CN114722508B - 一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法 - Google Patents

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CN114722508B CN202210559235.9A CN202210559235A CN114722508B CN 114722508 B CN114722508 B CN 114722508B CN 202210559235 A CN202210559235 A CN 202210559235A CN 114722508 B CN114722508 B CN 114722508B
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Abstract

本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，属于飞行器领域。本发明实现方法为：针对柔性充气翼结构，在考虑充气内压和膜材厚度的前提下对气梁斜掠角度进行优化，以膜材许用应力为约束条件，选取气动学科升阻比最大和结构学科褶皱面积最小为优化目标，考虑柔性充气翼气动/结构多学科强耦合效应，从改变系统刚度分布的底层设计层面改善柔性充气翼结构的气弹特性。优化过程中采用自适应策略与代理模型，能够在降低运算成本的基础上驱动样本点集合集中在最优解附近，进一步提高代理模型在兴趣区域的计算精度，降低优化收敛难度。针对柔性充气翼结构气动剪裁优化，选取高精度全局优化算法，保证计算效率并避免陷入局部最优解。

Description

一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法
技术领域
本发明涉及一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，属于飞行器领域。
背景技术
充气翼是一种由高强度复合柔性材料制成，内部充入高压气体以保压维形的多气腔充气结构，具有体积灵活可变，结构重量较轻，方便储存携带，易于随时展开，成本较为低廉等显著优势。随着作战需求精细化，飞行器用途多样化发展，充气翼技术将刚性机体与柔性机翼有机结合，刚柔耦合的特点引发了国内外学者的广泛关注，在轻小型无人机、炮射巡飞弹等飞行器上展现出了巨大的应用价值。
由于充气薄膜在气压作用下易产生大变形，现有充气翼设计通常采用多个内切圆方法逼近翼型，可分为多气梁式充气翼和多气管式充气翼。基于气泡原理所提出的内切圆逼近翼型的方法，使得充气翼表面形成多个凹凸不平的波纹，进而导致其升阻特性降低。同时柔性充气翼结构整体缺乏刚性连接，也使得其气动弹性问题较为突出。除传统刚性机翼常见的颤振、抖振、发散等失效形式外，褶皱-屈曲是一种与充气膜材和充气内压相关，计入薄膜褶皱的刚度退化现象，是柔性充气翼结构独特的气弹失效现象。
对于传统刚性机翼而言，可以通过改变复材铺层的厚度、次序、角度等变量，从而改变机翼结构刚度分布，驱使机翼在气动载荷下获得更为理想的系统响应，以此改善机翼的气弹特性。对于柔性充气翼而言，参考气动弹性剪裁思想，同样可以通过方向刚度设计，实现在载荷作用下产生最有利的变形。但为了避免影响充气翼易于折叠收纳、可以快速展开等优势特性，基于传统刚性机翼的复材铺层方法将难以适用。为改善包括褶皱-屈曲在内的气弹问题，对面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计提出了需求。
发明内容
为了解决现有柔性充气翼结构存在的包括褶皱-屈曲在内的气弹失效问题，本发明的主要目的是提供一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，通过充分考虑气动剪裁思想的本质含义，针对柔性充气翼结构，在考虑充气内压和膜材厚度的前提下对气梁斜掠角度进行优化，以膜材许用应力为约束条件，选取气动学科升阻比最大和结构学科褶皱面积最小为优化目标，考虑柔性充气翼气动/结构多学科强耦合效应，从改变系统刚度分布的底层设计层面改善柔性充气翼结构的气弹特性，弥补现有技术对充气翼构型底层优化设计的不足。优化过程中采用自适应策略与代理模型，能够在降低运算成本的基础上驱动样本点集合集中在最优解附近，进一步提高代理模型在兴趣区域的计算精度，降低优化收敛难度。针对柔性充气翼结构气动剪裁优化，选取高精度全局优化算法，保证计算效率并避免陷入局部最优解。本发明有助于改善柔性充气翼结构的力学性能，解决柔性充气翼结构存在的包括褶皱-屈曲在内的气弹失效问题，且能够提高优化效率和精度。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，包括如下步骤：
步骤一、选取全局优化变量，确定设计空间；
选取气梁斜掠角
Figure 247585DEST_PATH_IMAGE001
、充气内压
Figure 243354DEST_PATH_IMAGE002
和膜材厚度
Figure 695195DEST_PATH_IMAGE003
为全局优化变量；所述膜材厚度包 括蒙皮厚度
Figure 965771DEST_PATH_IMAGE004
、翼梢厚度
Figure 652580DEST_PATH_IMAGE005
和拉带厚度
Figure 84829DEST_PATH_IMAGE006
；并确定设计空间，即：
Figure 227229DEST_PATH_IMAGE007
其中
