【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于旋翼氣動外形設計，具體涉及一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法。
技術介紹
1、作為旋翼類飛行器最重要的升力面，旋翼氣動外形設計優化可以改善飛行器的飛行性能，提高飛行器的載重能力和續航時間，使得飛行器的設計滿足性能指標要求。
2、旋翼的氣動外形設計優化，常常針對確定的大氣環境條件，然而在實際應用過程中，旋翼面臨的大氣環境是不確定的，大氣密度、風速等環境的變化都會影響旋翼產生的升力大小和消耗的功率大小，可能導致旋翼在非設計工況的消耗功率大幅偏離設計值，從而阻礙飛行器的正常飛行。并且，目前針對旋翼的氣動外形優化大多基于計算流體力學（cfd）方法進行旋翼氣動性能計算與分析，采用優化算法，在大量樣本點的基礎上尋找最優方案。其中，cfd方法雖然保證了旋翼氣動性能計算的高精度，但是計算周期長、成本大，面對大量樣本點的尋優，更加加劇了計算周期和成本。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是克服現有技術的不足而提供一種具有更加快速、更具穩健性的旋翼氣動外形設計優化方法，綜合考慮了大氣密度的不確定性和旋翼氣動性能，設計得到的旋翼在不確定大氣密度的環境下兼具良好的氣動性能和環境適應性。
2、本專利技術的技術方案如下：
3、一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，包括如下步驟：
4、s1：統計某一環境一年內大氣密度的變化情況，通過一年內大氣密度的分布律，建立大氣密度不確定性模型，可以表示為：
5、，
6
7、s2：采用黏性渦粒子算法構建旋翼氣動模型，并通過牛頓迭代法計算確定大氣密度和確定目標拉力下的旋翼消耗功率；
8、s3：參數化槳葉，采用4次和3次的b-樣條曲線描述槳葉的弦長和扭轉角的展向分布，并確認槳葉的設計變量可以表示為，其中，，，所述以及為分別表示弦長和扭轉角分布對應的b-樣條曲線中第0個控制點的參數；
9、s4：根據飛行器的相關參數和任務剖面，確定槳葉外形的設計約束以及優化目標；
10、s5：耦合大氣密度不確定性模型和基于黏性渦粒子算法的旋翼氣動模型，進行旋翼優化目標的計算；
11、s6：通過nsga-ii多目標優化算法開展多目標優化設計，其中通過當前進化代數是否達到最大代數來判斷優化是否結束，通過選擇、交叉、變異等遺傳算子進行旋翼氣動外形的迭代優化，得到pareto最優解集；
12、s7：對pareto最優解集進行分析處理，判斷優化是否收斂，若收斂則輸出結果，選擇一個滿足設計要求的最優解并結束，否則選擇一個新的優化解作為新的初始方案重新采用nsga-ii開展多目標優化設計。
13、進一步，所述步驟s4中的基于確定槳葉外形的設計約束以及優化目標，優化問題可以表示為：
14、，
15、，
16、，
17、，
18、其中，表示飛行器單次飛行的平均功率，根據任務剖面中懸停和巡航的時間比例確定；表示的均值，稱為功率均值；表示在不同大氣密度下，處于懸停狀態的旋翼產生最大懸停升力所消耗功率的最大值，稱為峰值功率；代表旋翼實度，表示旋翼實度的最大值，根據槳葉載荷確定；和分別表示旋翼產生的總的垂向拉力和水平拉力，表示飛行器的重力，表示當大氣密度為時飛行器的阻力，所述find、min和s.t.是對優化問題的一種總結性描述，find后面指代變量，min表示最小化，s.t.表明約束條件，e表示數學期望；max{}是求{}內集合的數據最大值的數學表達。
19、進一步，所述步驟s2中旋翼氣動模型通過黏性渦粒子算法計算旋翼的氣動性能是否滿足拉力約束，所述拉力約束具體表示為公式4，在不滿足拉力約束時通過牛頓迭代法改變總距，并再次進行氣動性能計算判定是否滿足拉力約束，在滿足拉力約束后得到確定大氣密度和目標拉力下的旋翼消耗功率。
20、進一步，所述步驟s5中旋翼優化目標的計算基于大氣密度不確定性模型中種可能的大氣密度進行確認是否遍歷所有密度，當未遍歷所有密度時，改變大氣環境參數中的密度數值并反饋給旋翼氣動模型進行再次確認旋翼消耗功率，直至遍歷所有密度后基于公式3進行計算功率均值和峰值功率并輸入至nsga-ii多目標優化算法。
