氣動優化的案例
基于新型高維代理模型的高效全局氣動優化設計
而PCA-Kriging模型相對于Kriging模型并沒有顯著優勢，以至于其在優化設計中難以被使用。尤其Kriging方法在設計變量維數大于118后預測精度急劇變差；而KPCA-Kriging方法此時預測精度仍然保持在一個可接受的范圍內，并且預測誤差明顯小于Kriging方法和PCA-Kriging的預測誤差。
圖2 CRM機翼在不同設計變量數時的FFD框圖示
圖3 KPCA-Kriging與Kriging模型驗證誤差隨設計維數變化曲線
圖4 KPCA-Kriging 模型驗證誤差隨選擇的有效維數變化曲線（118維設計變量）
2）建立了基于SN-DRSM的高效全局氣動優化設計方法，并在復雜跨聲速氣動外形優化設計中得到應用和驗證。
針對AIAA氣動優化討論組發布的NACA0012無黏優化算例，采用基于自適應空間擴展(ADE)的代理優化框架進行優化設計。ADE能自動選擇拓展后緣邊界的樣本，減少迭代優化的次數，從而顯著提高優化效率。優化結果分別記為ADE-Kriging和ADE-KPCA-Kriging。結果顯示，基于ADE的兩種優化方法阻力保持了持續的下降，直到150步以后接近收斂，而基于固定設計空間的方法在50次迭代后就已經收斂，阻力值不再下降。并且基于自適應設計空間擴展的代理優化方法獲得了更低的阻力值，其中基于
KPCA-Kriging模型的優化方法獲得了最低的阻力系數42 counts
，小于基于ADE-Kriging和Kriging優化方法的收斂得到的阻力值。并且
優化翼型前緣壓縮和后緣恢復，后緣激波變弱，壓力分布更趨近“對稱”
。如圖5至圖9所示。
展開 【技術帖】軸流風機的氣動性能優化
軸流式風機通常用在流量要求較高而壓力要求較低的場合，由此軸流風機的氣動性能成為評判其性能優劣的重要指標。
本文即將展示的是某軸流風機的氣動性能優化的全流程介紹。通過對軸流風機的葉片和風道進行調整優化以提高其流量與效率。
01
優化前準備工作：
為了方便對葉片進行調整，建立葉輪的全參數化模型，并將葉片分為六個控制截面來調整參數變化。之后設定參數變化規律或給定算法，在優化軟件中會自動生成不同模型并啟動CFD軟件進行仿真計算。
021
優化目標：PQ性能與效率
模型優化過程中，主要分為風道及葉片的調整，調整內容如下：
031
優化過程：
首先我們在軟件當中建立全參數化的模型，然后優化軟件設置中的參數以及參數變化范圍，接下來與CFD軟件進行耦合，最后進行全自動的性能優化。其中對于優化參數部分，主要是對扇葉進行優化：有葉片的翼形、弦長、三個方向的角度以及葉片數量，除此之外本次對風道也進行了一定程度的優化。
展開 渦輪葉片一維氣動方案多學科優化設計
渦輪葉片設計過程中涉及氣動、幾何、結構、材料、強度、溫度等多個學科需要用多學科優化設計方法進行渦輪葉片的設計。本文應用軟件和基于精化網格法的自編程序分別進行了渦輪葉片一維氣動方案設計。通過對軟件中不同算法的求解與對比分析為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學科優化設計過程中的優化算法選擇提供了參考。應用精化網格法編制的多級渦輪葉片優化設計程序根據發動機總體提出的性能要求與約束條件計算得到了多級渦輪熱態子午流程通道以及渦輪葉片氣動三角形等參數為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學科優化設計提供了初始的設計點
渦輪葉片一維氣動方案多學科優化設計.pdf
展開 應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵案例（內附源文件及資料）
isight做氣動優化的資料比較少，網上經常見到的就是"應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵"這個案例，這個案例也出現在了《isight參數優化理論與實例詳解》這本書的P103頁，但是網上下載到的文件中solve.jou文件是有一些錯誤的，如下附件是包含修改好的solve.jou文件的所有源文件，通過此案例希望大家可以熟悉isight做氣動優化的方式方法。
Isight其他氣動優化案例
http://www.yqgqt.org.cn/college/video/c12286
http://www.yqgqt.org.cn/college/video/c12236
希望有所幫助！
應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵.pdf
Splitter.rar
isight參數優化理論與實例詳解.pdf
展開 
襟翼氣動載荷測量方法優化
6
作者信息
何超杰* 黃勇
（上海飛機設計研究院，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.襟翼氣動載荷測量方法優化［J］.民用飛機設計與研究,2023(1):31-37.
