氣動結構優化的案例
襟翼氣動載荷測量方法優化
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作者信息
何超杰* 黃勇
（上海飛機設計研究院，上海 201210）
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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
【技術帖】軸流風機的氣動性能優化
軸流風機主要由風機葉輪和機殼組成，結構簡單但是數據要求非常高。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 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 
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 結構優化案例1—L型結構優化設計（減重）
4.3.1 應力水平
圖 14優化前后應力水平比較
觀察整體結構各部位的應力水平，可以看到幾個問題：
原始結構主要承力部分Mise應力為230MPa，閑置部分Mise應力為50MPa；優化后結構主要承力部分Mise應力415Mpa，閑置部分170MPa。這個體現了輕量化設計的一個核心：將分擔給閑置（應力水平較小）部分的承載施加到主傳力路徑，相當于“能者多勞”。但是在這種模式下，結構應力達到415MPa（假設400MPa為屈服極限），這時候我們該怎么辦？
拓撲作為一個優化問題，我們想要找到最優解，但是軟件給的結果真的是最優的嗎，還是只是較優？（考慮下優化后仍有一定的“閑置”部分）
很多做分析的伙伴看到那個拐角肯定會很不舒服，那的確是個不合理的結構。但是對于該問題，如何找到拐角處的合理結構？在該例中再加上應力約束是否是一種較好的方法？（分析一個復雜問題的時候我們往往會留主和分解，考慮下優化）
4.3.2 剛度情況
圖 15優化前后剛度比較
剛度情況我們可以通過結構的最大位移簡單比較，可以看到原始結構最大位移0.0924mm，優化后結構0.158mm。于是就有人問了，我優化這個結構的剛度，為什么整體剛度反而降低了？這是一個簡單但是很重要的問題，體現了我們何時知道需要優化以及怎么去優化。
展開 Ansys Workbench中拓撲優化后結構力學特性之可視化 | 結構優化新功能
產品概念設計初期，單純的憑借經驗以及想象對零部件進行設計往往是不夠的，在適當約束條件下，如果能充分利用“拓撲優化技術”進行分析，并結合豐富的產品設計經驗，可以設計出更能滿足產品結構技術方案、工藝要求以及更質輕質優的產品。
拓撲優化（topology optimization）是一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法，將區域離散成足夠多的子區域，借助FEM分析技術按照指定的優化策略、約束準則、目標等從這些區域中刪除一定數量單元，用保留下來的單元描述結構的最優拓撲，發揮系統材料最大利用率。拓撲優化后，通常需要對其產生的結果模型進行設計驗證，完全復制拓撲優化前的邊界條件進行仿真計算。
以往版本需要在WorkBench中添加后續分析模塊去驗證優化后的模型。拓撲優化后的仿真計算設計驗證過程如下圖所示。先在拓撲結果中生成光順平滑的 STL 模型后，再在 Workbench 中通過“Transfer to Design Validation System”將優化結果傳遞至驗證系統，系統自動生成位于拓撲優化系統上游的相同類型的Mechanical系統，并繼承之前的全部計算載荷和約束。創建該驗證工作流程，分為四步，在創建的驗證系統中去劃分網格運行計算及查看設計結果。
前面版本雖然可以比較方便地把優化后的模型導入到新的靜力學結構仿真中，進行優化模型的驗證，但2022R1版本新增擁有了更便捷的功能，可以直接在結構優化系統中查看優化后的力學特性，即允許用戶直觀可視化最終設計的結果（變形、應力、特征值模態等），更方便快速檢查和驗證力學行為。
展開 結構優化新功能 | 拓撲優化后結構力學特性之可視化
產品概念設計初期，單純的憑借經驗以及想象對零部件進行設計往往是不夠的，在適當約束條件下，如果能充分利用“拓撲優化技術”進行分析，并結合豐富的產品設計經驗，可以設計出更能滿足產品結構技術方案、工藝要求以及更質輕質優的產品。
拓撲優化（topology optimization）是一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法，將區域離散成足夠多的子區域，借助FEM分析技術按照指定的優化策略、約束準則、目標等從這些區域中刪除一定數量單元，用保留下來的單元描述結構的最優拓撲，發揮系統材料最大利用率。拓撲優化后，通常需要對其產生的結果模型進行設計驗證，完全復制拓撲優化前的邊界條件進行仿真計算。
