【摘 要】
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本文基于直角坐标网格，结合动态Kriging代理模型，发展了一套高效、具有良好鲁棒性的气动外形优化方法。基于直角坐标网格生成方法简单、生成速度快、适应任何外形、易于切割、
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本文基于直角坐标网格，结合动态Kriging代理模型，发展了一套高效、具有良好鲁棒性的气动外形优化方法。基于直角坐标网格生成方法简单、生成速度快、适应任何外形、易于切割、方便在程序中实现自适应、高效等优点，选取直角坐标网格作为流场的计算网格，控制方程为Euler方程。优化算法采用遗传算法，针对基本遗传算法可能“早熟”而陷入局部寻优的现象，引入了生存压力，并采用具有自适应交叉概率、变异概率和自适应交叉点数的遗传算法。在代理模型部分，重点研究了Kriging代理模型，包括实验设计方法中的拉丁超立方采样方法、Kriging模型的基本理论和构建、动态Kriging代理模型等。考虑到传统动态Kriging代理模型在样本点数量或设计变量较多时，需要频繁更新超参数，从而使计算效率低下的问题，发展了具有 M-MUMS超参数更新策略的改进动态Kriging代理模型。在气动外形参数化方面，采用了 FFD方法，并对其基本理论进行了阐述。最后，应用本文发展的优化方法，对跨声速机翼进行了减阻优化设计。结果表明，优化后机翼的阻力系数下降了8.02％，而作为约束条件的升力系数和容积率基本保持不变。另外，将上述优化结果与基于传统动态Kriging代理模型的结果进行比较，发现本文发展的方法既保证了搜索精度，又提高了计算效率。
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