氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的案例
基于新型高維代理模型的高效全局氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
而PCA-Kriging模型相對(duì)于Kriging模型并沒(méi)有顯著優(yōu)勢(shì)，以至于其在優(yōu)化設(shè)計(jì)中難以被使用。尤其Kriging方法在設(shè)計(jì)變量維數(shù)大于118后預(yù)測(cè)精度急劇變差；而KPCA-Kriging方法此時(shí)預(yù)測(cè)精度仍然保持在一個(gè)可接受的范圍內(nèi)，并且預(yù)測(cè)誤差明顯小于Kriging方法和PCA-Kriging的預(yù)測(cè)誤差。
圖2 CRM機(jī)翼在不同設(shè)計(jì)變量數(shù)時(shí)的FFD框圖示
圖3 KPCA-Kriging與Kriging模型驗(yàn)證誤差隨設(shè)計(jì)維數(shù)變化曲線(xiàn)
圖4 KPCA-Kriging 模型驗(yàn)證誤差隨選擇的有效維數(shù)變化曲線(xiàn)（118維設(shè)計(jì)變量）
2）建立了基于SN-DRSM的高效全局氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，并在復(fù)雜跨聲速氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)中得到應(yīng)用和驗(yàn)證。
針對(duì)AIAA氣動(dòng)優(yōu)化討論組發(fā)布的NACA0012無(wú)黏優(yōu)化算例，采用基于自適應(yīng)空間擴(kuò)展(ADE)的代理優(yōu)化框架進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。ADE能自動(dòng)選擇拓展后緣邊界的樣本，減少迭代優(yōu)化的次數(shù)，從而顯著提高優(yōu)化效率。優(yōu)化結(jié)果分別記為ADE-Kriging和ADE-KPCA-Kriging。結(jié)果顯示，基于ADE的兩種優(yōu)化方法阻力保持了持續(xù)的下降，直到150步以后接近收斂，而基于固定設(shè)計(jì)空間的方法在50次迭代后就已經(jīng)收斂，阻力值不再下降。并且基于自適應(yīng)設(shè)計(jì)空間擴(kuò)展的代理優(yōu)化方法獲得了更低的阻力值，其中基于
KPCA-Kriging模型的優(yōu)化方法獲得了最低的阻力系數(shù)42 counts
，小于基于ADE-Kriging和Kriging優(yōu)化方法的收斂得到的阻力值。并且
優(yōu)化翼型前緣壓縮和后緣恢復(fù)，后緣激波變?nèi)酰瑝毫Ψ植几吔皩?duì)稱(chēng)”
。如圖5至圖9所示。
展開(kāi) 渦輪葉片一維氣動(dòng)方案多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)
渦輪葉片設(shè)計(jì)過(guò)程中涉及氣動(dòng)、幾何、結(jié)構(gòu)、材料、強(qiáng)度、溫度等多個(gè)學(xué)科需要用多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行渦輪葉片的設(shè)計(jì)。本文應(yīng)用軟件和基于精化網(wǎng)格法的自編程序分別進(jìn)行了渦輪葉片一維氣動(dòng)方案設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)軟件中不同算法的求解與對(duì)比分析為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中的優(yōu)化算法選擇提供了參考。應(yīng)用精化網(wǎng)格法編制的多級(jí)渦輪葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)程序根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)總體提出的性能要求與約束條件計(jì)算得到了多級(jí)渦輪熱態(tài)子午流程通道以及渦輪葉片氣動(dòng)三角形等參數(shù)為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了初始的設(shè)計(jì)點(diǎn)
渦輪葉片一維氣動(dòng)方案多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf
展開(kāi) Xflow助力飛行器氣動(dòng)設(shè)計(jì)優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)
基于實(shí)際工程的飛行器氣動(dòng)設(shè)計(jì)與仿真
例如：
（1）復(fù)雜構(gòu)型氣動(dòng)布局總體方案快速閉環(huán)
創(chuàng)新的飛行器氣動(dòng)布局，是否總體方案上滿(mǎn)足性能需求，精確快速的氣動(dòng)特性數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，同時(shí)的制約因素還有經(jīng)費(fèi)。或者說(shuō)，型號(hào)/課題立項(xiàng)前，CFD無(wú)疑是黑暗中探索道路最有效的明燈。
圖29 空射洲際彈道導(dǎo)彈系統(tǒng)
（2）部件及布局參數(shù)化優(yōu)化設(shè)計(jì)
利用CFD技術(shù)自動(dòng)優(yōu)化幾何外形，近20年來(lái)得到了快速的發(fā)展及廣泛的應(yīng)用。不同于傳統(tǒng)上基于經(jīng)驗(yàn)的方案“優(yōu)選”，基于CFD技術(shù)的多點(diǎn)多目標(biāo)優(yōu)化工具設(shè)計(jì)的氣動(dòng)布局接近于物理上的全局最優(yōu)方案。波音公司發(fā)展的TRANAIR優(yōu)化器，可處理高達(dá)600個(gè)幾何自由度和45000個(gè)非線(xiàn)性不等式的約束條件。
