甘文彪， 周洲， 許曉平

1. 北京航空航天大學(xué) 無(wú)人駕駛飛行器設(shè)計(jì)研究所， 北京　100191

2. 西北工業(yè)大學(xué) 航空學(xué)院， 西安　710072

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仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)分層協(xié)同設(shè)計(jì)及分析

甘文彪1, *， 周洲2， 許曉平2

1. 北京航空航天大學(xué) 無(wú)人駕駛飛行器設(shè)計(jì)研究所， 北京100191

2. 西北工業(yè)大學(xué) 航空學(xué)院， 西安710072

摘要:結(jié)合“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)(UAV)和高山兀鷲提出了太陽(yáng)能UAV的某仿生全翼式構(gòu)型，針對(duì)該構(gòu)型開(kāi)展了氣動(dòng)分層協(xié)同設(shè)計(jì)及分析。在設(shè)計(jì)和分析過(guò)程中，自下而上將設(shè)計(jì)分為三個(gè)層次，基于縱向配平需要以低雷諾數(shù)反彎內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì)為第一設(shè)計(jì)層次，基于高升力需求以外翼設(shè)計(jì)為第二設(shè)計(jì)層次，以UAV全機(jī)性能設(shè)計(jì)為第三設(shè)計(jì)層次；與此同時(shí)，每個(gè)層次均采用基于代理模型的基本優(yōu)化流程，三個(gè)層次的設(shè)計(jì)自上而下來(lái)相互協(xié)同，最終得到滿足指標(biāo)的設(shè)計(jì)結(jié)果。研究結(jié)果表明：分層協(xié)同設(shè)計(jì)提高了設(shè)計(jì)效率，獲得了高效的仿生全翼式太陽(yáng)能UAV構(gòu)型；證明了設(shè)計(jì)方法的可行性和設(shè)計(jì)結(jié)果的有效性。

關(guān)鍵詞:仿生全翼式； 太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)； 分層協(xié)同優(yōu)化； 氣動(dòng)設(shè)計(jì)； 性能分析

太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)利用太陽(yáng)光輻射能作為動(dòng)力，未來(lái)可作為綠色長(zhǎng)久可持續(xù)飛行平臺(tái)，在軍民用方面都具有廣闊的應(yīng)用前景。為了滿足任務(wù)需求，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)一般需要更高的飛行高度、更強(qiáng)的氣動(dòng)效能和更大的光伏組件吸收面積。因此，目前迫切需要開(kāi)展高空高效太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)的總體氣動(dòng)設(shè)計(jì)研究。

長(zhǎng)期以來(lái)，由于氣動(dòng)設(shè)計(jì)分析水平所限，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)大量采用大展弦比常規(guī)布局，設(shè)計(jì)研究重點(diǎn)關(guān)注的是翼型及機(jī)翼設(shè)計(jì)[1-7]，但是為了實(shí)現(xiàn)“永久”可持續(xù)任務(wù)，顯然需要更多地關(guān)注太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)的三維全機(jī)氣動(dòng)設(shè)計(jì)。

近年來(lái)，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)的氣動(dòng)設(shè)計(jì)相關(guān)研究逐步得到深入。Marchman和Abtahi[8]對(duì)展弦比8的低雷諾數(shù)機(jī)翼進(jìn)行了分析，Liu[9]分析了Wortmann機(jī)翼的非定常流動(dòng)特性，Muller[10]和Lian[11]等分別對(duì)微型飛行器低雷諾數(shù)空氣動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了回顧，白鵬[12]對(duì)微型飛行器低雷諾數(shù)若干空氣動(dòng)力學(xué)問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)研究，肖天航[13]研究了低雷諾數(shù)非定常流場(chǎng)的數(shù)值模擬方法及其在微型飛行器上的應(yīng)用，這些研究關(guān)注了低雷諾數(shù)下的機(jī)翼氣動(dòng)特征，為高空太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)所面臨的低雷諾數(shù)氣動(dòng)問(wèn)題的分析奠定了基礎(chǔ)。Esmaeel等[14]針對(duì)Parastoo太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)進(jìn)行了氣動(dòng)分析和優(yōu)化選型。甘文彪[15]研究了改進(jìn)的層流動(dòng)能模型并將其應(yīng)用到低雷諾數(shù)太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)的氣動(dòng)設(shè)計(jì)及分析，李沛峰等[16]開(kāi)展了基于工程的跨聲速機(jī)翼兩步優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，李焦贊和高正紅[17]對(duì)多變量氣動(dòng)設(shè)計(jì)問(wèn)題分層協(xié)同優(yōu)化進(jìn)行了研究。這些以及更多的研究[18-20]主要基于常規(guī)布局，為太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)提供了參考。而為得到更好的氣動(dòng)性能，常規(guī)布局一般需要增大展弦比，這將極大地增加氣動(dòng)彈性等方面的設(shè)計(jì)難度。于是，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)新布局應(yīng)運(yùn)而生。

“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)采用了全翼式布局(沒(méi)有典型尾翼)，高山兀鷲飛翔時(shí)具有類(lèi)全翼面式特征。本文將 “太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)和高山兀鷲結(jié)合提出一種新布局。針對(duì)這種新布局，探索性地對(duì)其開(kāi)展了氣動(dòng)設(shè)計(jì)及分析研究。

1分層協(xié)同設(shè)計(jì)及分析方法

為了降低設(shè)計(jì)的計(jì)算量和提高分析的精細(xì)化水平，針對(duì)太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)需要開(kāi)展分層協(xié)同設(shè)計(jì)和分析。全文研究將側(cè)重于兩個(gè)方面：一是闡明具有系統(tǒng)級(jí)特征的氣動(dòng)分層協(xié)同設(shè)計(jì)思路的實(shí)現(xiàn)過(guò)程(對(duì)應(yīng)第1節(jié))；二是設(shè)計(jì)結(jié)果的檢驗(yàn)性分析(對(duì)應(yīng)第2節(jié))。 在設(shè)計(jì)思路的實(shí)現(xiàn)方面：首先，提出了某仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)構(gòu)型，并確定了分層協(xié)同設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)；其次，針對(duì)該構(gòu)型將確定具體的分層協(xié)同設(shè)計(jì)思路；接著，將回顧分層協(xié)同設(shè)計(jì)所采用的靈敏度分析方法；最后，將介紹各設(shè)計(jì)層次中所采用的具體優(yōu)化流程。

