代表大氣密度;v代表風(fēng)速;Ve代表艇囊體積;CDVe代表裸艇體的阻力系數(shù);d、l分別代表艇囊直徑與長度;μ為粘性系數(shù);kD為整艇與裸艇體之間的阻力系數(shù)比,由飛艇實(shí)際構(gòu)型決定。

      4.2 體面比模型

      體面比(λ)模型,主要由艇囊的幾何參數(shù)決定,可由公式(6)求得。對于艇囊來說,其體積(Ve)和表面積(Se)在程序初始優(yōu)化階段可利用估算公式(7)~(8)進(jìn)行求解,精確的計(jì)算則需要通過公式(9)~(10)求解[11-12]。

      式中f代表艇囊的長細(xì)比;x、y分別表示艇體的縱向和橫向。

      4.3 囊體應(yīng)力模型

      囊體應(yīng)力模型[13-14],主要是出于選擇材料的需要,這里分別通過囊的環(huán)向應(yīng)力(σhoop)、軸向應(yīng)力(σlong)和屈曲載荷(σbuckling)三個(gè)指標(biāo)來驗(yàn)證材料性能。其中,最大直徑處的總壓(ΔP)由內(nèi)壓(PintN)、靜壓(Phead)和動壓(Paerodynamic)三部分構(gòu)成。

      式中σbending代表因彎曲引起的載荷;Dmax、Rmax分別代表囊體的最大直徑和半徑。

      5 聯(lián)合仿真研究

      在優(yōu)化完成后,進(jìn)一步利用不同軟件開展了聯(lián)合仿真研究。這里主要開展了膜片展開仿真和氣動計(jì)算仿真。通過對前者的仿真可以估算艇囊用料量,同時(shí)還能給出加工圖紙,作為下料時(shí)的模板;對后者的仿真則能給出精確的阻力系數(shù)及相關(guān)的氣動力數(shù)據(jù)值。

      5.1 艇囊膜片展開仿真

      艇囊膜片展開仿真是加工出圖的需要,另外在程序設(shè)計(jì)階段也可以用于估算用料量,并以此作為訂料依據(jù)。其仿真主要通過Matlab編制的特有模塊完成,并最終以二維圖紙的形式輸出。模片展開仿真流程如圖3所示。

      圖3 膜片展開仿真流程圖Fig.3 Flow chart of patterning

      目前常用的展開方法有Gore Method和Zone Method[8-9],這里采用前者,即軸向以艇囊曲線作為基準(zhǔn)中心線保持長度不變,環(huán)向則對應(yīng)軸向坐標(biāo),等角度劃分對應(yīng)艇囊周長,采用Gore Method的膜片展開圖如圖4所示。

      5.2 艇囊氣動計(jì)算仿真

      在程序循環(huán)迭代,即艇形優(yōu)化流程中,主要采用4.1節(jié)的估算模型,而非專業(yè)的流體計(jì)算程序,這樣做一方面是因?yàn)樵趦?yōu)化設(shè)計(jì)階段,估算模型已經(jīng)能夠滿足精度需要;另一方面,若采用流體計(jì)算軟件,雖然精度較高,但計(jì)算時(shí)間過長,不適宜在循環(huán)迭代中使用[10]。因此,經(jīng)過權(quán)衡比對,采用如下仿真方法:首先在Matlab主程序框架中采用估算模型,待優(yōu)化結(jié)束給出符合要求的艇形后,再利用預(yù)設(shè)的腳本自動調(diào)用Gambit劃分網(wǎng)格,進(jìn)而用Fluent計(jì)算求解[15-16]。氣動計(jì)算仿真流程圖如圖5所示。

      圖4 采用Gore Method的膜片展開圖Fig.4 The gore method layout

      圖5 氣動計(jì)算仿真流程圖Fig.5 Flow chart of CFD

      具體的仿真計(jì)算主要由曲線擬合、網(wǎng)格劃分和氣動分析3部分組成,三者之間通過腳本文件完成傳遞。

      (1)曲線擬合

      循環(huán)優(yōu)化完成后,程序?qū)⑸梢幌盗型w數(shù)據(jù)的坐標(biāo)點(diǎn),并以文本的形式記錄下來。這些離散的點(diǎn)通過Matlab擬合成三次樣條曲線。

      (2)網(wǎng)格劃分

      將擬合曲線導(dǎo)入Gambit,并利用預(yù)設(shè)的腳本文件調(diào)用網(wǎng)格劃分程序,完成對艇體的網(wǎng)格劃分。

      (3)氣動分析

      通過預(yù)設(shè)的腳本文件將劃分好的網(wǎng)格模型讀入Fluent,完成對艇體阻力的計(jì)算。由于是旋成體,故采用Axisymmetric Swirl求解器,可將3D旋成仿真簡化,顯著縮短計(jì)算時(shí)間。

