飞翼布局高空长航时无人机气动设计

来源 :南昌航空大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kwl9970024
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无人机技术已经进入一个高速发展期,在军民领域的应用都具有广阔的前景。随着计算机控制技术的发展,飞翼气动布局趋于实用化,将飞翼布局应用于无人机气动设计将具有重要意义。论文提出一种飞翼式高空长航时无人机的气动布局方案,通过合理的翼型设计和机翼平面外形设计,使得所设计的飞翼布局飞行器气动性能比常规布局飞行器有较明显提高。  采用改进的遗传算法作为优化算法,分别以升阻比和力矩系数为优化目标,利用并列选择法求解多目标优化问题的Pareto最优解,同时又以不同马赫数为设计点,开展多点多目标优化设计。翼型几何形状采用解析函数线性叠加法来表示,由基准翼型、型函数及其系数来定义,选用RAE2822为基准翼型,Hicks-Henne函数为型函数,共取14个设计变量。机翼平面形状采用内翼段和外翼段组合的方式,两者均为标准的梯形翼外形,内翼段以装载要求和纵向配平要求为约束,外翼段以高升阻比为目标。基准翼分别以机翼面积,前缘后掠角,展弦比和尖削比为设计变量,控制基准翼平面形状。目标值的计算采用基于N-S方程的数值模拟方法,翼型和机翼的计算分别采用二维和三维结构网格,计算域外围设置压力远场边界条件,翼型上下壁面和机翼表面均选择wall壁面边界条件。选用Density Based耦合求解器,同时采用Green-Gauss Node Based算法,选用S-A湍流模型求解N-S方程。利用Fluent软件分别计算翼型在来流马赫数为0.8时的升力系数、阻力系数、力矩系数以及在0.75时的升力系数、阻力系数。  本文将处理多目标问题的Pareto遗传算法和多点设计方法相结合,应用于高空长航时飞翼飞行器的气动外形设计,充分发挥了遗传算法随机性和隐含并行性的优势。同时采用改进的遗传算法,提高了遗传优化的质量和效率。设计结果表明,所设计出的飞翼外形既有好的升阻特性又有好的力矩特性,满足高空长航时巡航要求。同时在不同速度下具有较好的综合气动性能,工程实用性良好。在计算资源充足的情况下,本优化设计方法还可扩展至更多设计目标和设计点,以满足更加复杂的设计条件。
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