1.1仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)構(gòu)型的提出

為了利用太陽(yáng)能實(shí)現(xiàn)“綠色永久飛行”，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)應(yīng)具有盡可能高的氣動(dòng)性能和盡可能大的光伏組件鋪設(shè)面積。長(zhǎng)期以來(lái)，太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)往往采用常規(guī)布局，很難挖掘氣動(dòng)和能源系統(tǒng)的效能。因此，“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)采用了全翼式布局，但由于采用多級(jí)拼接使全機(jī)的展弦比過(guò)大，從而導(dǎo)致飛行穩(wěn)定性和氣動(dòng)彈性方面所存在的問(wèn)題突出。 而高山兀鷲的外形具有類(lèi)全翼面式特征，其鷲身具有升力翼面的構(gòu)造，可以將兩者結(jié)合得到一種仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)構(gòu)型。這種構(gòu)型的設(shè)計(jì)思路是：①以“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)的單級(jí)構(gòu)型為出發(fā)點(diǎn)；②不依賴單純?cè)龃笳瓜冶葋?lái)提高升阻性能；③結(jié)合高山兀鷲鷲身的升力翼面外形；④在“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)單級(jí)基礎(chǔ)上，以類(lèi)鷲身升力翼面作為機(jī)身；⑤依據(jù)高山兀鷲飛翔時(shí)腹部外形，給出端板和方向舵，確定初始構(gòu)型。仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)的構(gòu)型如圖1所示。

圖1仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)(UAV)
Fig.1Bionic full-wing typical solar-powered unmanned aerial vehicle(UAV)

1.2分層協(xié)同設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)

在確定具體的分層協(xié)同設(shè)計(jì)思路之前，首要的是確定設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。這包括2個(gè)部分：①基本構(gòu)型的氣動(dòng)分析和確定；②設(shè)計(jì)思路的出發(fā)點(diǎn)。

在進(jìn)行基本構(gòu)型的氣動(dòng)分析和確定時(shí)：首先，基于1.1節(jié)提出的仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)構(gòu)型，采用工程快速算法等方法進(jìn)行基本的構(gòu)型配置，得到初始基本構(gòu)型(簡(jiǎn)稱基本構(gòu)型)；其次，針對(duì)基本構(gòu)型，采用精細(xì)化方法(如改進(jìn)的層流動(dòng)能模型方法)進(jìn)行數(shù)值模擬，得到基本的流動(dòng)特征、氣動(dòng)性能以及飛行品質(zhì)；接著，確定流動(dòng)特征、氣動(dòng)性能和飛行品質(zhì)中的核心點(diǎn)，并確定一般意義上的設(shè)計(jì)目標(biāo)和約束條件(這里以縱向氣動(dòng)性能為設(shè)計(jì)目標(biāo)，以橫航向飛行品質(zhì)為約束和后驗(yàn)條件)；最后，圍繞設(shè)計(jì)目標(biāo)，基于飛行品質(zhì)來(lái)尋求設(shè)計(jì)思路的出發(fā)點(diǎn)。

針對(duì)設(shè)計(jì)思路的出發(fā)點(diǎn)：首先，以基本構(gòu)型為藍(lán)本；其次，依據(jù)橫航向飛行品質(zhì)要求，以相似準(zhǔn)則(如展向和弦向面參數(shù)等比例變化)和嚴(yán)格限定部分面參數(shù)(如上反角設(shè)計(jì)空間較小)；接著，分析可得，內(nèi)翼是影響升阻性能和縱向力矩配平的主要因素之一，外翼是影響升阻性能的主要因素之一，為尋求縱向氣動(dòng)性能最優(yōu)，期望采用自下而上的思路來(lái)分解設(shè)計(jì)層次；繼而，分析各設(shè)計(jì)層次，需要相互協(xié)同修正來(lái)滿足宏觀設(shè)計(jì)指標(biāo)，因此，需要采用自上而下的思路來(lái)協(xié)同；最后，設(shè)計(jì)思路的出發(fā)點(diǎn)可概括為自下而上來(lái)分解層次，自上而下來(lái)協(xié)同設(shè)計(jì)。層次分解是為關(guān)注影響全局的主要局部因素；協(xié)同設(shè)計(jì)是為了緊扣全局設(shè)計(jì)目標(biāo)。分層協(xié)同設(shè)計(jì)的各層次本質(zhì)上不區(qū)分層級(jí)高低，當(dāng)然，全機(jī)層次與全局設(shè)計(jì)目標(biāo)具有最直接的相關(guān)性,對(duì)該層次最終設(shè)計(jì)結(jié)果的氣動(dòng)性能和飛行品質(zhì)需要進(jìn)行后驗(yàn)型分析。設(shè)計(jì)過(guò)程中，將只給出設(shè)計(jì)結(jié)果的基本氣動(dòng)性能分析，而飛行品質(zhì)的后驗(yàn)型分析將不涉及(其將是一個(gè)需要后續(xù)深入分析的研究主題)。

1.3分層協(xié)同設(shè)計(jì)的思路

在確定基本構(gòu)型后，需要分解設(shè)計(jì)過(guò)程，研究的出發(fā)點(diǎn)是：依據(jù)自下而上的思路，確定具有系統(tǒng)級(jí)特征的設(shè)計(jì)層次，即“內(nèi)翼翼型→外翼→全機(jī)”層次分解；遵循自上而下的思路對(duì)各層次進(jìn)行協(xié)同，適時(shí)修正設(shè)計(jì)空間和約束條件，最終設(shè)計(jì)得到高效全機(jī)構(gòu)型。分層協(xié)同設(shè)計(jì)框架如圖2所示。