Figure 567074DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 842810DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 977120DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 606815DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 156876DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 576136DEST_PATH_IMAGE013
分别为气梁斜掠角
Figure 84608DEST_PATH_IMAGE014
、充 气内压
Figure 467179DEST_PATH_IMAGE015
和膜材厚度
Figure 883248DEST_PATH_IMAGE016
的上下边界，根据几何约束和物理含义确定；
步骤二、设计空间内采样；通过采样方法在设计空间内进行采样，获取用于训练构建代理模型的样本点输入；
步骤三、进行柔性充气翼结构参数化建模；以全局优化变量气梁斜掠角
Figure 805680DEST_PATH_IMAGE017
、充气内 压
Figure 16213DEST_PATH_IMAGE018
和膜材厚度
Figure 417239DEST_PATH_IMAGE019
为输入，获取柔性充气翼结构几何模型；
步骤四、对步骤三获得的充气翼结构分别进行气动学科分析和结构学科分析；气 动学科内，设置气动分析参数，所述参数包括湍流模型、边界条件、空速、攻角和迎风格式， 通过气动仿真分析获取气动结果参数，气动结果参数包括气动载荷、升力系数
Figure 775014DEST_PATH_IMAGE020
、阻力 系数
Figure 679516DEST_PATH_IMAGE021
和升阻比
Figure 60950DEST_PATH_IMAGE022
；同时，结构学科内，同样设置结构分析参数，所述参 数包括边界条件和外力载荷，结构学科内加载的外力载荷即为气动学科分析获取的气动载 荷，通过结构仿真分析获取结构结果参数，所述结构结果参数包括薄膜最大应力
Figure 355796DEST_PATH_IMAGE023
和褶皱 面积
Figure 314001DEST_PATH_IMAGE024
；
步骤五、构建联合优化目标函数；根据气动学科和结构学科分析结果，构建关于气动参数和结构参数的联合目标函数，用于作为代理模型的样本点输出；
步骤六、训练构建代理模型，检验代理模型精度；以全局优化变量为样本点输入，以联合目标函数为样本点输出，训练构建柔性充气翼气动/结构多学科耦合构型优化代理模型，并进行精度校核；
步骤七、判断步骤六构建的代理模型是否满足精度要求；若满足，则执行步骤八；若不满足，则返回步骤二，增加样本点以提升代理模型精度，并重复步骤二至七，直至满足精度要求；
步骤八、进行系统优化；基于优化问题特点选取优化算法，明确优化设计变量、优化目标函数和约束条件，以步骤六构建的代理模型为基础进行系统优化；
步骤九、获取最优设计变量下的代理模型优化目标函数值和真实模型目标函数值，判断代理模型目标函数值和真实模型目标函数值之间的相对误差是否满足收敛条件；若满足，则执行步骤十；若不满足，则返回步骤二，将该最优设计变量和代理模型目标函数值作为新增样本点加入样本点集合，并重复步骤二至九，直至优化结果满足收敛条件；
步骤十、输出满足收敛条件的全局最优设计变量和全局最优变量对应条件下的真实模型目标函数值，获取基于气动剪裁思想的柔性充气翼结构最优构型；
还包括步骤十一、基于步骤十得到的柔性充气翼结构最优构型，改善柔性充气翼结构的力学特性，并解决柔性充气翼结构工程应用技术问题，所述工程应用技术问题包括解决柔性充气翼结构存在的包括褶皱-屈曲在内的气弹失效问题，提升气动升阻比，延长工作时间和有效航程，提升飞行器燃油经济性。
其中，步骤三所述进行柔性充气翼结构参数化建模，具体方法如下：
（1）由基础翼型拉伸构建斜掠气梁，即确定斜掠气梁弦长；
由基准根弦长
Figure 276272DEST_PATH_IMAGE025
和机翼展长
Figure 359765DEST_PATH_IMAGE026
确定斜掠气梁弦长
Figure 404557DEST_PATH_IMAGE027
有：
Figure 700540DEST_PATH_IMAGE028
且有斜掠气梁弦长拉伸比例
Figure 579635DEST_PATH_IMAGE029
：
Figure 240554DEST_PATH_IMAGE030
（2）阵列获取多气管结构；对步骤(1)中构建的斜掠气梁进行阵列，阵列距离
Figure 38221DEST_PATH_IMAGE031
有：
Figure 731371DEST_PATH_IMAGE032
其中
Figure 74759DEST_PATH_IMAGE033
为充气管后缘半径；
阵列数目
Figure 234476DEST_PATH_IMAGE034
为：
Figure 847335DEST_PATH_IMAGE035
其中
Figure 157225DEST_PATH_IMAGE036
为向上取整函数，
Figure 214174DEST_PATH_IMAGE037
为机翼展长，截断长度
Figure 479545DEST_PATH_IMAGE038
为：
Figure 582631DEST_PATH_IMAGE039