Xflow助力飛行器氣動設計優化的優勢
行業應用方案 | 飛行器外氣動
Ansys解決方案
Ansys飛行器外氣動解決方案旨在幫助企業總體氣動設計工程師在統一的仿真平臺上充分評估飛行器總體氣動的各項性能指標，充分優化飛行器氣動外形設計、氣動熱分析、氣動噪音評估、彈箭發射及彈道軌跡等。
行業應用方案 | 飛行器外氣動
同時，未來飛行器的發展對空氣動力學提出了嚴峻的挑戰，而飛行器外氣動及相關領域的進展又將對未來飛行器性能的提高帶來巨大的影響，有些可能是革命性的影響。計算流體動力學（CFD）技術的進展可使飛行器的設計、優化很容易在計算機上完成，不僅可大大節省研制費用，縮短研制周期，還可方便地進行優化設計，以獲得飛行器的最佳性能?？梢灶A見，空氣動力學科發展和CFD的相互作用，將推動人類飛行器不斷向前發展。
Ansys解決方案
Ansys飛行器外氣動解決方案旨在幫助企業總體氣動設計工程師在統一的仿真平臺上充分評估飛行器總體氣動的各項性能指標，充分優化飛行器氣動外形設計、氣動熱分析、氣動噪音評估、彈箭發射及彈道軌跡等。
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同時，未來飛行器的發展對空氣動力學提出了嚴峻的挑戰，而飛行器外氣動及相關領域的進展又將對未來飛行器性能的提高帶來巨大的影響，有些可能是革命性的影響。計算流體動力學（CFD）技術的進展可使飛行器的設計、優化很容易在計算機上完成，不僅可大大節省研制費用，縮短研制周期，還可方便地進行優化設計，以獲得飛行器的最佳性能?？梢灶A見，空氣動力學科發展和CFD的相互作用，將推動人類飛行器不斷向前發展。
Ansys解決方案
Ansys飛行器外氣動解決方案旨在幫助企業總體氣動設計工程師在統一的仿真平臺上充分評估飛行器總體氣動的各項性能指標，充分優化飛行器氣動外形設計、氣動熱分析、氣動噪音評估、彈箭發射及彈道軌跡等。
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同時，未來飛行器的發展對空氣動力學提出了嚴峻的挑戰，而飛行器外氣動及相關領域的進展又將對未來飛行器性能的提高帶來巨大的影響，有些可能是革命性的影響。計算流體動力學（CFD）技術的進展可使飛行器的設計、優化很容易在計算機上完成，不僅可大大節省研制費用，縮短研制周期，還可方便地進行優化設計，以獲得飛行器的最佳性能?？梢灶A見，空氣動力學科發展和CFD的相互作用，將推動人類飛行器不斷向前發展。
Ansys解決方案
Ansys飛行器外氣動解決方案旨在幫助企業總體氣動設計工程師在統一的仿真平臺上充分評估飛行器總體氣動的各項性能指標，充分優化飛行器氣動外形設計、氣動熱分析、氣動噪音評估、彈箭發射及彈道軌跡等。
展開 空氣動力學優化方法
典型的氣動優化遺傳算法結構示意圖
粒子群優化屬于群智能算法的一種，是通過模擬鳥群捕食行為設計的。其基本思想是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解。研究人員發現，通過粒子群算法很容易實現空氣動力學解算器，并且不需要價格高昂的存儲器，僅通過簡單的數學運算就可以實現計算。
典型的氣動優化粒子群算法結構示意圖
模擬退火是一種基于熔融金屬物理冷卻過程的隨機逐點優化算法。在空氣動力學領域主要運用于發動機進氣道擴壓器設計、收斂擴張噴管和超音速軸對稱噴嘴。