圖2分層協(xié)同設(shè)計(jì)框架
Fig.2Multilevel collaboration design framework

設(shè)計(jì)過(guò)程可概括為以下5部分：①確定無(wú)人機(jī)仿生的全翼式基本構(gòu)型和設(shè)計(jì)的層次水平數(shù)，即在“太陽(yáng)神”無(wú)人機(jī)基礎(chǔ)上耦合大弦長(zhǎng)的內(nèi)翼，可依據(jù)內(nèi)翼、外翼和整機(jī)自下而上來(lái)劃分層次； ②基于配平需要確定內(nèi)翼設(shè)計(jì)為第一設(shè)計(jì)層次，分析內(nèi)外翼的重要性，顯然內(nèi)翼是主要的配平高升力部件，要有針對(duì)的設(shè)計(jì)內(nèi)翼翼型；③ 基于高升力需求確定外翼設(shè)計(jì)為第二設(shè)計(jì)層次，外翼為采用近似直翼布置的重要升力部件，需要開(kāi)展翼型和機(jī)翼設(shè)計(jì)；④確定全機(jī)綜合設(shè)計(jì)為第三設(shè)計(jì)層次，主要針對(duì)安裝角、上反角、前后緣曲線以及端板尺寸等面參數(shù)；⑤各層次的協(xié)同，如果不滿足總體設(shè)計(jì)確定的指標(biāo)，則返回第一層次繼續(xù)設(shè)計(jì)，直至得到可行的設(shè)計(jì)結(jié)果。

在各層次協(xié)同時(shí)要特別注意4點(diǎn)：①各層次設(shè)計(jì)需要針對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)和力矩約束來(lái)開(kāi)展靈敏度分析；②各層次設(shè)計(jì)時(shí)要得到全部設(shè)計(jì)變量在本層次內(nèi)的靈敏度分析結(jié)果，并提煉出重要設(shè)計(jì)變量；③依據(jù)各層次的抽樣結(jié)果，以重要設(shè)計(jì)變量來(lái)劃分水平因次并重新確定其設(shè)計(jì)空間，與此同時(shí)，適時(shí)調(diào)整下一層次的設(shè)計(jì)目標(biāo)；④ 各層次靈敏度分析結(jié)果細(xì)分給其他層次，例如，以第二層次得到的力矩靈敏度分析結(jié)果為依據(jù)，下一輪設(shè)計(jì)時(shí)可改變第一層次設(shè)計(jì)的力矩約束。

1.4分層協(xié)同設(shè)計(jì)的靈敏度分析方法

靈敏度分析伴隨著整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程，每一設(shè)計(jì)層次的靈敏度分析都需要確定重要設(shè)計(jì)變量。重要設(shè)計(jì)變量的主要用途是：以其靈敏度分析結(jié)果為依據(jù)，來(lái)適時(shí)調(diào)整本層次內(nèi)設(shè)計(jì)變量的設(shè)計(jì)空間，并用來(lái)協(xié)同修改其他層次的設(shè)計(jì)約束和設(shè)計(jì)目標(biāo)。靈敏度分析的過(guò)程如下：

1) 層次內(nèi)的靈敏度分析，所采用的計(jì)算原理公式為

(1)

(2)

由于靈敏度分析在抽樣結(jié)果的基礎(chǔ)上展開(kāi)，而抽樣的前提可以確定變量具有正態(tài)分布特征，經(jīng)過(guò)分析推導(dǎo)，正態(tài)分布變量的靈敏度分析公式與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量相同[17]，這樣可以極大簡(jiǎn)化靈敏度分析的計(jì)算過(guò)程。

2) 層次內(nèi)重要設(shè)計(jì)變量的確定。在各層次內(nèi)依據(jù)靈敏度分析結(jié)果，保留主效應(yīng)因子和交互因子較大的變量為重要設(shè)計(jì)變量。

3) 重要設(shè)計(jì)變量的靈敏度分析的作用。在各層次優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上，依據(jù)重要設(shè)計(jì)變量靈敏度分析的結(jié)果，重新確定設(shè)計(jì)空間，與此同時(shí)，適時(shí)調(diào)整下一層次的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

4) 依據(jù)各層次靈敏度分析結(jié)果，自上而下修改低層次設(shè)計(jì)的約束，直至滿足設(shè)計(jì)停止條件。

1.5設(shè)計(jì)中的優(yōu)化流程

在每一層次的設(shè)計(jì)過(guò)程中都采用基于代理模型的基本優(yōu)化流程，如圖3所示。

圖3基本優(yōu)化流程
Fig.3Basic optimization process

優(yōu)化流程包括5個(gè)部分：①參數(shù)化表達(dá)和初始抽樣； ②變可信度的求解；③依據(jù)代理模型來(lái)優(yōu)化；④增加新樣本點(diǎn)繼續(xù)優(yōu)化；⑤驗(yàn)證設(shè)計(jì)結(jié)果。每一層次優(yōu)化流程的詳細(xì)參數(shù)將在設(shè)計(jì)結(jié)果分析部分給出。

特別需要指出的是基于代理模型開(kāi)展優(yōu)化時(shí)，以改進(jìn)的層流動(dòng)能模型方法(Modifiedk-kL-ω)作為精細(xì)求解方法，二維設(shè)計(jì)采用Kriging代理模型，三維設(shè)計(jì)時(shí)采用徑向基函數(shù)(Radial Basis Function，RBF)作為代理模型，優(yōu)化算法采用多目標(biāo)免疫遺傳算法，優(yōu)化流程的更詳細(xì)情況可參見(jiàn)文獻(xiàn)[15]。一般情況下，變量數(shù)目不是很多時(shí)，一個(gè)優(yōu)化流程內(nèi)，基于代理模型以200個(gè)體編碼的抗體群進(jìn)化30代。

1.6優(yōu)化流程中的數(shù)值模擬方法

精細(xì)化分析時(shí)，所采用的改進(jìn)層流動(dòng)能模型方法包括以下輸運(yùn)方程：

(3)

(4)

(5)

其中特別指出的是，式(5)中比耗散率產(chǎn)生項(xiàng):

(6)

式中：kT為湍動(dòng)能;kL為層流動(dòng)能;ω為湍流比耗散率;S為剪切率;PT和PL分別為湍動(dòng)能和層流動(dòng)能的生成項(xiàng)；RB和RN分別為旁路和自然轉(zhuǎn)捩生成項(xiàng);ν和αT分別為層流和湍流的運(yùn)動(dòng)黏性系數(shù);Pλ為長(zhǎng)度尺度無(wú)量綱比值;d為壁面距離;νTS為小渦湍流黏性；Cf1為分離流轉(zhuǎn)捩相關(guān)參量;C×為無(wú)量綱參數(shù)(下標(biāo)×指代式中不同下標(biāo))。模型參數(shù)詳細(xì)定義可參見(jiàn)文獻(xiàn)[15]。