圖30 Star-CCM+自帶的飛行汽車(chē)氣動(dòng)外形優(yōu)化設(shè)計(jì)案例
（3）多學(xué)科綜合一體化設(shè)計(jì)
為使飛行器綜合性能達(dá)到最高水平，需要的是多學(xué)科綜合的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多學(xué)科的一體化設(shè)計(jì)。如：氣動(dòng)/隱身一體化設(shè)計(jì)，氣動(dòng)力/熱一體化設(shè)計(jì)，氣動(dòng)/結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計(jì)，氣動(dòng)/飛行/推進(jìn)系統(tǒng)一體化設(shè)計(jì)等等。融入多學(xué)科新技術(shù)、新成果的氣動(dòng)布局設(shè)計(jì)中，精細(xì)化的設(shè)計(jì)奠定了CFD不可撼動(dòng)的地位。以氣動(dòng)/結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計(jì)為例，目前已實(shí)現(xiàn)10億網(wǎng)格的氣彈仿真工程化。
（4）風(fēng)洞試驗(yàn)無(wú)法覆蓋或代價(jià)極大的工況
風(fēng)洞試驗(yàn)由于風(fēng)洞尺寸、設(shè)備、氣源等原因，很多工況地面試驗(yàn)無(wú)法開(kāi)展，如進(jìn)氣道前堵網(wǎng)影響，大落壓比的噴流模擬。對(duì)飛行器表面突出物的優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)，其代價(jià)將難以接受。
5. CFD的意義建立在精準(zhǔn)之上
CFD處于蓬勃發(fā)展的年代，日新月異的CFD工具更是讓我們變成選擇困難癥。作者本人一直的觀點(diǎn)，在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，更快更友好，就是我們的好朋友。
展開(kāi) 
高超聲速飛機(jī)氣動(dòng)外形概念設(shè)計(jì)
1.1 乘波前體設(shè)計(jì)
作者前期對(duì)高超聲速I(mǎi)SR平臺(tái)的乘波前體進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)和性能分析，優(yōu)化后的乘波體具有應(yīng)用于高超聲速I(mǎi)SR 平臺(tái)氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)的潛力。因此，選取參考文獻(xiàn)[9]中優(yōu)化后的乘波體作為高超聲速I(mǎi)SR平臺(tái)的機(jī)身前體。
1.2 機(jī)翼設(shè)計(jì)
對(duì)于大多數(shù)的高超聲速飛行器，機(jī)身為主要升力面，利用前機(jī)身的壓縮產(chǎn)生主要升力。機(jī)翼作為次要升力部件，具有很大的改善空間，也需重點(diǎn)設(shè)計(jì)。由參考文獻(xiàn)[9]可知，高超聲速I(mǎi)SR 平臺(tái)乘波前體提供了一半以上的升力（113482N），還有一小半升力需要機(jī)翼來(lái)提供。另外，為了滿(mǎn)足水平起降設(shè)計(jì)要求，也需對(duì)機(jī)翼進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)。這就是高超聲速機(jī)翼的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
為了保證較好的波阻特性，對(duì)于高超聲速飛行器來(lái)說(shuō)，在進(jìn)行翼型設(shè)計(jì)選擇時(shí)一般會(huì)考慮較薄的對(duì)稱(chēng)翼型，通常采用對(duì)稱(chēng)雙弧形翼型、小展弦比大后掠梯形翼面[10]。機(jī)翼形狀相對(duì)簡(jiǎn)單，由翼型參數(shù)和翼平面參數(shù)控制。對(duì)于高超聲速巡航類(lèi)飛行器，機(jī)翼外形既要保證高超聲速I(mǎi)SR 飛行器巡航飛行時(shí)的升力和配平特性需求，又必須保證水平著陸時(shí)需要的高升力特性，同時(shí)機(jī)翼的重量還要輕。綜上考慮，確定高超聲速機(jī)翼的設(shè)計(jì)參數(shù)值及幾何參數(shù)見(jiàn)表2。
表2 機(jī)翼幾何參數(shù)
Table 2 Geometry parameters of wing
采用計(jì)算流體力學(xué)（CFD）方法來(lái)計(jì)算機(jī)翼的氣動(dòng)性能，并對(duì)機(jī)翼升阻比L/D 與迎角α 進(jìn)行非線(xiàn)性回歸分析。高超聲速機(jī)翼在迎角5° ≤α ≤14°范圍內(nèi)的氣動(dòng)性能數(shù)值計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。其中，F(xiàn)L、FD分別為高超聲機(jī)翼的升力和阻力。
表3 機(jī)翼氣動(dòng)性能與迎角的關(guān)系
Table 3 Relationship between aerodynamic performance of wing vs α
圖1 為高超聲速機(jī)翼的升力、阻力和升阻比隨飛行迎角的變化關(guān)系曲線(xiàn)。
展開(kāi) 襟翼氣動(dòng)載荷測(cè)量方法優(yōu)化
6
作者信息
何超杰* 黃勇
（上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院，上海 201210）