（3）截断多余长度；对步骤(2)中获得的多气管结构，截断多余长度
Figure 289687DEST_PATH_IMAGE040
，使得 剩余部分几何长度为机翼展长
Figure 935563DEST_PATH_IMAGE041
，且包含至少一根从翼根延伸至翼梢的完整斜掠气梁；
（4）对步骤(3)获取的多气管结构提取蒙皮结构，并构建拉带结构和翼梢端面，完成柔性充气翼结构参数化建模。
步骤六和步骤七所述的代理模型包括RBF径向基函数、多项式响应曲面法、克里金法或人工神经网络。
步骤八和步骤九所述的优化算法包括GlobalSearch或MultiStart多起点优化算法。
有益效果
（1）为避免影响充气翼易于折叠收纳、可以快速展开等优势特性，传统刚性机翼中复材铺层方法将难以适用。为改善包括褶皱-屈曲在内的气弹问题，本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，基于气动剪裁思想对柔性充气翼结构进行构型优化。对于柔性充气翼结构，作为承载元件的充气管结构同样具有各向异性的力学特性，因此通过改变气管排布规律将有助于改变结构刚度分布，进而改善柔性充气翼结构的气弹特性。本发明通过将传统充气翼内切圆逼近翼型改为椭圆内切的形式，可实现充气翼的气梁沿翼展方向倾斜一定斜掠角度，能够实现对结构刚度分布的针对性设计。在考虑充气内压和膜材厚度的前提下，通过对气梁斜掠角度的优化设计，柔性充气翼结构在相同气梁数目下翼面波纹的凹凸感减小，对目标翼型的逼近效果更为理想，在保持机翼承载能力的同时具有更为优良的气动外形，气动升阻比有效提升，延长工作时间和有效航程，提升飞行器燃油经济性。同时蒙皮表面褶皱面积显著减小，褶皱-屈曲失效现象得到改善，对改善柔性充气翼结构气弹特性，拓展飞行器飞行包线，确保安全边界，扩大应用范围具有积极意义。
（2）本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，针对具有气梁斜掠角的柔性充气翼结构，根据模型几何关系和变量物理含义，提出一种适用于具有气梁斜掠角的柔性充气翼参数化建模方法，在确定基准翼型、根弦长、展弦比和后缘半径的基础上，实现柔性充气翼结构模型的自动化构建，输出具有气梁斜掠角的柔性充气翼几何模型，便于后续步骤进行学科分析和系统优化。
（3）本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，考虑气动/结构多学科强耦合效应，以气梁斜掠角、充气内压和膜材厚度为全局优化变量，分别进行气动学科和结构学科的仿真分析，并将气动学科获取的气动载荷作为外力输入加载进结构学科中。优化过程中以膜材许用应力为约束条件，以气动学科升阻比最大和结构学科褶皱面积最小为优化目标函数进行了系统优化。柔性充气翼结构力学特性较为复杂，除气动/结构学科具有典型的耦合效应外，根据特定应用需求还应进行颤振特性、热辐射特性等学科分析，分析结果更贴近工程实际。
（4）针对柔性充气翼结构气动剪裁优化设计问题，本发明公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，采用以GlobalSearch为例的全局最优算法对构建的代理模型寻优，GlobalSearch使用分散搜索机制生成若干起点，然后局部求解器寻找最优点并进行对比，可以避免陷入局部最优解，降低收敛难度，提高优化效率。
附图说明
图1是一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法的实现流程图；
图2是柔性充气翼结构翼型几何参数和薄膜材料参数；
图3是具有气梁斜掠倾角的柔性充气翼结构参数化建模示意图；
图4是柔性充气翼结构气动剪裁优化设计过程全局最优变量求解结果；
图5是全局最优设计变量条件下的气动学科仿真结果；
图6是全局最优设计变量条件下的结构学科仿真结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例如下：
如图1所示，本实施例公开的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，具体实现步骤如下。
步骤一、选取全局优化变量，确定设计空间。柔性充气翼结构的翼型几何参数和薄膜材料参数如图2所示。
选取气梁斜掠角
Figure 171503DEST_PATH_IMAGE042
、充气内压
Figure 392179DEST_PATH_IMAGE043
和膜材厚度
Figure 916308DEST_PATH_IMAGE044
为全局优化变量；所述膜材厚度 包括蒙皮厚度
Figure 416691DEST_PATH_IMAGE045
、翼梢厚度
Figure 354691DEST_PATH_IMAGE046
和拉带厚度
Figure 42155DEST_PATH_IMAGE047
；并确定设计空间，即：
Figure 950068DEST_PATH_IMAGE048
其中
Figure 36449DEST_PATH_IMAGE049
、
Figure 145350DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 444744DEST_PATH_IMAGE051
、
Figure 500556DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 503760DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 190087DEST_PATH_IMAGE054
