Multi-Objective Optimization of Transonic Variable Camber Airfoil with Leading- and Trailing-Edge Deflections Using Kriging Surrogate Model

翼型 后缘 升力系数 失速(流体力学) 偏转(物理) 前沿 马赫数 外倾角(空气动力学) 结构工程 翼 攻角 空气动力学 机械 跨音速 数学 工程类 物理 经典力学 雷诺数 湍流
作者
Wei Wang,Feng He,Shijie Cui,Zhandong Li
出处
期刊:Aerospace [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (8): 659-659
标识
DOI:10.3390/aerospace12080659
摘要

To investigate the aerodynamic characteristics and multi-objective optimization of the variable camber airfoils, the influence of leading- and trailing-edge deflections on aerodynamic performance is conducted. A novel prediction model is presented using the Kriging surrogate model, with leading and trailing edge deflection angles as inputs and lift coefficients and drag coefficients as outputs. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) multi-objective optimization technique is applied to ascertain the ideal deflection parameters. The results show that upward deflection of the leading edge raises the lift, whereas downward deflection increases the value of the critical angle of attack. The deflection of the trailing edge increases the value of the critical angle of attack, while the downward deflection can enhance the lift coefficient. Appropriate upward deflections of both leading and trailing edges can delay the critical Mach number, while downward deflections of both the leading and trailing edges can enhance the value of the critical Mach number. The discrepancies between the Kriging model prediction and the CFD simulation are less than 2%. Compared to the basic airfoil, the aerodynamic performance of the optimized airfoil has been improved, with the lift coefficient increasing by 7.55% and 7.37% and the lift-to-drag ratio rising by 6.97% and 10.27% at two Mach numbers, respectively. The efficiency and reliability of this method have been verified.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王汪汪发布了新的文献求助30
刚刚
Gilly完成签到,获得积分20
1秒前
li完成签到,获得积分10
1秒前
aaa完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.2的应助被IAMXC采纳,获得100
2秒前
破败王发布了新的文献求助10
2秒前
复杂梦山完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
lly完成签到,获得积分10
3秒前
FrankJeffison发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
li发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
头发天涯完成签到,获得积分10
8秒前
kevin完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
彩色衫完成签到,获得积分10
9秒前
梓熙Zixi发布了新的文献求助20
9秒前
我是老大的应助被12采纳,获得10
10秒前
wanert发布了新的文献求助10
10秒前
独博完成签到,获得积分10
10秒前
冷静访梦发布了新的文献求助10
11秒前
百谷昙完成签到,获得积分10
11秒前
Jc完成签到 ,获得积分10
11秒前
13秒前
打打的应助被123456qi采纳,获得10
13秒前
ruiruirui发布了新的文献求助10
14秒前
dhz完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
kevin发布了新的文献求助10
15秒前
所所的应助被花店没开采纳,获得10
17秒前
17秒前
itkwffc完成签到,获得积分10
18秒前
机灵画板发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
19秒前
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 7: R–S 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7789922
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9327473
关于积分的说明 20418530
捐赠科研通 7379351
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3322938
关于科研通互助平台的介绍 2470856
邀请新用户注册赠送积分活动 2339796