[发明专利]一种基于模型融合方法的大展弦比机翼优化设计方法

权利要求书

1.一种基于模型融合方法的大展弦比机翼优化设计方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1：根据设计要求，选择初始参考翼型以及机翼相关形状参数，确定设计工况；

步骤2：根据需求建立结构学科的优化模型与系统级优化模型；

步骤3：使用气动结构耦合建模技术建立高、低精度大展弦比机翼气动结构耦合分析模型；气动学科网格密度是计算成本与计算精度的主要因素，因此在气动分析模型中使用粗网格建立低精度分析模型，使用细网格建立高精度的分析模型；

步骤4：使用试验设计方法分别生成N^h个高精度样本点和N^l个低精度样本点；样本点数量与系统级优化设计变量维度n_v相关；其中低精度样本点中需包含所有的高精度样本点；

步骤5：调用步骤3中高、低精度大展弦比机翼气动结构耦合分析模型，获得步骤4中的N^h和N^l个样本点处的模型响应值，存储高、低精度样本点信息；

步骤6:使用模型融合方法将高、低精度样本点信息进行融合，建立代理模型；所述的代理模型为由修正模型的代理模型与误差模型的代理模型组成的融合模型y^s(x)；

步骤6的具体实现方法如下：

步骤6.1：根据高精度样本以及相应的低精度样本信息，使用最小二乘法获得低精度大展弦比机翼气动结构耦合分析样本点的修正因子如式(1)所示：

其中：N^h为高精度大展弦比机翼气动结构耦合分析样本点个数；y^h(x_i)为高精度气动结构耦合分析模型的响应值，y^l(x_i)为低精度气动结构耦合分析模型的响应值，所述的响应值包括升阻比、结构质量，结构最大应力，结构最大位移；ρ₀、ρ₁为低精度气动结构耦合分析模型样本点的修正因子，每一个响应值均有自己对应的修正因子；

步骤6.2：使用步骤6.1中的低精度气动结构耦合分析模型样本点的修正因子对所有低精度气动结构耦合分析模型样本点进行修正，基于修正后的低精度气动结构耦合分析模型样本信息使用Kriging方法构造代理模型，低精度气动结构耦合分析模型的修正模型y^l_s(x)表示为：

y^l_s(x)＝ρ₀+ρ₁y^l(x) (2)

其中y^l(x)为低精度气动结构耦合分析模型样本点的响应值，使用式(2)对所有低精度气动结构耦合分析模型样本点数据进行修正获得低精度气动结构耦合分析模型的修正模型y^l_s(x)；使用Kriging方法完成低精度气动结构耦合分析模型修正模型y^l_s(x)的代理模型y_s^s(x)构造；

步骤6.3：计算步骤5中高精度气动耦合分析模型与步骤6.2中低精度气动结构耦合分析模型的修正模型之间的误差值δ(x_i)，误差值δ(x_i)通过式(3)计算获得：

δ(x_i)＝y^h(x_i)-y^l_s(x_i)＝y^h(x_i)-[ρ₀+ρ₁y^l(x_i)](i＝1,2,3…N^h) (3)

基于误差信息δ(x_i)，使用Kriging方法，完成误差模型的代理模型δ^s(x)的构造；

步骤6.4：构建由步骤6.2中的修正模型的代理模型y_s^s(x)与步骤6.3中的误差模型的代理模型δ^s(x)组成的融合模型y^s(x)，如式(4)所示：

y^s(x)＝y_s^s(x)+δ^s(x) (4)

所述的融合模型y^s(x)为高精度气动结构耦合分析模型的代理模型；

步骤7：基于步骤6中所建立的融合模型y^s(x)，使用罚函数处理问题中的复杂约束，使用优化算法进行系统优化问题求解，得到基于当前融合模型y^s(x)的最优解

所述的罚函数如式(5)所示：

F(x)＝f(x)+M*P(x)M＞0

其中：F(x)为处理后的优化目标，f(x)为原始优化目标，M为惩罚因子，P(x)为约束违背度，g_i(x)为不等式约束，h_i(x)为等式约束，m为不等式约束个数，l为约束总个数；

步骤8：调用步骤3中的高精度的大展弦比机翼气动结构耦合分析模型，获得步骤7中的融合模型的最优解处的真实响应值；计算最优解的真实响应值与融合模型的差值，根据差值大小判定该优化结果是否可信；若不可信则返回步骤4，增加低精度大展弦比机翼气动结构耦合分析模型样本点数量，重复步骤5、6、7、8，直至获得可信的优化结果，若可信则输出最优设计结果，即完成考虑气动结构耦合问题的大展弦比机翼的高效优化设计。