摘要：发展了一种基于分析法的高超声速乘波构型飞行器前体设计方法。运用该方法,设计了Ma=6.0具有三道封闭激波适用于匹配矩形高超进气道的乘波前体构型。对前体构型设计、非设计状态进行了全三维流场计算。计算结果显示:在设计状态下,前体构型具有优良的封闭激波性能,验证了设计方法的有效性;该前体在Ma=5.0~7.0、攻角-2°^+8°的范围内均具有良好的封闭激波性能。所设计的乘波前体在考虑进气道捕获能力的前提下,在-5°攻角下进气道总压恢复达到最大值。并且在-5°^+10°攻角范围内均有较高的总压恢复。

摘要：NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。