基于多岛遗传算法的二维翼型吸气减阻优化

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针对吸气减阻技术吸气质量较大的缺点,采用多岛遗传算法与计算流体力学(CFD)相结合的方法,对吸气减阻技术进行了优化.数值计算采用E387二维翼型,将吸气开口位置和吸气质量通量作为优化参数,通过寻找上翼面最佳的吸气开口位置,使翼型阻力和吸气质量最小.结果表明:多岛遗传算法能够有效地优化吸气开口位置和吸气质量;当吸气开口位于最佳位置时,吸气质量达到了寻优区间下限,而翼型减阻效果可达8.3%;吸气没有延缓流动转捩的发生,翼型阻力减小的原因主要是由于压差阻力的减小. Aiming at the shortcoming of large inspiratory resistance, the multi-island genetic algorithm and computational fluid dynamics (CFD) are combined to optimize the inspiratory drag reduction technology.The numerical calculation is based on the E387 two-dimensional airfoil, Taking the positions of suction openings and suction mass fluxes as optimization parameters, the airfoil resistance and suction quality are minimized by finding the optimal suction opening position on the upper airfoil.The results show that the multi-island genetic algorithm can effectively optimize suction When the inhalation opening is in the best position, the inhalation quality reaches the lower limit of the optimal range, while the airfoil drag reduction effect can reach 8.3%. The inhalation does not delay the occurrence of the flow transition, and the wing The reason for the decrease of type resistance is mainly due to the decrease of the pressure drop resistance.
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