CN105115692A - 一种cfd数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法 - Google Patents

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Abstract

一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，采用数据融合方法，先利用CFD数值模拟的结果来建立飞行器气动性能模型，采用风洞试验数据来对飞行器气动性能模型进行修正，并利用修正后气动性能模型对所有样本进行评估，最终得到一组趋势正确、数值准确度在风洞量级的数据作为最终结果，本发明中的预测方法在保证预测结果的精度为风洞数据精度的同时，显著降低了飞行器研发过程中的整体气动预测成本，最大程度上满足了飞行器气动性能预测的需求。

Description

一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法
技术领域
本发明涉及一种气动预测方法，特别是一种CFD(计算流体力学)数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，属于飞行器气动外形设计领域。
背景技术
飞行器在初始设计阶段需要预测其气动性能是否满足设计指标。国内外各种飞行器大量涌现，常规飞行器与非常规飞行器共存，为在概念与初始设计阶段快速准确预测飞行器气动性能提出了挑战。其中数值模拟与风洞试验是两种常见的飞行器气动性能预测手段。通过数值模拟与风洞试验来进行飞行器气动性能预测各有优缺点。数值模拟成本较低，但有时数值计算的结果可靠性较差。对于风洞试验，它能在与所研究问题完全相同或大致相同的情况下引进模拟和观测，所得结果较为真实可靠，但会受到例如模型尺寸、试验边界等影响，试验测量的精度也会影响结果，并且往往需要较高的成本。目前工程中所采用的方法是先采用数值模拟进行各种状态的分析，然后再选择一些关心的状态采用试验手段进行比较验证。该方法将数值模拟与试验手段分开对待，无法充分发挥数值模拟与风洞试验的优点。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，采用数据融合方法，先利用CFD数值模拟的结果来确定飞行器气动性能模型，采用风洞试验数据来对飞行器气动性能模型进行修正，并利用修正后气动性能模型对所有样本进行评估，最终得到一组趋势正确、数值准确度在风洞量级的数据作为最终结果，本发明中的预测方法在保证预测结果的精度为风洞数据精度的同时，显著降低了预测成本，最大程度上满足了飞行器气动性能预测的需求。
本发明的技术解决方案是：一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，步骤如下：
(1)根据飞行器性能指标要求构建飞行器状态样本集T；
(2)从步骤(1)中的飞行器状态样本集T中选择样本，分别构成数值模拟样本集TA和风洞试验样本集TB；
(3)采用CFD软件对数值模拟样本集TA中的样本进行数值模拟分析，得到数值模拟性能结果XA，并对风洞试验样本集TB中的样本进行风洞试验，得到风洞试验性能结果XB；
(4)以数值模拟样本集TA中的样本和数值模拟性能结果XA为输入，构建一个Kriging模型KCFD；
(5)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估风洞试验样本集TB中的样本，得到风洞试验样本评估性能结果XB/CFD；
(6)将风洞试验样本集TB中的样本及各样本对应的风洞试验样本评估性能结果XB/CFD组成风洞试验增强样本集TC，以风洞试验增强样本集TC中的样本和风洞试验性能结果XB为输入，构建一个Kriging模型Kfinal；
(7)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用MATLAB评估飞行器状态样本集T中的样本，得到飞行器状态样本评估性能结果XCFD；
(8)将飞行器状态样本集T中的样本及各样本对应的飞行器状态样本评估性能结果XCFD组成飞行器状态增强样本集TD；
(9)利用步骤(6)中构建的模型Kfinal，采用MATLAB评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，得到飞行器状态样本最终评估性能结果Xfinal。
所述步骤(1)中的飞行器样本集中的每个样本包括一组马赫数Ma、攻角α和侧滑角β的取值。
所述步骤(4)中的性能结果包括升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数、侧向力系数、滚转力矩系数和偏航力矩系数。
所述Kriging模型KCFD和Kfinal均利用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建。
所述步骤(7)中采用MATLAB评估飞行器状态样本集T中的样本和步骤(9)中采用MATLAB评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，均利用MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数完成。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)传统飞行器气动分析方法中，采用CFD对设计状态空间内的所有样本点进行数值模拟，然后再对状态空间内的所有样本点进行风洞试验。本方法与传统气动分析相比，由于减少了试验状态的数量而大大节约了时间，提高了设计效率，降低了飞行器设计成本；
(2)传统方法将数值模拟结果与风洞试验结果分开处理，本方法使用数据融合技术将数值模拟结果与试验结果结合起来，融合的数据结果具有风洞试验的精度量级。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为本发明实施例中的飞机外形图；
图3为本发明实施例中CFD数值模拟结果示意图；
图4为本发明实施例中风洞试验模拟结果示意图；
图5为本发明实施例中CFD数值模拟与风洞试验相结合的预测结果示意图；
图6为本发明实施例中CFD数值模拟样本、风洞试验样本和本发明的预测结果叠加示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行进一步的详细描述。
