Численная оптимизация положения механизации задней кромки профиля крыла самолета транспортной категории в посадочной конфигурации

Авторы

Березко М. Э.^{1, 2*}, Шевяков В. И.^2**

1. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4
2. ПАО «Яковлев», Ленинградский проспект, 68, Москва, 125315, Россия

*e-mail: maxberezko@yandex.ru
**e-mail: shevvi@mail.ru

Аннотация

Проведена численная оптимизации положения закрылка механизированных профилей во взлетно-посадочной конфигурации. В качестве варьируемых параметров выбирались щель между основной частью профиля и закрылком, перекрытие между основной частью профиля и закрылком, угол отклонения закрылка и угол отклонения задней части основной поверхности профиля («крыши»). Механизация передней кромки профиля не параметризировалась. Оптимизация проводилась с помощью построения поверхности отклика с использованием генетического алгоритма. Численное моделирование обтекания проведено с помощью ПО ANSYS FLUENT. Решалась система уравнений Навье–Стокса, осредненных по Рейнольдсу и замыкаемых моделью турбулентности Спаларта–Аллмараса. Представлены анализ и сравнение аэродинамических характеристик исходных и оптимизированных механизированных профилей.

Ключевые слова:

механизированный профиль, взлетно-посадочная конфигурация, генетический алгоритм, Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA)

Библиографический список

1.  Valarezo W.O., Dominik C.J., McGhee R.J. et al. Multi-element airfoil optimization for maximum lift at high Reynoldsnumbers // 9th Applied Aerodynamics Conference (23-25 September 1991; Baltimore, MD, USA). p. 3332. DOI: 10.2514/6.1991-3332
2.  Болсуновский А.Л., Бузоверя Н.П., Крутов А.А. и др. Расчетные и экспериментальные исследования возможности создания семейства транспортных самолетов различной грузоподъемности // Вестник Московского авиационного института. 2022. Т. 29. № 2. С. 7–19. DOI: 10.34759/vst-2022-2-7-19
3.  Варсегов В.Л., Абдуллах Б.Н. Газодинамическая оптимизация лопаточных диффузоров клиновидной формы центробежного компрессора малоразмерных турбореактивных двигателей на основе численного моделирования // Вестник Московского авиационного института. 2019. Т. 26. № 4. С. 134–143. DOI: 10.34759/vst-2019-4-134-143
4.  Kaul U.K., Nguyen N.T. Lift optimization study of a multi-element three-segment variable camber airfoil // 34th AIAA Applied Aerodynamics Conference (13-17 June 2016; Washington, D.C.). p. 3569. DOI:10.2514/6.2016-3569
5.  Franke D.M. Aerodynamic optimization of a high-lift system with kinematic constraints // In: Dillmann A., Heller G., Kreplin H.P. et al. (eds) New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics VIII. Notes on Numerical Fluid Mechanics and Multidisciplinary Design. Vol 121. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. С. 9-16. DOI: 10.1007/978-3-642-35680-3_2
6.  Бузоверя Н.П., Кроткое Д.П. Метод локальных вариаций поверхности в задачах оптимизации формы профиля // Ученые записки ЦАГИ. 1988. Т. 19. № 5. С. 1–12.
7.  Болсуновский А.Л., Бузоверя Н.П., Захаров А.Г. и др. Проектирование профилей с заданными свойствами при помощи численной оптимизации // Модели и методы аэродинамики: Материалы XIV Международной школы-семинара (04–13 июня 2014; Евпатория). М.: Московский центр непрерывного математического образования, 2014. С. 27–28.
8.  Романова Т.Н., Пащенко О.Б., Гаврилова Н.Ю., Щетинин Г.А. Многодисциплинарная оптимизация конфигураций горизонтального оперения маневренного самолета // Вестник Московского авиационного института. 2016. Т. 23. № 4. С. 17–25.
9.  Пархаев Е.С., Семенчиков Н.В. Методика аэродинамической оптимизации крыльев малоразмерных беспилотных летательных аппаратов // Вестник Московского авиационного института. 2018. Т. 25. № 3. С. 7–16.
10.  Spalart P., Allmaras S. A one-equation turbulence model for aerodynamic flows // 30th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit (06-09 January 1992; Reno, NV, USA). p. 439. DOI: 10.2514/6.1992-439
11.  Santner T.J., Williams B.J., Notz W.I. The design and analysis of computer experiments. – New York: Springer, 2003. - 296 p.
12.  Acar E. Various approaches for constructing an ensemble of metamodels using local measures // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2010. Vol. 42. No. 6, pp. 879-896. DOI: 10.1007/s00158-010-0520-z
13.  Viana F.A.C., Haftka R.T., Steffen V. Multiple surrogates: how cross-validation errors can help us to obtain the best predictor // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2009. Vol. 39. No. 4, pp. 439-457. DOI: 10.1007/s00158-008-0338-0
14.  Krige D.G. A statistical approach to some basic mine valuation problems on the Witwatersrand // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 1951. Vol. 52. No. 6, pp. 119-139.
15.  Matheron G. Principles of geostatistics // Economic geology. 1963. Vol. 58. No. 8, pp. 1246-1266. DOI: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246
16.  Stein M.L. Interpolation of spatial data: some theory for kriging. – Springer Science & Business Media, 2012. - 272 p.
17.  Ben Salem M., Roustant O., Gamboa F. et al. Universal prediction distribution for surrogate models // SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification. 2017. Vol. 5. No. 1, pp. 1086-1109. DOI: 10.1137/15M1053529
18.  Игнатьев С.Г., Хозяинова Г.В., Юдин Г.А. Руководство для конструкторов по проектированию самолетов. Т. 1. Книга 1. Выпуск 1 «Аэродинамика крыльев большого удлинения с механизацией передней и задней кромок дозвуковых и околозвуковых пассажирских и транспортных самолетов». – М.: Издательский отдел ЦАГИ, 1993. – 27 с.
19.  Murata T., Ishibuchi H. MOGA: multi-objective genetic algorithms // IEEE International Conference on Evolutionary Computation (29 November - 01 December 1995; Perth, WA, Australia). Vol. 1, pp. 289-294.
20.  Болсуновский А.Л., Бузоверя Н.П., Чернышев И.Л. Гибридный генетический алгоритм оптимизации для задач аэродинамического проектирования // Аэродинамика летательных аппаратов: Материалы XIII школы-семинара (28 февраля – 01 марта 2002; п. Володарского). Жуковский: Изд-во ЦАГИ им. профессора Н.Е. Жуковского, 2002. С. 21–22.