21、進一步，所述步驟s7中新的優化解為當前的pareto最優解集中功率均值和峰值功率權衡的折中解。
22、進一步，參數化槳葉基于槳葉氣動外形參數進行槳葉初始化，并將槳葉初始化后的結果及初始總距作為輸入一起輸入至旋翼氣動模型。
23、進一步，所述步驟s3中的采用4次和3次的b-樣條曲線描述槳葉的弦長和扭轉角的展向分布，其表達式分別為：
24、，
25、其中，和分別表示槳葉展向處的弦長和扭轉角，和分別表示弦長和扭轉角分布對應的b-樣條曲線中第個控制點的參數，表示第個控制點坐標的影響權重，是一個次的b-樣條基曲線，表示旋翼半徑，表示弦長或扭轉角分布的第個控制點。
26、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
27、本專利技術采用大氣密度不確定性模型、旋翼氣動模型和nsga-ii多目標優化算法耦合，開展旋翼氣動外形的多目標穩健設計優化，在旋翼氣動外形優化時考慮了大氣環境的不確定性，有利于降低旋翼氣動性能對大氣環境的敏感程度。
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1.一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟S4中的基于確定槳葉外形的設計約束以及優化目標，優化問題可以表示為：
3.根據權利要求2所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟S2中旋翼氣動模型通過黏性渦粒子算法計算旋翼的氣動性能是否滿足拉力約束，所述拉力約束具體表示為公式4，在不滿足拉力約束時通過牛頓迭代法改變總距，并再次進行氣動性能計算判定是否滿足拉力約束，在滿足拉力約束后得到確定大氣密度和目標拉力下的旋翼消耗功率。
4.根據權利要求3所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟S5中旋翼優化目標的計算基于大氣密度不確定性模型中種可能的大氣密度進行確認是否遍歷所有密度，當未遍歷所有密度時，改變大氣環境參數中的密度數值并反饋給旋翼氣動模型進行再次確認旋翼消耗功率，直至遍歷所有密度后基于公式3進行計算功率均值和峰值功率并輸入至NSGA-II多目標優化算法。p>
5.根據權利要求1所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟S7中新的優化解為當前的Pareto最優解集中功率均值和峰值功率權衡的折中解。
6.根據權利要求1所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：參數化槳葉基于槳葉氣動外形參數進行槳葉初始化，并將槳葉初始化后的結果及初始總距作為輸入一起輸入至旋翼氣動模型。
7.根據權利要求1所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟S3中的采用4次和3次的B-樣條曲線描述槳葉的弦長和扭轉角的展向分布，其表達式分別為：
...【技術特征摘要】
1.一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟s4中的基于確定槳葉外形的設計約束以及優化目標，優化問題可以表示為：
3.根據權利要求2所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟s2中旋翼氣動模型通過黏性渦粒子算法計算旋翼的氣動性能是否滿足拉力約束，所述拉力約束具體表示為公式4，在不滿足拉力約束時通過牛頓迭代法改變總距，并再次進行氣動性能計算判定是否滿足拉力約束，在滿足拉力約束后得到確定大氣密度和目標拉力下的旋翼消耗功率。
4.根據權利要求3所述的一種不確定環境下的旋翼氣動外形穩健設計優化方法，其特征在于：所述步驟s5中旋翼優化目標的計算基于大氣密度不確定性模型中種可能的大氣密度進行確認是...
【專利技術屬性】
技術研發人員：宣金婷，李道春，別大衛，邵琳濤，徐朝陽，
申請(專利權)人：天目山實驗室，
類型：發明
國別省市：
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