為驗(yàn)證數(shù)值方法的有效性，針對(duì)展弦比為8.9的FX-63-137低雷諾數(shù)機(jī)翼三維流動(dòng)特征進(jìn)行了數(shù)值模擬[15]。該機(jī)翼繞流存在三維分離氣泡、轉(zhuǎn)捩、湍流以及翼尖渦干擾等特征。

圖4給出了升力系數(shù)CL和阻力系數(shù)CD的計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值的對(duì)比。由圖4可知，宏觀上計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值吻合較好；但大迎角時(shí)(α=14°)，誤差仍較大，這是因?yàn)榱鲃?dòng)出現(xiàn)了大分離數(shù)值模擬的精度降低。圖5為典型狀態(tài)的機(jī)翼表面極限流線(以壓力系數(shù)Cp表征)。由極限流線可知，流動(dòng)在機(jī)翼上形成了三維大范圍的顯著分離，在分離線和再附線之間的分離區(qū)壓力系數(shù)變化很??；由于翼尖渦的存在，流動(dòng)在翼尖發(fā)生了較大范圍的分離，并在展向95%位置的后緣誘導(dǎo)出小范圍的二次分離；與此同時(shí)，轉(zhuǎn)捩位置也受到了翼尖渦的影響。

計(jì)算結(jié)果表明：數(shù)值模擬方法能較好地模擬典型低雷諾數(shù)機(jī)翼的宏觀氣動(dòng)特性和基本流動(dòng)特征。數(shù)值模擬方法更詳細(xì)的驗(yàn)證可參閱文獻(xiàn)[15]。

圖4計(jì)算與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比
Fig.4Comparison of computation and experiment results

圖5典型狀態(tài)的機(jī)翼表面極限流線(α=3°)
Fig.5Limit streamlines of the wing at typical state
(α=3°)

2設(shè)計(jì)結(jié)果及分析

對(duì)于復(fù)雜的設(shè)計(jì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，分層協(xié)同設(shè)計(jì)就是要把復(fù)雜的設(shè)計(jì)問(wèn)題分解為幾個(gè)簡(jiǎn)單的子系統(tǒng)層次的設(shè)計(jì)問(wèn)題，而各子層次通過(guò)相互協(xié)作來(lái)完成設(shè)計(jì)。結(jié)合總體方案和太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)現(xiàn)狀，確定設(shè)計(jì)指標(biāo)為巡航最大升阻比Kcruise>32, 巡航速度下的力矩系數(shù)有dCm/dCL≤-8%。依據(jù)設(shè)計(jì)指標(biāo)和第1節(jié)的設(shè)計(jì)方法，這里重點(diǎn)闡述設(shè)計(jì)問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)和設(shè)計(jì)結(jié)果的基本分析。設(shè)計(jì)過(guò)程有多輪各層次的協(xié)同設(shè)計(jì)，在結(jié)果分析中,僅給出最后一輪協(xié)同設(shè)計(jì)的結(jié)果。

2.1內(nèi)翼層次的設(shè)計(jì)

2.1.1內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì)問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)

對(duì)全翼式構(gòu)型來(lái)說(shuō)，內(nèi)翼對(duì)保持全機(jī)配平和提高升阻性能具有重要意義。因此，開(kāi)展第一層次的設(shè)計(jì)(反彎內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì))。鑒于精細(xì)化描述反彎特征的需要，應(yīng)該采用較多的設(shè)計(jì)變量來(lái)描述翼型的局部變化。于是，采用Hicks-Henne型函數(shù)方法來(lái)參數(shù)化翼型。該方法的翼型垂向坐標(biāo)確定公式為

(7)

(8)

式中：y為翼型初始垂向坐標(biāo)值；yb為初始垂向坐標(biāo)值；yi為垂向加權(quán)擾動(dòng)坐標(biāo)值；ai為加權(quán)值；n和m為常數(shù)；a1～a9對(duì)應(yīng)的n為3，m為0.1～0.9；a10對(duì)應(yīng)的n為1，m為0.95。對(duì)翼型的厚度和中部進(jìn)行約束，即厚度不小于原始翼型，翼型中部要平滑過(guò)渡。設(shè)計(jì)時(shí)上下表面共有20個(gè)設(shè)計(jì)變量。

在Hicks-Henne型函數(shù)調(diào)整后將得到更新翼型，針對(duì)更新翼型需要開(kāi)展網(wǎng)格的自動(dòng)生成，采用無(wú)限插值技術(shù)[15]，通過(guò)程序來(lái)進(jìn)行網(wǎng)格變形重構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格的自動(dòng)生成。設(shè)計(jì)過(guò)程包括139次計(jì)算流體力學(xué)(CFD)求解，經(jīng)過(guò)了3輪的協(xié)同設(shè)計(jì)(即設(shè)計(jì)系統(tǒng)各層次協(xié)同，使該層次約束和目標(biāo)發(fā)生了3次修正，1.5節(jié)的優(yōu)化流程在該層次運(yùn)行了3次)，并進(jìn)行了相應(yīng)的代理模型重構(gòu)。

基于靈敏度分析結(jié)果，經(jīng)過(guò)協(xié)同設(shè)計(jì)的修正，最后一輪設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型表達(dá)形式為

max:K1，K2

(9)

2.1.2內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì)結(jié)果分析

在設(shè)計(jì)過(guò)程中，基于全機(jī)配平的需要來(lái)設(shè)計(jì)反彎翼型，設(shè)計(jì)變量空間依據(jù)反彎特征和各層次的協(xié)同來(lái)確定。表1給出了內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì)的效率。方法1指通常的基于代理模型優(yōu)化方法、方法2為直接優(yōu)化方法、方法3為分層協(xié)同優(yōu)化方法,Shape指CFD計(jì)算的外形數(shù)目， Time為總機(jī)時(shí)。翼型每次CFD計(jì)算費(fèi)時(shí)10 min，每輪優(yōu)化算法計(jì)算費(fèi)時(shí)1 h，由方法1和方法2的總時(shí)間預(yù)估得到，下文同。顯然，分層協(xié)同優(yōu)化方法效率較高且兼顧了全局協(xié)同。

表1　內(nèi)翼翼型設(shè)計(jì)效率

圖6給出了翼型外形對(duì)比圖。設(shè)計(jì)翼型為大反彎翼型，在翼型上表面1/4位置處曲率變化比較平滑，有利于調(diào)控分離氣泡位置和焦點(diǎn)位置。