如图1所示为本发明的流程图，从图1可知，本发明提供的一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，具体步骤如下：
(1)根据飞行器性能指标要求构建飞行器状态样本集T，所述飞行器样本集中的每个样本包括一组马赫数Ma、攻角α和侧滑角β的取值，
(2)从步骤(1)中的飞行器状态样本集T中选择样本，分别构成数值模拟样本集TA和风洞试验样本集TB；
(3)采用CFD软件对数值模拟样本集TA中的样本进行数值模拟分析，得到数值模拟性能结果XA，并对风洞试验样本集TB中的样本进行风洞试验，得到风洞试验性能结果XB；
(4)以数值模拟样本集TA中的样本和数值模拟性能结果XA为输入，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建一个
Kriging模型KCFD；所述性能结果包括升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数、侧向力系数、滚转力矩系数和偏航力矩系数；
(5)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估风洞试验样本集TB中的样本，得到风洞试验样本评估性能结果XB/CFD；
(6)将风洞试验样本集TB中的样本及各样本对应的风洞试验样本评估性能结果XB/CFD组成风洞试验增强样本集TC，以风洞试验增强样本集TC中的样本和风洞试验性能结果XB为输入，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建一个Kriging模型Kfinal；
(7)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估飞行器状态样本集T中的样本，得到飞行器状态样本评估性能结果XCFD；
(8)将飞行器状态样本集T中的样本及各样本对应的飞行器状态样本评估性能结果XCFD组成飞行器状态增强样本集TD；
(9)利用步骤(6)中构建的模型Kfinal，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，得到飞行器状态样本最终评估性能结果Xfinal。
具体实施例
以某运输机的CFD数值模拟数据和风洞试验相结合的气动预测例子来描述本方法的具体实施例。
某民用运输机的相关参数如表1所示：
表1
参数 数值
航程(公里) 2600
巡航马赫数 0.78
巡航高度(米) 10,668-11,887
发动机数量 2
乘客人数 110
着陆场长(米) 1,450
起飞场长(米) 1,550
机身长度(米) 36
展长(米) 30
机翼面积(平方米) 105
外形如图2所示，该飞机为一支线机外形，常规布局，发动机采用翼吊形式，机翼翼梢带有小翼。
应用本发明中的方法进行飞行器气动性能预测主要由以下步骤完成：
(1)根据飞行器性能指标要求构建飞行器状态样本集T(见表4前三列)，所述飞行器样本集中的每个样本包括一组马赫数Ma、攻角α和侧滑角β的取值，
(2)从步骤(1)中的飞行器状态样本集T中选择样本，分别构成数值模拟样本集TA(见表2前三列)和风洞试验样本集TB(见表3前三列)；
(3)采用CFD软件对数值模拟样本集TA中的样本进行数值模拟分析，得到数值模拟性能结果XA，并对风洞试验样本集TB中的样本进行风洞试验，得到风洞试验性能结果XB；
CFD所选取的数值模拟样本集TA和计算结果XA(以俯仰力矩系数Cm为例)如表2所示：
表2
本实施案例中侧滑角都选在0度，在实际应用中可根据实际需要选择相应的角度。
CFD数值模拟结果示意图如图3所示，图3中的实心点为CFD数值模拟所得到俯仰力矩Cm，deg表示度。采用CFD方法获得上述结果的时间短，成本低，趋势合理。但在高马赫数和大攻角范围内对非线性特性捕捉能力略差，因此需要采用试验结果进行修正。
为了准确捕捉飞行器在高马赫数、大攻角状态特性，风洞试验状态的选取主要选在高马赫数、大攻角状态和整个飞行状态样本集的边缘，选取的风洞试验样本集TB及试验结果XB(以俯仰力矩系数Cm为例)如表3所示：
表3
风洞试验模拟结果示意图如图4所示，图4中的实心三角形为风洞试验所得到的俯仰力矩Cm结果。从图中可以看出采用风洞试验可很好的捕捉该模型在高马赫数和大攻角范围内的非线性特性，采用在所选取状态空间的边缘设置试验样本点，并在所关心的高马赫数和大攻角范围内设置更多的试验样本点，这样即可以有效地获得所关心状态的准确结果，与对整个状态空间所有点进行试验相比，又大大降低了试验成本。
(3)数据融合：以数值模拟样本集TA中的样本和数值模拟性能结果XA为输入，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建一个Kriging模型KCFD；利用构建的模型KCFD，采用商业软件MATLAB
Kriging工具包DACE中的predictor函数评估风洞试验样本集TB中的样本，得到风洞试验样本评估性能结果XB/CFD；将风洞试验样本集TB中的样本及各样本对应的风洞试验样本评估性能结果XB/CFD组成风洞试验增强样本集TC，以风洞试验增强样本集TC中的样本和风洞试验性能结果XB为输入，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建一个Kriging模型Kfinal；利用构建的模型KCFD，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估飞行器状态样本集T中的样本，得到飞行器状态样本评估性能结果XCFD；将飞行器状态样本集T中的样本及各样本对应的飞行器状态样本评估性能结果XCFD组成飞行器状态增强样本集TD；利用构建的模型Kfinal，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，得到飞行器状态样本最终评估性能结果Xfinal。
采用上述步骤所得飞行器在整个状态空间样本T利用CFD数值模拟与风洞试验相结合的预测结果的数值如表4所示：
表4
CFD数值模拟与风洞试验相结合的预测结果示意图如图5所示，CFD数值模拟样本、风洞试验样本和本发明的预测结果叠加示意图如图6所示，图6中图例的含义同图2、图3和图4。采用CFD数值模拟与风洞试验相结合的预测方法所得结果，趋势与CFD树数值模拟结果相同，在选取的关键状态点由风洞试验进行修正，既保证了趋势的正确性，又保证了数值的准确性。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (5)