以往版本需要在WorkBench中添加后續分析模塊去驗證優化后的模型。拓撲優化后的仿真計算設計驗證過程如下圖所示。先在拓撲結果中生成光順平滑的 STL 模型后，再在 Workbench 中通過“Transfer to Design Validation System”將優化結果傳遞至驗證系統，系統自動生成位于拓撲優化系統上游的相同類型的Mechanical系統，并繼承之前的全部計算載荷和約束。創建該驗證工作流程，分為四步，在創建的驗證系統中去劃分網格運行計算及查看設計結果。
前面版本雖然可以比較方便地把優化后的模型導入到新的靜力學結構仿真中，進行優化模型的驗證，但2022R1版本新增擁有了更便捷的功能，可以直接在結構優化系統中查看優化后的力學特性，即允許用戶直觀可視化最終設計的結果（變形、應力、特征值模態等），更方便快速檢查和驗證力學行為。
展開 結構優化設計分析系列（三）：APDL在Workbench中的優化設計 ￥9
1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問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，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 結構優化設計分析系列（二）：熱固耦合優化設計 ￥9
1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問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，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 結構優化設計分析系列（四）：模態分析優化設計 ￥9
1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問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，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
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SAMCEF電動力和氣動彈力的電纜結構的非線性分析(samcef cable analysis)
Samcef中能夠對電纜進行建模，能夠賦予結構屬性及數學屬性?？梢杂脀ires進行結構建模，也能夠用beams。
附件是該類分析SAMCEF案例文件，下載地址：
http://yun.baidu.com/pcloud/album/info?query_uk=1882165809&album_id=4183376992084357075
ANSYS結構優化模塊的形貌優化 ￥50
ANSYS Workbench 形貌優化主要是針對薄殼結構的強度，改變其表面形貌，如凸起，加強等。
原模型
整體變形為0.87mm。
質量約束為100%
形貌優化后，同質量下，整體變形為0.12mm，結構剛度明顯提升。
結構優化在車身剛度性能優化中的應用
車身由大量的部件構成，結構復雜，工作條件也十分復雜。主要的工作載荷包括：驅動慣性力，制動慣性力，轉向慣性力，不平路面激勵力和動力結構載荷等等。如果車身結構設計中剛度設計不足，則車身的振動頻率會引起結構共振，進而引起結構連接的強度失效（產生塑性變形），進而導致車門、窗框、背門框等變形過大。最終導致車門卡死、玻璃破碎、密封失效、漏氣漏水等問題。分析車身的剛度，改進車身結構設計，提高車體剛度是非常重要。
車身性能開發金字塔的最底層是消費者最易感知的性能，即操穩性能，而操穩性能直接相關的就是車身的整體剛度性能。（車身扭轉剛度、區域剛度是和車身操穩性能相關的，因此車身扭轉剛度的性能目標應該滿足操穩性能要求，也應該由操穩性能需求來定義。）
通常更高的車身剛度性能對于操穩、NVH、耐久性能是有益的，那是不是說為了提升上述相關性能可以過度提高剛度性能呢？當然不是，剛度性能提升是要滿足結構最優化設計原則，即通過結構優化設計來提升材料有效利用率，而不是靠粗暴地堆疊材料來提升剛度性能。在提升剛度性能時還要考慮輕量化要求，只有通過結構優化設計才能夠在滿足剛度性能要求時，同時滿足動力經濟性的要求。
結構優化包括拓撲優化、形狀優化等方法在優化車身性能中具有非常重要的作用。拓撲優化可以合理優化材料分布，識別車身結構薄弱點。形狀優化進一步優化零部件結構形狀提升材料效率。
以上包括本田、雷諾、沃爾沃、標志、尼桑、寶馬、雷克薩斯、斯柯達、歐寶等車型開發過程中拓撲優化在結構性能優化中的案例。
實際案例：
拓撲優化：
針對車身后端包括C、D柱、dog leg區域進行拓撲優化分析，識別結構弱區域。
展開 拓撲優化結構優化算例
拓撲優化結構優化算例