分别为气梁斜掠角
Figure 586565DEST_PATH_IMAGE055
、充 气内压
Figure 911979DEST_PATH_IMAGE056
和膜材厚度
Figure 38198DEST_PATH_IMAGE057
的上下边界，根据几何约束和物理含义确定如下：
Figure 426585DEST_PATH_IMAGE058
其中，气梁斜掠角
Figure 776271DEST_PATH_IMAGE059
定义为气梁与机翼展向的夹角，如图2所示，并定义后掠为正。
Figure 32940DEST_PATH_IMAGE060
时气梁沿机翼展长方向布置，即为传统直梁充气翼；
Figure 216927DEST_PATH_IMAGE061
气梁沿机翼弦 长方向布置，即为滑翔伞翼。根据几何约束选定气梁斜掠角
Figure 838533DEST_PATH_IMAGE062
取值范围为
Figure 599815DEST_PATH_IMAGE063
。充气内压
Figure 329350DEST_PATH_IMAGE064
取值范围由膜材许用内压决定。膜材厚度
Figure 695740DEST_PATH_IMAGE065
由膜材制 造工艺决定。
步骤二、设计空间内采样。通过采样方法在设计空间内进行采样，获取用于训练构建代理模型的样本点输入。
针对柔性充气翼结构气动剪裁优化设计的构型控制参数，在设计范围内采用拉丁 超立方采样(Latin hypercube sampling, LHS)对气梁斜掠角
Figure 488247DEST_PATH_IMAGE066
、充气内压
Figure 205667DEST_PATH_IMAGE067
、膜材厚度
Figure 741822DEST_PATH_IMAGE068
进行采样，用以作为后续代理模型样本点输入，该方法能够尽可能从设计空间内均匀、全 面地进行采样，具有较为成熟的工程应用。
步骤三、进行柔性充气翼结构参数化建模。以全局优化变量气梁斜掠角
Figure 631893DEST_PATH_IMAGE069
、充气内 压
Figure 188776DEST_PATH_IMAGE070
和膜材厚度
Figure 534438DEST_PATH_IMAGE071
为输入，基于Unigraphics NX软件实现柔性充气翼结构几何模型参数化 构建，如图3所示，其具体过程如下：
（1）由基础翼型拉伸构建斜掠气梁，即确定斜掠气梁弦长；
由基准根弦长
Figure 202179DEST_PATH_IMAGE072
和机翼展长
Figure 746424DEST_PATH_IMAGE073
确定斜掠气梁弦长
Figure 917004DEST_PATH_IMAGE074
有：
Figure 140175DEST_PATH_IMAGE075
且有斜掠气梁弦长拉伸比例
Figure 18132DEST_PATH_IMAGE076
：
Figure 620146DEST_PATH_IMAGE077
（2）阵列获取多气管结构；对步骤(1)中构建的斜掠气梁进行阵列，阵列距离
Figure 518832DEST_PATH_IMAGE078
有：
Figure 836156DEST_PATH_IMAGE079
其中
Figure 721066DEST_PATH_IMAGE080
为充气管后缘半径；
阵列数目
Figure 505483DEST_PATH_IMAGE081
为：
Figure 181927DEST_PATH_IMAGE082
其中
Figure 379690DEST_PATH_IMAGE083
为向上取整函数，
Figure 537133DEST_PATH_IMAGE084
为机翼展长，截断长度
Figure 176056DEST_PATH_IMAGE085
为：
Figure 557490DEST_PATH_IMAGE086
（3）截断多余长度；对步骤(2)中获得的多气管结构，截断多余长度
Figure 239620DEST_PATH_IMAGE087
，使得 剩余部分几何长度为机翼展长
Figure 997491DEST_PATH_IMAGE088
，且包含至少一根从翼根延伸至翼梢的完整斜掠气梁；
（4）对步骤(3)获取的多气管结构提取蒙皮结构，并构建拉带结构和翼梢端面，完成柔性充气翼结构参数化建模。
步骤四、对步骤三获得的充气翼结构分别进行气动学科分析和结构学科分析。
（1）气动学科内，设置气动分析参数，所述参数包括湍流模型、边界条件、空速、攻 角和迎风格式，其中，选用对于宏观流动具有较高求解效率的Spalart-Allmaras (S-A)单 方程湍流模型，边界条件设置为压力远场，空速设置为
Figure 225341DEST_PATH_IMAGE089
，攻角设置为8。，设置为 二阶迎风格式。通过气动仿真分析获取气动结果参数，气动结果参数包括气动载荷、升力系 数
Figure 512097DEST_PATH_IMAGE090
、阻力系数
Figure 418874DEST_PATH_IMAGE091
和升阻比
Figure 915190DEST_PATH_IMAGE092
；
（2）结构学科内，同样设置结构分析参数，所述参数包括边界条件和外力载荷等， 其中，边界条件选为翼根固支，加载的外力载荷即为气动学科分析获取的气动载荷。通过结 构仿真分析获取结构结果参数，所述结构结果参数包括薄膜最大应力
Figure 528705DEST_PATH_IMAGE093
和褶皱面积