非梯度法的模型魯棒性很優秀，不需要目標函數連續就能可靠地找到全局最優點；其缺點是研究人員要付出更多的時間在數值計算上。
論文作者S.N.Skinner和H.Zare-Behtash指出，對于有效的空氣動力學優化，我們必須深刻理解以下幾個問題：參數化設計空間的范圍；設計變量的類型（離散/連續）；單目標優化亦或是多目標優化；優化的約束條件；設計空間的屬性（局部最優化/全局最優化）。將數學優化問題與空氣動力學相結合還有很多工作研究需要進行，從幾何參數化，最優化問題如何定義函數，最優化算法，到如何嵌套調整優化算法都是重要的考慮因素。
展開 
空氣動力學優化方法
典型的氣動優化遺傳算法結構示意圖
粒子群優化屬于群智能算法的一種，是通過模擬鳥群捕食行為設計的。其基本思想是通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解。研究人員發現，通過粒子群算法很容易實現空氣動力學解算器，并且不需要價格高昂的存儲器，僅通過簡單的數學運算就可以實現計算。
典型的氣動優化粒子群算法結構示意圖
模擬退火是一種基于熔融金屬物理冷卻過程的隨機逐點優化算法。在空氣動力學領域主要運用于發動機進氣道擴壓器設計、收斂擴張噴管和超音速軸對稱噴嘴。
非梯度法的模型魯棒性很優秀，不需要目標函數連續就能可靠地找到全局最優點；其缺點是研究人員要付出更多的時間在數值計算上。
論文作者S.N.Skinner和H.Zare-Behtash指出，對于有效的空氣動力學優化，我們必須深刻理解以下幾個問題：參數化設計空間的范圍；設計變量的類型（離散/連續）；單目標優化亦或是多目標優化；優化的約束條件；設計空間的屬性（局部最優化/全局最優化）。將數學優化問題與空氣動力學相結合還有很多工作研究需要進行，從幾何參數化，最優化問題如何定義函數，最優化算法，到如何嵌套調整優化算法都是重要的考慮因素。
展開 汽車零部件的形狀優化
活塞碗優化過程中的方案對比
進/排氣管
對于進/排氣管，CAESES提供各種專業技術實現幾何的自動變形。在此基礎上，一些汽車領域企業使用CAESES鏈接仿真軟件（比如CONVERGE、STAR-CCM+等）對發動機進行優化設計（如下圖所示）。
進氣道入口角的變化
外氣動設計優化
面向需要優化的氣動外形，CAESES都能以全新的方式實現探索設計。擁有創意并嘗試各種想法——如果您想在短時間內優化汽車機翼設計，那么真的應該試一試CAESES。使用之后，您將對CAESES的有效性和創造性表示驚奇（如下圖所示）。
實時顯示
這邊是一個在線實時顯示的賽車尾翼設計工具。在里面可以改變前/尾翼和擴散器，并以STL格式下載這些組件。
管路和歧管
在汽車發動機中可以找到各種復雜形狀的組件，這些組件都需要依據流動特性進行大量的優化工作。通過新方案完全自動化設計，CAESES能夠大大加快這些設計任務的進程。
渦輪進氣管變形
應用案例
● 缸內：燃燒室、活塞碗、進氣道
● 進排氣岐管
● 渦輪增壓：葉輪、單/雙通道蝸殼
● 燃油傳輸和噴射系統
● EGR系統
● 排氣后處理、催化轉換器、消音管
● 液力變矩器
● 氣動外形：尾翼、擴散器、后視鏡、管道等
● 空調管路及風扇
● 水泵
● 發動機冷卻水套
更多信息
汽車行業的領先企業都用CAESES進行復雜部件的氣動優化設計，如大眾、戴姆勒、豐田、愛信AW等。如果您想了解具體信息，請隨時與我們聯系。