圖7為內(nèi)翼原始與設(shè)計(jì)翼型在設(shè)計(jì)雷諾數(shù)下的氣動(dòng)性能對(duì)比圖。由圖可知，相同迎角時(shí)設(shè)計(jì)翼型的升阻比有較大提高(最大升阻比由53.5提高到68.4)；設(shè)計(jì)翼型力矩系數(shù)為0.02左右。設(shè)計(jì)翼型在力矩性能、飛行可用邊界優(yōu)于原始翼型。

圖6內(nèi)翼翼型外形對(duì)比
Fig.6Shape comparison of inner wing airfoil

圖7設(shè)計(jì)與原始翼型在設(shè)計(jì)雷諾數(shù)下的氣動(dòng)性能的比較
Fig.7Comparison of aerodynamic performance of design and original airfoil at design Reynolds

圖8給出了巡航時(shí)內(nèi)翼原始與設(shè)計(jì)翼型的壓力系數(shù)Cp和摩擦阻力系數(shù)Cf的對(duì)比。由圖可知，在典型狀態(tài)(Re=2.6×105,α=8°)下，相比原始翼型，設(shè)計(jì)翼型分離靠后，且分離區(qū)較小，具有更小的壓差和摩擦阻力。

圖8原始與設(shè)計(jì)翼型的壓力系數(shù)和摩擦阻力系數(shù)的比較(Re=2.6×105, α=8°)
Fig.8Comparison of Pressure coefficient and skin friction drag coefficient of design and original airfoil (Re=2.6×105, α=8°)

圖9為內(nèi)翼設(shè)計(jì)翼型(Re=2.6×105,α=8°)的湍動(dòng)能圖。由圖9可知，層流分離氣泡起始于翼型焦點(diǎn)附近，湍動(dòng)能的變化反映了翼型上表面由層流轉(zhuǎn)捩到湍流的流動(dòng)發(fā)展特征；在分離氣泡區(qū)，湍動(dòng)能的增長(zhǎng)逐漸變得迅速；以致流動(dòng)發(fā)生轉(zhuǎn)捩，進(jìn)而形成流動(dòng)再附現(xiàn)象；全局的湍動(dòng)能變化反映出邊界層變化和分離轉(zhuǎn)捩直接相關(guān)。

為了給全機(jī)層次設(shè)計(jì)提供協(xié)同所需的內(nèi)翼氣動(dòng)參數(shù)，進(jìn)一步在不同雷諾數(shù)下開(kāi)展了計(jì)算，狀態(tài)為Re=5.0×104，1.0×105，2.0×105，2.6×105，3.0×105，4.0×105。圖10為不同雷諾數(shù)下的氣動(dòng)性能。由圖10可知，在Re>1.0×105時(shí)翼型升阻比和力矩性能變化較小，在α=0～10°維持較好的升力系數(shù)線性段，力矩系數(shù)基本不變；隨雷諾數(shù)減小，氣動(dòng)性能下降，特別是Re=5.0×104時(shí)氣動(dòng)性能顯著降低。

圖9內(nèi)翼設(shè)計(jì)翼型的湍動(dòng)能kT(Re=2.6×105, α=8°)
Fig.9Turbulent kinetic energy kTof inner wing design airfoil (Re=2.6×105, α=8°)

2.2外翼層次的設(shè)計(jì)

無(wú)人機(jī)所采用的大展弦比外翼對(duì)全機(jī)性能影響較大。協(xié)同內(nèi)翼設(shè)計(jì)結(jié)果和全機(jī)需求，每輪外翼層次的設(shè)計(jì)分為兩步：翼型和機(jī)翼三維面設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)過(guò)程應(yīng)用優(yōu)化流程。翼型設(shè)計(jì)把握了二維性能，應(yīng)用翼型設(shè)計(jì)結(jié)果來(lái)開(kāi)展面參數(shù)設(shè)計(jì)，這樣既可以提高效率又能對(duì)比二維和三維的差別。

2.2.1外翼翼型的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)過(guò)程包括143次CFD求解，經(jīng)過(guò)了5輪的協(xié)同設(shè)計(jì)，優(yōu)化流程自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)。采用類(lèi)函數(shù)/形狀函數(shù)變化 (Class function/Shape function Transformation，CST)方法[15]來(lái)參數(shù)化翼型(原理如式(10))，共10個(gè)設(shè)計(jì)變量，采用無(wú)限插值技術(shù)來(lái)進(jìn)行網(wǎng)格變形重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格自動(dòng)生成。

圖10內(nèi)翼翼型氣動(dòng)性能
Fig.10Aerodynamic performance of inner wing airfoil

Z(ψ)=Cψ(ψ)Sψ(ψ)+Tψ(ψ)

(10)

式中：Cψ為分類(lèi)函數(shù)；Sψ為形狀函數(shù)；Tψ為厚度函數(shù)；ψ為多項(xiàng)式函數(shù)的自變量。

基于靈敏度分析結(jié)果，經(jīng)過(guò)協(xié)同設(shè)計(jì)的修正，最后一輪設(shè)計(jì)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

max: K1，K2

(11)

式中：K1為Re=2.6×105、α=4°時(shí)的升阻比；K2為Re=2.6×105、α=6°時(shí)的升阻比。不等式約束中包括翼型相對(duì)厚度不小于10%，dCm/dCL≤-10%為α=0～10°的力矩系數(shù)隱約束。

設(shè)計(jì)的基本流程與內(nèi)翼層次一致，這里只給出設(shè)計(jì)翼型的氣動(dòng)性能，為下一步三維面參數(shù)設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。圖11為設(shè)計(jì)翼型在不同雷諾下的氣動(dòng)性能。由圖11可知，設(shè)計(jì)狀態(tài)α=4°，6°的升阻比分別為69.4和89.6；隨雷諾數(shù)減小，翼型氣動(dòng)性能下降，在 Re≤1.0×105時(shí)升阻比顯著降低。

圖11外翼翼型氣動(dòng)性能
Fig.11Aerodynamic performance of outboard wing airfoil

2.2.2外翼三維面參數(shù)的設(shè)計(jì)

外翼三維面參數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)，必須兼顧高升阻特性和仿生全翼融合特性。為此，采用小后掠并翼尖圓滑過(guò)渡的近似直翼，整體上看類(lèi)似比較規(guī)整的禿鷲翅膀，這樣既有低誘導(dǎo)阻力的仿生特征，又能充分使設(shè)計(jì)翼型的優(yōu)勢(shì)在三維得到體現(xiàn)。