Figure 845416DEST_PATH_IMAGE094
。
步骤五、构建联合优化目标函数。
根据气动学科和结构学科分析结果，构建关于气动参数和结构参数的联合目标函数，该联合目标函数用于作为代理模型的样本点输出。
根据气动学科和结构学科分析结果，联合目标函数具体如下：
Figure 114855DEST_PATH_IMAGE095
优化过程以联合优化目标函数
Figure 542425DEST_PATH_IMAGE096
最大为优化目标，该优化目标同样用于作为代 理模型的样本点输出。其中，
Figure 210779DEST_PATH_IMAGE097
为气动学科升阻比，
Figure 963972DEST_PATH_IMAGE098
为基准翼型在该工况下原始升阻 比，
Figure 517444DEST_PATH_IMAGE099
为结构学科获取褶皱区域面积，
Figure 624071DEST_PATH_IMAGE100
为机翼展向总面积，要求褶皱区域不能超过 机翼展向总面积的60%,
Figure 274496DEST_PATH_IMAGE101
、
Figure 602184DEST_PATH_IMAGE102
为气动和结构学科权重系数，取值范围为
Figure 111794DEST_PATH_IMAGE103
。
步骤六、训练构建代理模型，检验代理模型精度。
以全局优化变量气梁斜掠角
Figure 22112DEST_PATH_IMAGE104
、充气内压
Figure 199147DEST_PATH_IMAGE105
和膜材厚度
Figure 291212DEST_PATH_IMAGE106
为样本点输入，以联合 目标函数
Figure 553697DEST_PATH_IMAGE107
为样本点输出，训练构建柔性充气翼气动/结构多学科耦合构型优化代理模 型。本发明采用以径向基代理模型(Radial basis function，RBF)为例作为代理模型，所述 代理模型的采用能够有效降低计算成本，RBF径向基函数是一种折中了近似精度与计算效 率的代理模型，具有成熟的学术应用。
步骤七、判断步骤六构建的代理模型是否满足精度要求。通过复相关系数
Figure 2127DEST_PATH_IMAGE108
反 映代理模型真实近似精度，其具体表达式为：
Figure 361565DEST_PATH_IMAGE109
其中，
Figure 299565DEST_PATH_IMAGE110
为真实样本点数量，
Figure 7537DEST_PATH_IMAGE111
为真实响应值，
Figure 649871DEST_PATH_IMAGE112
为代理模型预测值，
Figure 801498DEST_PATH_IMAGE113
为代理模型均值。
若代理模型满足精度要求，则执行步骤八；若不满足，则返回步骤二，增加样本点以提升代理模型精度，并重复步骤二至七，直至满足精度要求。
步骤八、进行系统优化；基于优化问题特点选取优化算法，明确优化设计变量、优化目标函数和约束条件，以步骤六构建的代理模型为基础进行系统优化。
针对优化算法，考虑柔性充气翼结构气动剪裁优化设计问题的强非线性，本发明 采用GlobalSearch优化算法为例对构建的代理模型寻优，GlobalSearch使用分散搜索机制 生成若干起点，然后局部求解器寻找最优点并进行对比，该算法可以避免陷入局部最优解； 针对优化目标函数，以柔性充气翼结构气动剪裁优化设计联合目标函数
Figure 848082DEST_PATH_IMAGE114
为优化目标函 数。
优化设计变量为全局优化变量气梁斜掠角
Figure 816651DEST_PATH_IMAGE115
、充气内压
Figure 997096DEST_PATH_IMAGE116
和膜材厚度
Figure 206492DEST_PATH_IMAGE117
，约束条 件具体如下：
Figure 17453DEST_PATH_IMAGE118
除设计变量气梁斜掠角
Figure 945089DEST_PATH_IMAGE119
、充气内压
Figure 801662DEST_PATH_IMAGE120
和膜材厚度
Figure 255777DEST_PATH_IMAGE121
的上下边界外，结构学科输 出的膜材最大应力
Figure 440902DEST_PATH_IMAGE122
不应超过膜材最大许用应力
Figure 121413DEST_PATH_IMAGE123
，以免造成膜材破坏。
步骤九、获取最优设计变量下的代理模型优化目标函数值
Figure 378082DEST_PATH_IMAGE124
和真实模型目标函 数值
Figure 355878DEST_PATH_IMAGE125
，判断其相对误差是否满足收敛条件，即：
Figure 915166DEST_PATH_IMAGE126
其中，
Figure 676449DEST_PATH_IMAGE127
为代理模型优化目标函数值
Figure 674492DEST_PATH_IMAGE128
和真实模型目标函数值
Figure 241215DEST_PATH_IMAGE129
的相 对误差，
Figure 174667DEST_PATH_IMAGE130
为收敛条件。
若满足，则执行步骤十；若不满足，则返回步骤二，将该最优设计变量和代理模型目标函数值作为新增样本点加入样本点集合，并重复步骤二至九，直至优化结果满足收敛条件。
步骤十、输出满足收敛条件的全局最优设计变量，包括气梁斜掠角
Figure 95350DEST_PATH_IMAGE131