7
論文信息
DOI: 10.19416/j.cnki.1674-9804.2023.01.005
引用格式：何超杰,黃勇.襟翼氣動(dòng)載荷測(cè)量方法優(yōu)化［J］.民用飛機(jī)設(shè)計(jì)與研究,2023(1):31-37.
優(yōu)化設(shè)計(jì)分析系列（一）:靜力學(xué)優(yōu)化設(shè)計(jì) ￥9
1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿(mǎn)足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。
優(yōu)化設(shè)計(jì)有兩種分析方法:解析法--通過(guò)求解微分與極值，求解出最小值;數(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過(guò)反復(fù)迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應(yīng)用于工程中。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法取得了較大的發(fā)展。根據(jù)設(shè)計(jì)變量的類(lèi)型不同，結(jié)構(gòu)優(yōu)化已由較低層次的尺寸優(yōu)化發(fā)展到較高層次的結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化，進(jìn)而發(fā)展到更高層次的拓?fù)?em>優(yōu)化。優(yōu)化算法也由簡(jiǎn)單的準(zhǔn)則法發(fā)展到數(shù)學(xué)規(guī)劃法，進(jìn)而發(fā)展到遺傳算法等。
在保證產(chǎn)品達(dá)到某些性能目標(biāo)并滿(mǎn)足一定的約束條件的前提下，通過(guò)改變某些允許改變的設(shè)計(jì)變量，使產(chǎn)品的指標(biāo)或性能達(dá)到最期望的目標(biāo)，就是優(yōu)化方法。
1.2 優(yōu)化分析工具
ANSYS Workbench 結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優(yōu)化工具)、Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具)、Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具)、Response Surface(響應(yīng)曲面優(yōu)化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。
(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入?yún)?shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。
展開(kāi) 【技術(shù)帖】軸流風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能優(yōu)化
軸流式風(fēng)機(jī)通常用在流量要求較高而壓力要求較低的場(chǎng)合，由此軸流風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能成為評(píng)判其性能優(yōu)劣的重要指標(biāo)。
本文即將展示的是某軸流風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能優(yōu)化的全流程介紹。通過(guò)對(duì)軸流風(fēng)機(jī)的葉片和風(fēng)道進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化以提高其流量與效率。
01
優(yōu)化前準(zhǔn)備工作：
為了方便對(duì)葉片進(jìn)行調(diào)整，建立葉輪的全參數(shù)化模型，并將葉片分為六個(gè)控制截面來(lái)調(diào)整參數(shù)變化。之后設(shè)定參數(shù)變化規(guī)律或給定算法，在優(yōu)化軟件中會(huì)自動(dòng)生成不同模型并啟動(dòng)CFD軟件進(jìn)行仿真計(jì)算。
021
優(yōu)化目標(biāo)：PQ性能與效率
模型優(yōu)化過(guò)程中，主要分為風(fēng)道及葉片的調(diào)整，調(diào)整內(nèi)容如下：
031
優(yōu)化過(guò)程：
首先我們?cè)谲浖?dāng)中建立全參數(shù)化的模型，然后優(yōu)化軟件設(shè)置中的參數(shù)以及參數(shù)變化范圍，接下來(lái)與CFD軟件進(jìn)行耦合，最后進(jìn)行全自動(dòng)的性能優(yōu)化。其中對(duì)于優(yōu)化參數(shù)部分，主要是對(duì)扇葉進(jìn)行優(yōu)化：有葉片的翼形、弦長(zhǎng)、三個(gè)方向的角度以及葉片數(shù)量，除此之外本次對(duì)風(fēng)道也進(jìn)行了一定程度的優(yōu)化。
展開(kāi) 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)分析系列（三）：APDL在Workbench中的優(yōu)化設(shè)計(jì) ￥9
1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿(mǎn)足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。