      5.3 算例分析

      在總體設(shè)計(jì)優(yōu)化程序完成的基礎(chǔ)上,以艇囊體積保持不變作為約束,采用前述的遺傳算法開展了進(jìn)一步的優(yōu)化計(jì)算,并進(jìn)行了算例分析,得到了不同目標(biāo)函數(shù)、不同權(quán)重時(shí)的最優(yōu)艇囊外形。

      (1)單一目標(biāo)函數(shù)的艇形優(yōu)化

      這里首先把多目標(biāo)函數(shù)簡化為單一目標(biāo)函數(shù),即將公式(1)中Fcomp簡化為式(17)的形式:

      這種簡化是把式(1)中的各權(quán)重值分別按阻力占100%,體面比占100%,強(qiáng)度占100%依次計(jì)算。其計(jì)算結(jié)果參見圖6。由圖6可見,與初始艇形相比,當(dāng)以阻力、強(qiáng)度為目標(biāo)函數(shù)時(shí),艇體長度明顯增加,同時(shí)長細(xì)比增大;而當(dāng)以體面比為目標(biāo)函數(shù)時(shí),則艇體縮短,長細(xì)比減小。

      圖6 單一目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)飛艇外形變化圖Fig.6 Comparison between the shape optimized with F1、F2、F3and the reference shape

      (2)多目標(biāo)函數(shù)不同權(quán)重對艇形優(yōu)化的影響

      在單一目標(biāo)函數(shù)分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步開展了多目標(biāo)函數(shù)的研究,分別如圖7和圖8所示。圖7中依次給出了原始的艇囊曲線;阻力占50%,體面比、強(qiáng)度各占25%的艇囊曲線;體面比占50%,阻力、強(qiáng)度各占25%的艇囊曲線;強(qiáng)度占50%,阻力、體面比各占25%的艇囊曲線。圖8則給出了原始的艇囊曲線;阻力、體面比、強(qiáng)度各占1/3時(shí)的艇囊曲線。由圖可見,若設(shè)計(jì)時(shí)對結(jié)構(gòu),即浮力利用率較為關(guān)注,則應(yīng)增加體面比在目標(biāo)函數(shù)所占的權(quán)重,此時(shí)艇囊將朝著縱軸縮短、橫軸增長的方向發(fā)展,即艇形長細(xì)比減小,向圓的方向靠近;而若關(guān)注氣動、強(qiáng)度,則反之。但是三者都存在一定的合理值范圍,這在設(shè)計(jì)時(shí)需要注意,也應(yīng)該根據(jù)實(shí)際設(shè)計(jì)情況進(jìn)行取舍。

      圖7 多目標(biāo)函數(shù)不同權(quán)重對應(yīng)飛艇外形變化圖Fig.7 Comparison between the shape optimized with Fcompdifferent weight and the reference shape

      圖8 多目標(biāo)函數(shù)等權(quán)重對應(yīng)飛艇外形變化圖Fig.8 Comparison between the shape optimized with Fcompsame weight and the reference shape

      6 結(jié)束語

      本文首先研究了臨近空間飛艇外形的設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法,搭建流程框架,編制優(yōu)化程序,并在此基礎(chǔ)上,將多學(xué)科理念引入到總體設(shè)計(jì)中來,對飛艇氣動、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度進(jìn)行一體化設(shè)計(jì),同時(shí)開展了基于遺傳算法的飛艇外形優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究。然后進(jìn)一步開展優(yōu)化后與艇體后續(xù)相關(guān)的聯(lián)合仿真研究。最后進(jìn)行了算例分析,分別針對單一目標(biāo)函數(shù)和多目標(biāo)函數(shù)不同權(quán)重進(jìn)行了艇形優(yōu)化設(shè)計(jì)。

      在以上研究的基礎(chǔ)上,得出了如下結(jié)論:

      1)基于遺傳算法的艇形優(yōu)化程序?qū)τ陲w艇外形的選擇有一定參考意義,它可以根據(jù)設(shè)計(jì)的側(cè)重進(jìn)行必要的權(quán)重值分配,進(jìn)而給出符合設(shè)計(jì)要求的最優(yōu)艇形。

      2)利用Matlab進(jìn)行的膜片展開仿真及聯(lián)合Fluent開展的飛艇氣動仿真可以對總體設(shè)計(jì)優(yōu)化后的結(jié)果進(jìn)行直接調(diào)用、分析,在驗(yàn)證估算結(jié)果的同時(shí),也在很大程度上減少了計(jì)算工作量。

      3)從算例分析中,不難發(fā)現(xiàn)在設(shè)計(jì)飛艇外形時(shí),若以減小阻力、降低囊體應(yīng)力作為關(guān)注點(diǎn)和側(cè)重點(diǎn),則艇形將朝著細(xì)長方向發(fā)展;而若考慮囊體質(zhì)量,以提高體面比,增加浮力的有效利用率為目標(biāo),則艇形將朝著短粗方向發(fā)展。因此應(yīng)根據(jù)實(shí)際設(shè)計(jì)需要進(jìn)行選擇。

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