、充气内 压
Figure 365925DEST_PATH_IMAGE132
、膜材厚度
Figure 787155DEST_PATH_IMAGE133
，以及和全局最优变量对应条件下的真实模型目标函数值
Figure 78459DEST_PATH_IMAGE134
， 获取基于气动剪裁思想的柔性充气翼结构最优设计构型。
步骤十一、基于步骤十得到的柔性充气翼结构最优构型，改善柔性充气翼结构的力学特性，解决柔性充气翼结构存在的包括褶皱-屈曲在内的气弹失效问题，提升气动升阻比，延长工作时间和有效航程，提升飞行器安全性和燃油经济性。
参照上述优化流程，本发明给出三种权重系数下的具体实施例如下。
实施例1
对于柔性充气翼结构气动剪裁优化设计联合目标函数
Figure 220858DEST_PATH_IMAGE135
取权重系数
Figure 295125DEST_PATH_IMAGE136
，即追求气动学科性能最优，暂时忽略结构学 科参数影响。
优化结果如图4所示，全局最优设计变量条件下的气动学科仿真结果和结构学科仿真结果如图5和图6所示。
对于实施例1优化结果，柔性充气翼结构气梁最优斜掠角
Figure 836440DEST_PATH_IMAGE137
为
Figure 79071DEST_PATH_IMAGE138
，因该实施 例追求气动学科最优，充气内压和膜材厚度对气动结果影响较小，均保持为初值30KPa和 [0.200,0.200,0.200]mm。气动仿真结果中可见该全局最优变量下的柔性充气翼结构升阻 力比最大，该实施例所获取的柔性充气翼结构气动性能最优。结构仿真结果中，栅格状深色 显示部分代表褶皱区域，由起皱区域可见该实施例承载性能欠佳。
对于实施例1的气动剪裁优化结果，可见在忽略结构学科承载性能，考虑气动学科 性能最佳的条件下，全局最优设计变量条件下的柔性充气翼结构气动性能最优，升阻比提 升34.907%。此时气梁斜掠角
Figure 708767DEST_PATH_IMAGE139
为
Figure 810494DEST_PATH_IMAGE140
，根据气梁斜掠角定义气梁沿弦向布置，柔性充 气翼结构现有翼型即为目标基准翼型，弦向无波纹凹凸感，对来流的扰动最小。对于伞翼机 等轻型无人机而言，气动性能的提升有益于减小燃油消耗率，改善飞行器燃油经济性，该实 施例所给出的柔性充气翼结构最优构型，翼型连续性最好，具有最佳的气动外形，气动性能 获得明显提升，高性能的气动指标有益于增加无人机的工作时间和有效航程，提高柔性充 气翼结构的应用价值。
实施例2
对于柔性充气翼结构气动剪裁优化设计联合目标函数
Figure 802721DEST_PATH_IMAGE141
取权重系数
Figure 842352DEST_PATH_IMAGE142
，即追求结构学科性能最优，暂时忽略气动学 科参数影响。
优化结果如图4所示，全局最优设计变量条件下的气动学科仿真结果和结构学科仿真结果如图5和图6所示。
对于实施例2优化结果，柔性充气翼结构气梁最优斜掠角
Figure 428186DEST_PATH_IMAGE143
为
Figure 437730DEST_PATH_IMAGE144
，因该实施 例追求结构学科最优，最优充气内压
Figure 156900DEST_PATH_IMAGE145
为56.8KPa，蒙皮、翼梢端面和拉带的膜材厚度为 [0.542,1.150,1.336]mm。气动仿真结果中可见该全局最优变量下的柔性充气翼结构升阻 力比低于实施例1，柔性充气翼结构气动性能欠佳。但结构仿真结果中，柔性充气翼以一个 较厚的膜材内充较大的充气内压，结构承载性能最佳，栅格状深色显示部分所代表褶皱区 域显然最小，该实施所获取的柔性充气翼结构承载能力最优。
对于实施例2的气动剪裁优化结果，可见在忽略气动学科性能，考虑结构学科性能 最佳的条件下，全局最优设计变量条件下的柔性充气翼结构学科承载性能最优，褶皱面积 减小213.333%。此时气梁斜掠角为
Figure 898591DEST_PATH_IMAGE146
，根据气梁斜掠角定义气梁沿展向布置，即为传统直 梁式充气翼，该设计构型能保证所有充气管均从翼根延伸至翼梢，具有最佳的承载性能。同 时该构型下充气内压与膜材厚度最大，能以一个较厚的膜材内充较高的内压，保证系统刚 度最大，有效延缓甚至避免包括褶皱-屈曲在内的气弹失效现象，避免危害飞行器安全。对 于中型或大型充气翼无人机而言，相较气动性能，相同空域下对结构承载能力提出了更高 的需求，该实施例所给出的柔性充气翼结构最优构型，在褶皱面积占机翼展向面积60%的约 束下，将褶皱区域控制在了机翼面积的17.442%，大幅提升无人机负载能力，支持装备更多 有效载荷，并显著延缓褶皱-屈曲现象，提升柔性充气翼结构的飞行安全性。
实施例3
对于柔性充气翼结构气动剪裁优化设计联合目标函数
Figure 830775DEST_PATH_IMAGE147
取权重系数
Figure 253797DEST_PATH_IMAGE148
，即在考虑结构学科承载能力最优的基 础上同时追求气动学科升阻比最优。
优化结果如图4所示，全局最优设计变量条件下的气动学科仿真结果和结构学科仿真结果如图5和图6所示。
对于实施例3优化结果，柔性充气翼结构气梁最优斜掠角
Figure 220616DEST_PATH_IMAGE149
为
Figure 864699DEST_PATH_IMAGE150
，该实施 例在考虑结构学科承载能力最优的基础上同时追求气动学科升阻比最优，最优充气内压
Figure 425125DEST_PATH_IMAGE151
