摘要：气动热的准确预测是指导高超声速飞行器设计的基础。在经典气动热预测方法愈发难以满足工程中高效准确的气动热预测需求的背景下,近年来蓬勃发展的数据驱动气动热建模预测方法逐渐成为气动热预测的新范式。对此,首先阐述了数据驱动气动热建模预测方法和经典气动热预测方法的相互关系。然后,从建模思路上将数据驱动气动热建模预测方法归纳为3类,即气动热特征空间降维建模预测、气动热逐点建模预测和气动热物理信息嵌入建模预测,并对这3类方法进行了详细介绍和分析总结。数据驱动气动热建模预测方法不仅比工程算法准确,而且和采样方法结合后,还能够有效降低实验测量和数值计算的工作量,给出的模型也更加高效简洁。最后,对数据驱动气动热建模预测方法的发展趋势进行了展望,指出数据驱动技术与经典气动热预测方法的深度结合、气动热物理信息嵌入建模预测方法和气动热预测大模型将会是未来研究的要点。

摘要：高效、高精度的气动热预示是高超声速飞行器设计的关键。然而,随着高超声速飞行器外形的日益复杂化和设计周期的不断缩紧,现有方法已很难满足高效精准的气动热预示。本文基于边界层理论和支持向量机发展了一种数据驱动的当地化气动热预示建模方法。首先,通过求解Euler方程获得边界层外缘信息,采用RANS方法计算热流分布样本;然后,通过设计的特征选择方法确定边界层外缘特征;最后,利用支持向量机构建气动热预示模型,实现边界层外缘特征与壁面热流的映射。对双椭球和二级压缩面的热流预示结果表明,该模型考虑了非均匀分布壁面温度等边界条件,具有较高的预示精度和良好的外推与泛化性能,典型位置热流预示结果和RANS计算结果的相对误差均小于5%。同时,以双椭球上表面中心线热流预示为例,对比传统POD降阶方法,发现该模型的预示精度更高,外推状态下预示精度较POD方法提升了4倍以上。

摘要：采用随机响应量的前四阶统计矩来度量目标函数和概率约束条件的稳健性,通过引入"权重因子"来确定新构造的目标函数中原函数和敏感系数的比重,利用加权组合法将稳健优化设计这一多目标优化问题转化为单目标问题,从而建立新的基于高阶矩的稳健优化设计数学模型.矩估计方法可高效地评估目标函数和概率约束条件的统计矩,且不需要搜索技术,因此不构成嵌套循环(即稳健优化过程是单循环的),从而可以大大降低优化的计算工作量.对多个桁架结构进行了确定性优化设计、可靠性优化设计、传统的和该文所提的稳健优化设计,验证了所建立的基于高阶矩的稳健优化设计数学模型的合理性和正确性,比较并解释了计算所得的优化结果.

摘要：针对含有正态相关变量的多设计点/多失效模式系统的可靠性问题,提出了两种有效的基于方向抽样的可靠性灵敏度分析方法。可靠性灵敏度分析方法的基本思路是首先将正态相关变量进行等价独立标准正态变换,利用改进的方向抽样可靠性灵敏度分析方法得到独立标准正态空间的可靠性及灵敏度结果;通过复合求导法则,将独立标准正态空间的可靠性及灵敏度结果转化到正态相关空间,得到失效概率对相关正态变量分布参数(均值、标准差和相关系数)的偏导数,并对所推导的可靠性及灵敏度估计值进行了方差分析。与经典的MonteCarlo数字模拟法相比较,文中所列的数值算例和简单工程算例的分析结果验证了所提方法的可行性与有效性。

摘要：结构参数的不确定性会导致结构的动力特征(如自振频率、振型等)等具有不确定性,如果采用确定性分析方法进行结构设计可能会使结构处于比较危险的状态,因此对随机结构的动力特性分析是十分有必要的。由于统计矩反映了随机结构动力特征的统计特性,由这些统计矩就可以进一步掌握可靠性分析所需要的动力特征的分布规律。统计矩的灵敏度分析能够判别结构不确定性参数对结构动力特征的重要程度,从而为改进结构设计模型提供有效途径。建立了基于MCMC的分层抽样法,并采用该方法对结构动力特性进行统计矩的估计,并通过统计随机样本点信息进行统计矩的灵敏度分析,通过算例验证了所提方法的优越性。

摘要：在结构可靠性分析中,传统的重要抽样法通过将抽样中心移到设计点处,从而提高了抽样效率。在传统的重要抽样方法基础上,通过引入截断的重要抽样函数,提出了失效概率计算的截断重要抽样法。与传统的重要抽样法相比,所提方法将重要抽样的区域控制在以均值点为球心的超球之外,从而进一步提高了抽样效率。推导了截断重要抽样方法的失效概率估计值的方差和变异系数计算公式。算例结果表明:在相同的抽样次数下,截断重要抽样法比传统的重要抽样法具有更小的失效概率估计值变异系数,而在相同的计算精度下,截断重要抽样法所需的样本数更小,这说明截断重要抽样法比传统重要抽样法具有更高的效率。

摘要：针对不确定因素引起的翼型气动性能波动现象,探讨了翼型几何形状随机不确定波动对翼型气动特性的影响,并进行了减小此影响的鲁棒优化设计。引入类别形状函数变换(CST)方法可以大大降低设计变量自由度数目,以NACA0012翼型为例,进行了考虑翼型几何形状随机扰动的气动不确定性分析,发现几何形状的微小波动对升力特性影响很小。发展了一种基于响应面和遗传算法的鲁棒优化设计方法,能够高效的减小阻力及其波动的影响。计算结果显示尽管相对于确定性优化结果鲁棒优化阻力略有增加,但波动更小,气动性能具有更好的鲁棒性。

摘要：反演设计是一种全新的现代设计方法,将其用于复合材料层合板的设计可以提供强有力的理论支撑。本文分别考虑复合材料的力学行为是确定性量和不确定性量的情况,基于有限元分析或试验数据,采用先进的GMDH-NN方法获取模型的输入-输出关系,随后遗传算法用于复合材料弹性常数的逆模拟及优化求解。通过算例证明了所提的反演设计方法能够较准确地获得复合材料层合板的工程弹性常数,具有工程应用价值。

摘要：针对工程上含有复杂链接机构的结构在有限元建模时边界约束无法准确确定问题,发展了一种基于试验模态参数的结构边界条件优化设计方法,将模态试验和计算模态分析相结合,通过基于遗传算法的多目标优化方法,以试验模态的频率和振型参数为优化目标,通过调整边界约束得到准确的有限元模型,获取准确的质量信息。通过一个有试验数据的三维空气舵算例,验证了该方法的可行性并达到了修正试验质量参数的效果。

摘要：针对随机结构响应的统计矩、可靠性、灵敏度分析问题,提出了一种新的基于Hermite多项式逼近的随机有限元方法。所提方法利用分裂法将多维响应函数问题转换成单维问题,并采用Hermite多项式逼近单随机变量的响应函数,Hermite多项式系数由Gauss-Hermite积分法求解,最后利用Monte-Carlo法求解显式化后的响应函数的统计矩、失效概率、灵敏度。本文方法简单实用,不用考虑计算导数和设计点问题,因此可十分方便的用于结构的概率分析。文中算例充分说明了所提方法的合理性与可行性。