具體的機(jī)翼面參數(shù)化為： ①按照全機(jī)設(shè)計(jì)層次的要求，來(lái)約束翼面面積，對(duì)翼面截面的弦長(zhǎng)也做出合理約束；②確定面參數(shù)設(shè)計(jì)變量，翼面上反角，內(nèi)段、中段、外段和翼尖的外側(cè)截面弦長(zhǎng)，以及主升力機(jī)翼四段前緣的后掠角，外段和翼尖的前后緣邊線為三次曲線(共兩條，除前后掠決定控制點(diǎn)坐標(biāo)外，含設(shè)計(jì)變量8個(gè))，各曲線可分別表示為式(12)的形式，法向則由上反角來(lái)控制，共17個(gè)變量。

z-z0=[a1(y-y0)+b1(y-y0)2+

c1(y-y0)3]

(12)

式中：y0和z0為初始曲線坐標(biāo)值;y和z為變化后的曲線坐標(biāo)值;a1、b1和c1為曲線控制變量。在優(yōu)化流程中，通過(guò)程序來(lái)修改三維面設(shè)計(jì)變量，應(yīng)用非均勻有理B樣條(Non-uniformRationalB-Splines,NURBS)曲面來(lái)使其轉(zhuǎn)化為數(shù)字曲面的特征控制量，進(jìn)而針對(duì)數(shù)字曲面采用無(wú)限插值技術(shù)來(lái)更新實(shí)體模型。針對(duì)更新實(shí)體模型仍然基于無(wú)限插值技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格的自動(dòng)生成。以RBF為代理模型，包括191次CFD求解，經(jīng)過(guò)了7輪的協(xié)同設(shè)計(jì)，依據(jù)協(xié)同設(shè)計(jì)時(shí)靈敏度分析結(jié)果，適時(shí)修正設(shè)計(jì)變量的設(shè)計(jì)空間，確定設(shè)計(jì)約束。最后一輪設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

max:K1, dCm1/dCL1

(13)

式中:K1為Re=2.6×105、CL=0.8時(shí)的升阻比；K2為Re=2.6×105、CL=1.0時(shí)的升阻比；dCm1/dCL1為Re=2.6×105、CL=0.8～1.0時(shí)的力矩系數(shù)穩(wěn)定度。

圖12為原始與最終設(shè)計(jì)的翼面邊線對(duì)比，設(shè)計(jì)后邊線過(guò)渡平滑，前緣后掠角增大。

圖12原始和設(shè)計(jì)外翼的翼面邊線
Fig.12Original and design outboard wing edges

表2為外翼層次設(shè)計(jì)的效率。翼型每次CFD計(jì)算費(fèi)時(shí)10min，每次三維CFD計(jì)算費(fèi)時(shí)5h，每輪優(yōu)化算法計(jì)算費(fèi)時(shí)1h。顯然，分層協(xié)同優(yōu)化效率較高且能夠兼顧全局協(xié)同。

表2　外翼設(shè)計(jì)效率

圖13給出了不同狀態(tài)的外翼阻力系數(shù)對(duì)比。圖中：Cru指代Re=2.6×105、CL=0.8時(shí)的巡航狀態(tài)，HA指代Re=2.6×105、α=8°時(shí)的大迎角狀態(tài)，N為狀態(tài)排序號(hào)(指代第幾個(gè)狀態(tài))，下文同。由圖13可知，通過(guò)設(shè)計(jì)，巡航狀態(tài)的壓阻和摩阻均有一定減??；在大迎角狀態(tài)下，設(shè)計(jì)機(jī)翼的壓差阻力有極大地增加，這是流動(dòng)分離的必然結(jié)果。圖14為(最后一輪設(shè)計(jì)的) 外翼設(shè)計(jì)指標(biāo)結(jié)果對(duì)比。由圖14可知，通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)，外翼升阻比有提高(最大升阻比由31.3提高到32.7)，力矩性能有明顯改善。

圖13外翼的阻力系數(shù)對(duì)比
Fig.13Drag coefficient comparison of outboard wing

為了給全機(jī)層次提供協(xié)同所需的氣動(dòng)參數(shù)，在不同雷諾數(shù)下(Re=1.5×105，2.6×105，4.0×105)，對(duì)外翼開(kāi)展了計(jì)算，圖15為計(jì)算的氣動(dòng)性能。

由圖15可知，隨雷諾數(shù)減小，外翼的升阻比有明顯的下降，但仍能維持較好的力矩性能。外翼三維性能的宏觀變化趨勢(shì)與翼型具有一致性(如在相近升力系數(shù)下得到最優(yōu)升阻比)。

通過(guò)分步開(kāi)展設(shè)計(jì)，提高了外翼層次的設(shè)計(jì)效率，并較好地提高了外翼的氣動(dòng)性能。

圖14外翼設(shè)計(jì)指標(biāo)結(jié)果
Fig.14Design index result of outboard wing

圖15外翼氣動(dòng)性能
Fig.15Aerodynamic performance of outboard wing

2.3全機(jī)層次的設(shè)計(jì)

2.3.1全機(jī)層次設(shè)計(jì)問(wèn)題描述

全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)全機(jī)層次設(shè)計(jì)主要研究：仿生機(jī)身設(shè)計(jì)、內(nèi)外翼匹配、機(jī)腹端板和方向舵布置設(shè)計(jì)。而升降舵采用多段翼布置方式，全機(jī)構(gòu)型設(shè)計(jì)時(shí)與機(jī)身融為一體。從仿生、配平和制造的要求出發(fā)來(lái)初步確定設(shè)計(jì)空間，由內(nèi)翼和外翼協(xié)同設(shè)計(jì)結(jié)果來(lái)修正全機(jī)層次的設(shè)計(jì)空間和約束。

全機(jī)構(gòu)型具體參數(shù)化為：①充分應(yīng)用外翼層次設(shè)計(jì)結(jié)果，外翼的安裝角和上反角作為設(shè)計(jì)變量；②確定機(jī)身與外翼之間過(guò)渡段，其前后緣曲線為設(shè)計(jì)變量；③確定機(jī)身外形，機(jī)身前后緣曲線作為變量，內(nèi)翼層次設(shè)計(jì)翼型作為對(duì)稱截面；④給出端板形態(tài)，其位置和尺寸為設(shè)計(jì)變量；⑤ 選取常用典型翼型方向舵截面，其尺寸及安裝位置為設(shè)計(jì)變量；⑥依據(jù)宏觀設(shè)計(jì)指標(biāo)和第一、第二層次設(shè)計(jì)的結(jié)果來(lái)確定約束條件。