優(yōu)化設(shè)計(jì)有兩種分析方法:解析法--通過(guò)求解微分與極值，求解出最小值;數(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過(guò)反復(fù)迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應(yīng)用于工程中。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法取得了較大的發(fā)展。根據(jù)設(shè)計(jì)變量的類(lèi)型不同，結(jié)構(gòu)優(yōu)化已由較低層次的尺寸優(yōu)化發(fā)展到較高層次的結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化，進(jìn)而發(fā)展到更高層次的拓?fù)?em>優(yōu)化。優(yōu)化算法也由簡(jiǎn)單的準(zhǔn)則法發(fā)展到數(shù)學(xué)規(guī)劃法，進(jìn)而發(fā)展到遺傳算法等。
在保證產(chǎn)品達(dá)到某些性能目標(biāo)并滿(mǎn)足一定的約束條件的前提下，通過(guò)改變某些允許改變的設(shè)計(jì)變量，使產(chǎn)品的指標(biāo)或性能達(dá)到最期望的目標(biāo)，就是優(yōu)化方法。
1.2 優(yōu)化分析工具
ANSYS Workbench 結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優(yōu)化工具)、Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具)、Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具)、Response Surface(響應(yīng)曲面優(yōu)化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。
(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入?yún)?shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。
展開(kāi) 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)分析系列（二）：熱固耦合優(yōu)化設(shè)計(jì) ￥9
1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿(mǎn)足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。
優(yōu)化設(shè)計(jì)有兩種分析方法:解析法--通過(guò)求解微分與極值，求解出最小值;數(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過(guò)反復(fù)迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應(yīng)用于工程中。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法取得了較大的發(fā)展。根據(jù)設(shè)計(jì)變量的類(lèi)型不同，結(jié)構(gòu)優(yōu)化已由較低層次的尺寸優(yōu)化發(fā)展到較高層次的結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化，進(jìn)而發(fā)展到更高層次的拓?fù)?em>優(yōu)化。優(yōu)化算法也由簡(jiǎn)單的準(zhǔn)則法發(fā)展到數(shù)學(xué)規(guī)劃法，進(jìn)而發(fā)展到遺傳算法等。
在保證產(chǎn)品達(dá)到某些性能目標(biāo)并滿(mǎn)足一定的約束條件的前提下，通過(guò)改變某些允許改變的設(shè)計(jì)變量，使產(chǎn)品的指標(biāo)或性能達(dá)到最期望的目標(biāo)，就是優(yōu)化方法。
1.2 優(yōu)化分析工具
ANSYS Workbench 結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優(yōu)化工具)、Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具)、Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具)、Response Surface(響應(yīng)曲面優(yōu)化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。
(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入?yún)?shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。
展開(kāi) 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)分析系列（四）：模態(tài)分析優(yōu)化設(shè)計(jì) ￥9
1.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)概述
所謂優(yōu)化，是指最大化或最小化，而優(yōu)化設(shè)計(jì)是指尋找一種方案以滿(mǎn)足所有的設(shè)計(jì)要求，并且需要的支出最少。
優(yōu)化設(shè)計(jì)有兩種分析方法:解析法--通過(guò)求解微分與極值，求解出最小值;數(shù)值法--借助計(jì)算機(jī)和有限元，通過(guò)反復(fù)迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應(yīng)用于工程中。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法取得了較大的發(fā)展。根據(jù)設(shè)計(jì)變量的類(lèi)型不同，結(jié)構(gòu)優(yōu)化已由較低層次的尺寸優(yōu)化發(fā)展到較高層次的結(jié)構(gòu)形狀優(yōu)化，進(jìn)而發(fā)展到更高層次的拓?fù)?em>優(yōu)化。優(yōu)化算法也由簡(jiǎn)單的準(zhǔn)則法發(fā)展到數(shù)學(xué)規(guī)劃法，進(jìn)而發(fā)展到遺傳算法等。