1.一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，其特征在于步骤如下：
(1)根据飞行器性能指标要求构建飞行器状态样本集T；
(2)从步骤(1)中的飞行器状态样本集T中选择样本，分别构成数值模拟样本集TA和风洞试验样本集TB；
(3)采用CFD软件对数值模拟样本集TA中的样本进行数值模拟分析，得到数值模拟性能结果XA，并对风洞试验样本集TB中的样本进行风洞试验，得到风洞试验性能结果XB；
(4)以数值模拟样本集TA中的样本和数值模拟性能结果XA为输入，构建一个Kriging模型KCFD；
(5)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数评估风洞试验样本集TB中的样本，得到风洞试验样本评估性能结果XB/CFD；
(6)将风洞试验样本集TB中的样本及各样本对应的风洞试验样本评估性能结果XB/CFD组成风洞试验增强样本集TC，以风洞试验增强样本集TC中的样本和风洞试验性能结果XB为输入，构建一个Kriging模型Kfinal；
(7)利用步骤(4)中构建的模型KCFD，采用MATLAB评估飞行器状态样本集T中的样本，得到飞行器状态样本评估性能结果XCFD；
(8)将飞行器状态样本集T中的样本及各样本对应的飞行器状态样本评估性能结果XCFD组成飞行器状态增强样本集TD；
(9)利用步骤(6)中构建的模型Kfinal，采用MATLAB评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，得到飞行器状态样本最终评估性能结果Xfinal。
2.根据权利要求1中所述的一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，其特征在于：所述步骤(1)中的飞行器样本集中的每个样本包括一组马赫数Ma、攻角α和侧滑角β的取值。
3.根据权利要求1中所述的一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，其特征在于：所述步骤(4)中的性能结果包括升力系数、阻力系数、俯仰力矩系数、侧向力系数、滚转力矩系数和偏航力矩系数。
4.根据权利要求1中所述的一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，其特征在于：所述Kriging模型KCFD和Kfinal均利用商业软件MATLABKriging工具包DACE中的dacefit函数构建。
5.根据权利要求1中所述的一种CFD数值模拟与风洞试验相结合的气动预测方法，其特征在于：所述步骤(7)中采用MATLAB评估飞行器状态样本集T中的样本和步骤(9)中采用MATLAB评估飞行器状态增强样本集TD中的样本，均利用MATLABKriging工具包DACE中的predictor函数完成。
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