具體設(shè)計(jì)參數(shù)有：機(jī)身段和過(guò)渡段前后緣三次曲線，端板位置坐標(biāo)，端板厚度、長(zhǎng)度，方向舵位置坐標(biāo)，方向舵長(zhǎng)度，主升力機(jī)翼安裝角和上反角，共15個(gè)設(shè)計(jì)變量。各三次曲線的表達(dá)式與式(10)相同。

實(shí)體更新和網(wǎng)格重構(gòu)方法與2.2.2節(jié)相同。以RBF為代理模型，包括153次CFD求解，經(jīng)過(guò)了14輪的協(xié)同設(shè)計(jì)，當(dāng)全機(jī)面參數(shù)不變時(shí)，匹配第一層次首輪(內(nèi)翼)設(shè)計(jì)結(jié)果得到第1輪全機(jī)設(shè)計(jì)構(gòu)型，在此基礎(chǔ)上匹配第二層次首輪(外翼)設(shè)計(jì)結(jié)果就得到第2輪全機(jī)設(shè)計(jì)構(gòu)型。

2.3.2全機(jī)層次設(shè)計(jì)結(jié)果及分析

依據(jù)宏觀設(shè)計(jì)指標(biāo)和第一、第二層次協(xié)同設(shè)計(jì)的結(jié)果。設(shè)計(jì)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)形式為

max: K1

(14)

后兩個(gè)約束為隱約束，K1為Re=2.6×105、CL=0.7時(shí)的升阻比；K2為Re=2.6×105、CL=0.9時(shí)的升阻比。依據(jù)總體指標(biāo)要求和初始外形的分析結(jié)果，起飛和最大飛行高度狀態(tài)的配平升力系數(shù)分別約為0.5和0.9，需要特別指出的是：為了減小設(shè)計(jì)的計(jì)算量，設(shè)計(jì)只以K1為目標(biāo)，對(duì)K2施加罰函數(shù)約束，這一層次的設(shè)計(jì)僅在得到最終結(jié)果后，才對(duì)不同狀態(tài)的氣動(dòng)特性進(jìn)行檢驗(yàn)。

表3給出了全機(jī)設(shè)計(jì)的效率。每次全機(jī)CFD計(jì)算費(fèi)時(shí)5h，每輪優(yōu)化算法計(jì)算費(fèi)時(shí)1h。顯然，分層協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)極大地提高了效率，同時(shí)極大地降低了設(shè)計(jì)難度。

表3　全機(jī)設(shè)計(jì)效率

在設(shè)計(jì)過(guò)程中，多輪協(xié)同設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)目標(biāo)變化如圖16所示。由圖可知，全機(jī)設(shè)計(jì)點(diǎn)升阻比由最初15.3到第1輪的23.4，再到第2輪的26.4，最終逐漸上升到34.4。顯然，內(nèi)、外翼首輪協(xié)同極大地影響了全機(jī)的氣動(dòng)性能，這說(shuō)明了翼型和機(jī)翼對(duì)仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)也很重要。進(jìn)一步分析可反映出：在經(jīng)驗(yàn)缺乏時(shí)，基本構(gòu)型很難完整體現(xiàn)設(shè)計(jì)思想，同時(shí)也表明針對(duì)這種仿生構(gòu)型進(jìn)行分層協(xié)同設(shè)計(jì)的潛力巨大。

圖17給出了全機(jī)的阻力系數(shù)對(duì)比。由圖可知，相比基本構(gòu)型，設(shè)計(jì)構(gòu)型巡航狀態(tài)的壓阻有顯著減小，摩阻也略有減小；相比巡航狀態(tài)，設(shè)計(jì)構(gòu)型大迎角時(shí)的壓差阻力有極大地增大，這是大迎角下流動(dòng)分離所導(dǎo)致的必然結(jié)果。

為檢驗(yàn)無(wú)人機(jī)不同狀態(tài)下的基本氣動(dòng)特性，計(jì)算分析了起飛、巡航和最大高度的飛行狀態(tài)時(shí)的氣動(dòng)性能，此時(shí)，所對(duì)應(yīng)的雷諾數(shù)Re=4.0×105，2.6×105，1.5×105。圖18為全機(jī)設(shè)計(jì)構(gòu)型在不同飛行狀態(tài)下的氣動(dòng)性能。

圖16更新優(yōu)化次數(shù)與最優(yōu)解變化
Fig.16Number of update optimization times changing with optimal solution

圖17全機(jī)的阻力系數(shù)對(duì)比
Fig.17Drag coefficient comparison of full-aircraft

由圖18可知，隨雷諾數(shù)減小，最大升力系數(shù)略有減小，阻力系數(shù)有一定的增大，最大升阻比有明顯的下降(由36.4到34.4再到30.3)，仍能維持較好的力矩性能。

圖19為Re=2.6×105、α=0°時(shí)全機(jī)設(shè)計(jì)構(gòu)型巡航的流場(chǎng)，反映了過(guò)渡段和翼尖的繞流特征；機(jī)身及過(guò)渡段流線表明方向舵和機(jī)翼上反使過(guò)渡段流線發(fā)生了偏折，但影響區(qū)較?。灰砑饫@流表明翼尖渦集中影響了翼尖區(qū)域的流線和壓力系數(shù)分布。圖19(c)為小渦湍動(dòng)能kTS分布圖，反映了流動(dòng)的轉(zhuǎn)捩特征，顯然機(jī)身在中部流動(dòng)發(fā)生了轉(zhuǎn)捩，而機(jī)翼在后緣不遠(yuǎn)處才發(fā)生流動(dòng)轉(zhuǎn)捩。

圖18全機(jī)氣動(dòng)性能
Fig.18Aerodynamic performance of design full-aircraft

圖19全機(jī)巡航狀態(tài)流場(chǎng) (Re =2.6×105, α=0°)
Fig.19Cruise flow field of full-aircraft (Re=2.6×105, α=0°)