在保證產(chǎn)品達(dá)到某些性能目標(biāo)并滿(mǎn)足一定的約束條件的前提下，通過(guò)改變某些允許改變的設(shè)計(jì)變量，使產(chǎn)品的指標(biāo)或性能達(dá)到最期望的目標(biāo)，就是優(yōu)化方法。
1.2 優(yōu)化分析工具
ANSYS Workbench 結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優(yōu)化工具)、Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具)、Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具)、Response Surface(響應(yīng)曲面優(yōu)化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優(yōu)化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優(yōu)化工具):設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)，利用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標(biāo)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設(shè)計(jì)點(diǎn)。
(3)Parameters Correlation(參數(shù)相關(guān)性優(yōu)化分析工具):可以得出某一輸入?yún)?shù)對(duì)響應(yīng)曲面的影響的大小。
展開(kāi) 
氣動(dòng)分析與設(shè)計(jì)代做
飛行器氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)，布局設(shè)計(jì)，ICEM網(wǎng)格劃分，F(xiàn)LUENT計(jì)算，origin,tecplot后處理及分析。根據(jù)工作量及難度議價(jià)。
機(jī)械設(shè)計(jì)實(shí)用計(jì)算之氣動(dòng)計(jì)算
一、氣源過(guò)濾精度選擇：
a、一般機(jī)械及一般氣動(dòng)回路等過(guò)濾精度＜40μm；
b、邏輯元件、射流元件、氣馬達(dá)等過(guò)濾精度＜10μm；
c、食品、醫(yī)藥、電子、煙酒、空氣軸承等過(guò)濾精度＜5μm。
二、氣動(dòng)技術(shù)要點(diǎn):
a、氣缸的推力一般在1.7~48230N，常規(guī)速度在50~500mm/s范圍之內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)氣缸活塞可達(dá)到1500mm/s，沖擊氣缸達(dá)到10m/s，特殊狀況的高速甚至可達(dá)32m/s。氣缸的低速平穩(wěn)目前可達(dá)3m/s，如與液壓阻尼缸組合使用，氣缸的最低速度可達(dá)0.5mm/s。
b、閥的壽命一般大于3000萬(wàn)次，高的可達(dá)1億次以上；氣缸的壽命在5000km以上，高的可超過(guò)10000km。
c、空氣可壓縮，所以動(dòng)作速度易受載荷的影響。采用氣液聯(lián)動(dòng)方式可以克服這一缺陷。
d、低速時(shí)，摩擦阻力占比大，不如液壓缸平穩(wěn)。
e、氣缸輸出力比液壓缸小得多。
三、氣動(dòng)系統(tǒng)的構(gòu)成：
1）氣源部分：
空氣壓縮機(jī)（儲(chǔ)氣罐、安全閥、減壓閥、壓力表）、冷卻器、主管道過(guò)濾器、干燥器、排水器等。`
2）管道處理部分：
氣動(dòng)三聯(lián)件（減壓閥、過(guò)濾器、油霧器、增壓閥）
附件（氣管、接頭、壓力表）。
展開(kāi) 【注塑模具設(shè)計(jì)】氣動(dòng)成型工藝講解
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設(shè)計(jì)仿真 | 新型風(fēng)扇氣動(dòng)噪聲組合分析方法
引言
VV
混合方法是一種常用的計(jì)算氣動(dòng)聲學(xué)方法。該方法認(rèn)為氣動(dòng)聲源與流動(dòng)的湍流相關(guān)，但聲場(chǎng)對(duì)流場(chǎng)沒(méi)有反作用。該方法本質(zhì)上是一個(gè)兩步求解方案。第一步，使用URANS、LES或DES求解非定常流場(chǎng)。第二步，從CFD結(jié)果中提取聲源并求解聲音傳播。
軸流風(fēng)扇產(chǎn)生的聲音具有兩個(gè)獨(dú)立且獨(dú)特的特征：線(xiàn)譜音調(diào)和寬頻帶。混合方法（使用Lighthill類(lèi)比和對(duì)整個(gè)信號(hào)進(jìn)行一次離散傅里葉變換）可以預(yù)測(cè)寬頻帶信號(hào)，但通常會(huì)得到不切實(shí)際的高波動(dòng)噪聲結(jié)果。論文中提出了一種針對(duì)風(fēng)扇噪聲問(wèn)題的一種新的組合方法。與傳統(tǒng)的混合方法不同，該方法具有準(zhǔn)確捕獲線(xiàn)譜音調(diào)噪聲并可獲得平滑的寬頻帶噪聲曲線(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。
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