为52.9KPa，蒙皮、翼梢端面和拉带的膜材厚度为[0.352,0.222,0.218]mm。气动仿真 结果和结构仿真结果中，可见该实施例在保持褶皱区域较小的前提下升阻比较大，柔性充 气翼结构兼具优良的承载能力和气动性能。
对于实施例3的气动剪裁优化结果，可见在同时考虑气动学科升阻比最大和结构 学科褶皱面积最小的情况下，全局最优设计变量条件下的柔性充气翼结构学科既具有良好 的气动外形，承载性能也较为优秀。其升阻比增大25.452%，褶皱面积减小111.712%。此时气 梁斜掠角
Figure 510892DEST_PATH_IMAGE152
为
Figure 4322DEST_PATH_IMAGE153
，根据气梁斜掠角定义气梁前掠倾斜布置。该构型相较传统直梁 充气翼，翼面波纹的凹凸感减小，对目标翼型的逼近效果更为理想。同时相较伞翼机，能保 证至少一根充气梁从翼根延伸至翼梢，具有良好的承载性能，该构型的膜材厚度和内压足 够维持薄膜局部刚度，确保系统整体刚度以负载抗压。对于炮射巡飞弹等特殊用途对象，实 际应用中对其气动性能和承载能力均提出了较高要求，需要在巡航时保证高性能气动指 标，确保工作时间和有效航程，提升燃油经济性，也应考虑结构承载能力，选取合适的膜材 参数和控制内压，以延缓褶皱-屈曲失效，确保安全边界。该实施例所给出的柔性充气翼结 构最优构型，兼具高性能气动指标和结构承载能力，显著提升了气动升阻比，减小了机翼褶 皱面积，对扩大飞行许用包线，扩展柔性充气翼结构的应用范围具有积极价值。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、选取全局优化变量，确定设计空间；
选取气梁斜掠角θ、充气内压p和膜材厚度t为全局优化变量；所述膜材厚度包括蒙皮厚度t 1、翼梢厚度t 2和拉带厚度t 3；并确定设计空间，即：
Figure 442022DEST_PATH_IMAGE001
其中θ min 、θ max 、p min 、p max 、t min 、t max 分别为气梁斜掠角θ、充气内压p和膜材厚度t的上下边界，根据几何约束和物理含义确定；
步骤二、设计空间内采样；通过采样方法在设计空间内进行采样，获取用于训练构建代理模型的样本点输入；
步骤三、进行柔性充气翼结构参数化建模；以全局优化变量气梁斜掠角θ、充气内压p和膜材厚度t为输入，获取柔性充气翼结构几何模型；
步骤四、对步骤三获得的充气翼结构分别进行气动学科分析和结构学科分析；气动学科内，设置气动分析参数，所述参数包括湍流模型、边界条件、空速、攻角和迎风格式，通过气动仿真分析获取气动结果参数，气动结果参数包括气动载荷、升力系数C L 、阻力系数C D 和升阻比K＝C L /C D ；同时，结构学科内，同样设置结构分析参数，所述参数包括边界条件和外力载荷，结构学科内加载的外力载荷即为气动学科分析获取的气动载荷，通过结构仿真分析获取结构结果参数，所述结构结果参数包括薄膜最大应力σ和褶皱面积S M ；
步骤五、构建联合优化目标函数；根据气动学科和结构学科分析结果，构建关于气动参数和结构参数的联合目标函数，用于作为代理模型的样本点输出；
根据气动学科和结构学科分析结果，联合目标函数具体如下：
Figure 177897DEST_PATH_IMAGE002
优化过程以联合优化目标函数
Figure 704693DEST_PATH_IMAGE003
最大为优化目标，该优化目标同样用于作为代理模型 的样本点输出；其中，K为气动学科升阻比，K 0为基准翼型在该工况下原始升阻比，S W 为结构 学科获取褶皱区域面积，S 0为机翼展向总面积，要求褶皱区域不能超过机翼展向总面积的 60%，λ 1、λ 2为气动和结构学科权重系数，取值范围为
Figure 842414DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤六、训练构建代理模型，检验代理模型精度；以全局优化变量为样本点输入，以联合目标函数为样本点输出，训练构建柔性充气翼气动/结构多学科耦合构型优化代理模型，并进行精度校核；
步骤七、判断步骤六构建的代理模型是否满足精度要求；若满足，则执行步骤八；若不满足，则返回步骤二，增加样本点以提升代理模型精度，并重复步骤二至七，直至满足精度要求；
步骤八、进行系统优化；基于优化问题特点选取优化算法，明确优化设计变量、优化目标函数和约束条件，以步骤六构建的代理模型为基础进行系统优化；所述优化设计变量为全局优化变量；所述优化目标函数为联合目标函数；所述约束条件具体如下：
Figure 101357DEST_PATH_IMAGE005
结构学科输出的膜材最大应力σ不应超过膜材最大许用应力σ max ；
步骤九、获取最优设计变量下的代理模型优化目标函数值和真实模型目标函数值，判断代理模型目标函数值和真实模型目标函数值之间的相对误差是否满足收敛条件；若满足，则执行步骤十；若不满足，则返回步骤二，将该最优设计变量和代理模型目标函数值作为新增样本点加入样本点集合，并重复步骤二至九，直至优化结果满足收敛条件；
步骤十、输出满足收敛条件的全局最优设计变量和全局最优变量对应条件下的真实模型目标函数值，获取基于气动剪裁思想的柔性充气翼结构最优构型。
2.如权利要求1所述的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，其特征在于，还包括步骤十一，基于步骤十得到的柔性充气翼结构最优构型，改善柔性充气翼结构的力学特性，并解决柔性充气翼结构工程应用技术问题，所述工程应用技术问题包括解决柔性充气翼结构存在的包括褶皱-屈曲在内的气弹失效问题，提升气动升阻比，延长工作时间和有效航程，提升飞行器燃油经济性。