展開 Ansys CFD在eVTOL領域的解決方案，涉及飛行車外氣動、旋翼、氣動噪聲和電池熱管理等【6月19直播】
eVTOL在研發過程中有諸多難點和重點，Ansys CFD 在 eVTOL（電動垂直起降飛行器）領域提供了覆蓋氣動優化、多物理場耦合、熱管理、噪音控制等全流程的仿真解決方案，助力工程師應對復雜設計挑戰。
ZEVA ZERO曾利用 Ansys CFD 優化氣動布局，使其在垂直起降時的噪音低于街道環境，同時滿足 GoFly 競賽中 40 海里續航和 100 mph 速度要求；Volvo EX90 電動車通過 GPU 加速 CFD 模擬，將空氣動力學優化周期縮短，助力提升電動車續航里程。
6月19日，以『Ansys CFD在eVTOL領域的解決方案』為主題的Ansys官方研討會于線上開展，下滑預約??
時間：6月19日（星期四），16：00-17：00
內容簡介：主要介紹Ansys CFD產品在電動垂直起降飛行器(eVTOL)產品研發過程中的解決方案；解決方案涵蓋飛行車外氣動、旋翼、氣動噪聲和電池熱管理等方面的仿真解決方法和相關案例。
講師：
姚翔 | Ansys高級應用工程師
北京航空航天大學能源學院葉輪機械工學碩士。長期從事旋轉機械相關的設計、仿真工作，現任Ansys旋轉機械方向應用工程師，對Ansys旋轉機械產品體系有著豐富經驗。
形式：線上
費用：免費
掃碼立即報名
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技術鄰簡介：
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
展開 流體力學深度學習建模技術進展
但這種方法工程應用性較強，對于氣動優化、氣動彈性控制等領域具有較大應用前景。
流體力學與人工智能技術的交叉有著巨大發展前景，人工智能技術推動流體力學形成第四研究新范式只是時間問題【3】。根據作者相關研究經驗和初步認識，深度學習技術在流體力學中的應用主要面臨以下挑戰和需要盡快突破的科學問題：1) 數據構造與學習方式；2) 神經網絡超參數和激活函數選取；3) 訓練方法；4) 可靠性問題；5) 深度學習與流體力學的深度融合；6) 流體力學標準數據集的構造；7）空氣動力數字孿生技術；8）數據驅動的流體力學研究新范式構建。
以深度學習技術為代表的人工智能技術本身仍處于發展階段，過去幾年在各行各業取得了令人矚目的成就，這顯示出深度學習技術的強大潛力。流體力學深度學習技術方興未艾呈現出百花齊放的良好局面，但目前正處于起步和探索階段，與工業界對該技術的能力期望有較大差距，這需要科研工作者的共同努力。
3
總結與展望
流體力學與人工智能技術的交叉有著巨大發展前景，人工智能技術推動流體力學形成第四研究新范式只是時間問題【3】。根據作者相關研究經驗和初步認識，深度學習技術在流體力學中的應用主要面臨以下挑戰和需要盡快突破的科學問題：1) 數據構造與學習方式；2) 神經網絡超參數和激活函數選??；3) 訓練方法；4) 可靠性問題；5) 深度學習與流體力學的深度融合；6) 流體力學標準數據集的構造；7）空氣動力數字孿生技術；8）數據驅動的流體力學研究新范式構建。
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