文档介绍：第卷第期弹箭与制导学报. .
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基于粒子群算法的长航时无人机翼型快速优化设计
安林雪,龙腾,黄波,齐竹昌,彭磊,刘莉
北京理工大学宇航学院,北京
摘要:针对长航时无人机翼型气动性能优化的需求,将分析技术、算法与代理模型方法相结
合,提出了一种长航时无人机翼型快速优化设计方法。采用正交基函数描述翼型外形,并通过求解—方程
获得翼型气动性能。使用标准粒子群优化算法对翼型气动性能进行优化,以提高全局收敛性。考虑到
气动分析存在计算耗时的缺点,通过径向基函数代理模型对气动分析模型进行近似,以达到提高优化效
率的目的。长航时无人机翼型优化算例研究表明,所提出的快速优化方法在保证优化设计质量的前提下,可
以有效地降低优化计算成本,提高优化效率,具有较高的工程实用性。
关键词:翼型优化设计;粒子群优化算法;代理模型;长航时无人机
中图分类号: 文献标志码:

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近年来,国内外开展了许多相关方面的研
引言究。在长航时无人机翼型优化过程中所采用的
长航时无人机作为现代战优化方法多为遗传算法。然而,遗传算法
争中侦察卫星与侦察飞机的重要补充和增强手段,已要求对种群进行大量的选择、交叉及变异操作,从而
成为当今各国武器发展的热点之一⋯。长航时无人导致优化过程中需反复调用分析模型,计算量大。而
机要求具备较强的续航性能。由于受重量和尺寸等且,当种群规模及进化代数不满足要求时,遗传算法
限制,必须对其气动外形进行优化设计以满足长航时可能收敛于局部最优解。
的需要。机翼是飞机的主要升力面,翼型决定了机翼文中研究一种基于粒子群算法与径向基函数代
的基本气动特性,是无人机续航性能优劣的决定性因理模型的长航时无人机翼型快速优化方法。使用粒
素。因此,对翼型的优化设计是长航时无人机设计的子群算法对长航时无人机翼型进行优化,并采用径向
关键部分。根据长航时无人机性能需求,翼型要在满基函数代理模型对分析模型进行近似以降低计
足高升力、大厚度及小的低头力矩等约束条件下具有算成本。最后通过对翼型的优化设计,检验
尽可能高的巡航升阻比。了文中所研究方法的有效性与实用性。
收稿日期:——
基金项目:国家自然科学基金;航空科学基金;北京理工大学优秀青年教师资助计划
资助
作者简介:安林雪一,女,山东东营人,硕士研究生,研究方向:飞行器总体设计,多学科设计优化。
· · 弹箭与制导学报第卷
约束粒子的飞行速度; 【】是单个粒子自身所找到
翼型参数化描述的最佳位置;。。【】是所有粒子迄今为止所找到的
目前常用的翼型外形描述方法有形函数线性扰最佳位置。可见,粒子群算法的进化操作算子比遗传
算法更简单,易于软件实现。
动法、特征参数描述法、正交基函数法和
表三种优化算法结果对比
方法,文中使用正交基函数法来描述翼型的几何
外形。
将翼型的设计变量作为每一个正交基函数的系一
一.,一. . ,
数,按式由非正交函数得到正交函数集一.,一. —. ,
一.,.一—. , .
。选取非正交函数一,当时,