為了進(jìn)一步說(shuō)明大迎角下氣動(dòng)性能下降的機(jī)理，圖20給出了Re=2.6×105、α=8°全機(jī)設(shè)計(jì)構(gòu)型大迎角的典型流場(chǎng)。由極限流線可知，流動(dòng)在機(jī)翼上發(fā)生了兩次分離，分別為前緣層流分離和后緣型分離；機(jī)身上流動(dòng)發(fā)生了分離，并隨展向流動(dòng)變化形成了結(jié)點(diǎn)(靠近方向舵的過(guò)渡段位置處)，在機(jī)翼靠近過(guò)渡段位置處流動(dòng)形成了鞍點(diǎn)，構(gòu)成了“鞍點(diǎn)-結(jié)點(diǎn)”型分離流動(dòng)；體現(xiàn)了基本的分離流變化位置。由摩擦阻力系數(shù)分布可知，流動(dòng)在前緣分離線附近發(fā)生了轉(zhuǎn)捩，顯然轉(zhuǎn)捩位置線隨展向發(fā)生了一定偏折，這是因?yàn)檎瓜蚍蛛x位置影響了流動(dòng)的轉(zhuǎn)捩。特別需要說(shuō)明的是：大迎角時(shí)，由于雷諾數(shù)較低機(jī)翼前段為層流流態(tài)，在逆壓作用下會(huì)存在層流分離，繼而發(fā)生轉(zhuǎn)捩和再附(再附之后，上表面的渦黏性、湍動(dòng)能等湍流量以及壓力梯度變化比較緩慢，流動(dòng)甚至可能發(fā)生再層流化)；接著，由于受下表面高壓的影響，上表面后緣的逆壓較大，流動(dòng)將存在常見(jiàn)的后緣型分離，因此，表征為二次分離，這是該無(wú)人機(jī)低雷諾數(shù)下所具有的典型流動(dòng)現(xiàn)象之一。

圖20全機(jī)典型流場(chǎng)(Re=2.6×105, α=8°)
Fig.20Typical flow field of full-aircraft (Re=2.6×105, α=8°)

綜合來(lái)看，整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程需要開(kāi)展不到兩百個(gè)全機(jī)外形的數(shù)值模擬，計(jì)算量較小，設(shè)計(jì)效率較高；最終設(shè)計(jì)結(jié)果的氣動(dòng)性能較高。

3結(jié)論

1) 該仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)構(gòu)型是一種較新穎高效的氣動(dòng)布局形式，通過(guò)設(shè)計(jì)分析，極大地提高了其氣動(dòng)性能，得到了高效的設(shè)計(jì)推薦構(gòu)型，能夠?yàn)楦呖仗?yáng)能無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)提供參考。

2) 基于全機(jī)總體方案的需要，針對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行自下而上多層次的分解和自上而下的協(xié)同優(yōu)化，開(kāi)展仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)氣動(dòng)分層協(xié)同設(shè)計(jì)，能夠較好地提高無(wú)人機(jī)的設(shè)計(jì)效率和氣動(dòng)精細(xì)化分析水平，基于全機(jī)需求的分層協(xié)同設(shè)計(jì)方法是切實(shí)可行的。

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甘文彪男， 博士， 講師。主要研究方向： 飛行器總體氣動(dòng)設(shè)計(jì)與計(jì)算流體力學(xué)。

Tel: 010-82317395

E-mail: ganhope@buaa.edu.cn

周洲女， 博士， 教授， 博士生導(dǎo)師。主要研究方向： 飛行器總體、氣動(dòng)設(shè)計(jì)。

Tel: 029-88453368

E-mail: zhouzhou@nwpu.edu.cn

Received： 2014-10-30; Revised: 2014-12-23; Accepted: 2015-03-23; Published online: 2015-04-0216:02

URL： www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20150402.1602.003.html

Foundation items： The Fundamental Research Funds for the Central Universities (YWF-15-GJSYS-031); National Natural Science Foundation of China (11302178)

Multilevel collaboration design and analysis of bionic full-wing typical solar-powered unmanned aerial vehicle

GAN Wenbiao1, *, ZHOU Zhou2,XU Xiaoping2

1. Research Institute of Unmanned Aerial Vehicle, Beihang University, Beijing 100191, China 2. School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China

Abstract:Based on “Helios” unmanned aerial vehicle (UAV) and Himalayan Vulture, a bionic full-wing typical solar-powered UAV configuration is determined. Aerodynamic multilevel collaboration design and analysis is carried out for the configuration. In the process of design and analysis, design is divided into three levels with bottom-up ideas. The first level is anti-camber low Reynolds airfoil design of inner wing to meet pitching-moment balance. The second level is outboard wing design to gain high lift. Full UAV performance design is used as the third design level. At the same time, each level uses basic optimization press based on surrogate model. Three design levels collaborate by top-down to gain design result which satisfies design index. The results show that aerodynamic multilevel collaboration design improves the design efficiency to get the excellent configuration of bionic full-wing typical solar-powered UAV and proves the feasibility of design method and the effectiveness of design result.

Key words:bionic full-wing type; solar-powered unmanned aerial vehicle; multilevel collaboration optimization; aerodynamic design; performance analysis

*Corresponding author. Tel.： 010-82317395E-mail: ganhope@buaa.edu.cn

作者簡(jiǎn)介：

中圖分類(lèi)號(hào)：V221+.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-6893(2016)01-0163-16

DOI：10.7527/S1000-6893.2015.0081

*通訊作者.Tel.： 010-82317395E-mail: ganhope@buaa.edu.cn

基金項(xiàng)目：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金 (YWF-15-GJSYS-031)； 國(guó)家自然科學(xué)基金 (11302178)

收稿日期：2014-10-30; 退修日期: 2014-12-23; 錄用日期: 2015-03-23; 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間: 2015-04-0216:02

網(wǎng)絡(luò)出版地址： www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20150402.1602.003.html

引用格式： 甘文彪， 周洲， 許曉平． 仿生全翼式太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)分層協(xié)同設(shè)計(jì)及分析[J]． 航空學(xué)報(bào), 2016, 37(1): 163-178. GAN W B, ZHOU Z, XU X P.Multilevel collaboration design and analysis of bionic full-wing typical solar-powered unmanned aerial vehicle[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2016, 37(1): 163-178.

http://hkxb.buaa.edu.cnhkxb@buaa.edu.cn