3.如权利要求1或2所述的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，其特征在于，步骤三所述进行柔性充气翼结构参数化建模，具体方法如下：
（1）由基础翼型拉伸构建斜掠气梁，即确定斜掠气梁弦长；
由基准根弦长λ original 和机翼展长L确定斜掠气梁弦长λ new 有：
Figure 199894DEST_PATH_IMAGE006
且有斜掠气梁弦长拉伸比例k：
Figure 140168DEST_PATH_IMAGE007
（2）阵列获取多气管结构；对步骤(1)中构建的斜掠气梁进行阵列，阵列距离
Figure 257029DEST_PATH_IMAGE008
有：
Figure 952452DEST_PATH_IMAGE009
其中R为充气管后缘半径；
阵列数目n为：
Figure 662919DEST_PATH_IMAGE010
其中ceil为向上取整函数，L为机翼展长，截断长度L root 为：
Figure 780786DEST_PATH_IMAGE011
（3）截断多余长度；对步骤(2)中获得的多气管结构，截断多余长度L root ，使得剩余部分几何长度为机翼展长L，且包含至少一根从翼根延伸至翼梢的完整斜掠气梁；
（4）对步骤(3)获取的多气管结构提取蒙皮结构，并构建拉带结构和翼梢端面，完成柔性充气翼结构参数化建模。
4.如权利要求3所述的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，其特征在于，步骤六和步骤七所述的代理模型包括RBF径向基函数、多项式响应曲面法、克里金法或人工神经网络。
5.如权利要求4所述的一种面向柔性充气翼结构的气动剪裁优化设计方法，其特征在于，步骤八和步骤九所述的优化算法包括GlobalSearch或MultiStart多起点优化算法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117352111B (zh) * 2023-12-06 2024-03-08 城资泰诺(山东)新材料科技有限公司 一种复合材料铺层设计优化方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529093A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 北京航空航天大学 一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法
CN107391891A (zh) * 2017-09-05 2017-11-24 北京理工大学 一种基于模型融合方法的大展弦比机翼优化设计方法
EP3543108A1 (en) * 2018-03-22 2019-09-25 Facebook, Inc. Automatic airfoil and wing design based on dynamic modeling of structural and aerodynamic performance
CN112733253A (zh) * 2020-12-28 2021-04-30 北京航空航天大学 一种波纹板形式柔性后缘机翼结构的设计方法
CN113602473A (zh) * 2021-09-07 2021-11-05 北京理工大学 一种基于斜掠气梁的充气翼
CN113886967A (zh) * 2020-10-09 2022-01-04 北京航空航天大学 多巡航工况的大型飞机机翼气动弹性优化方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529093A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 北京航空航天大学 一种针对大展弦比机翼的气动/结构/静气弹耦合优化方法
CN107391891A (zh) * 2017-09-05 2017-11-24 北京理工大学 一种基于模型融合方法的大展弦比机翼优化设计方法
EP3543108A1 (en) * 2018-03-22 2019-09-25 Facebook, Inc. Automatic airfoil and wing design based on dynamic modeling of structural and aerodynamic performance
CN113886967A (zh) * 2020-10-09 2022-01-04 北京航空航天大学 多巡航工况的大型飞机机翼气动弹性优化方法
CN112733253A (zh) * 2020-12-28 2021-04-30 北京航空航天大学 一种波纹板形式柔性后缘机翼结构的设计方法
CN113602473A (zh) * 2021-09-07 2021-11-05 北京理工大学 一种基于斜掠气梁的充气翼

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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斜掠气梁充气翼湿模态分析与试验研究;孟繁敏 等;《航空学报》;20220511;第42卷;全文 *

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