CC BY
134
2006
НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Аэромеханика и прочность
№ 97
УДК 533.6.013.42: 612.8: 681.5
НОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В МЕТОДАХ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО
ПРОЕКТИРОВАНИЯ
В.В. ВЫШИНСКИЙ, Ю.Н. СВИРИДЕНКО Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 05-08-33476-А
Рассматривается подход к созданию быстрых методов аэродинамического проектирования, основанных на применении систем искусственного интеллекта. Приведен пример интерполяционного метода проектирования для расчета обтекания компоновки крыло + фюзеляж на базе использования искусственных нейронных сетей "Уменьшить в два раза время разработки новых самолетов за счет создания нового поколения средств проектирования с привлечением систем искусственного интеллекта", - такая задача поставлена перед специалистами НАСА (Daniel S. Goldin, 15.10.1997), такая задача стоит пред специалистами, занятыми вопросами проектирования новых образцов авиационной техники, во всем мире.
Основными этапами аэродинамического проектирования самолета являются:
1) формирование совместно с заказчиком требований к летно-техническим характеристи-
кам (ЛТХ);
2) предварительное аэродинамическое проектирование (отработка компоновочной схемы крыла, фюзеляжа, взлетно-посадочной механизации):
□ формирование общего вида компоновки;
□ определение прототипа и последующая его модификация для выполнения требований ЛТХ;
□ расчет аэродинамических характеристик при разных режимах полета (крейсерский, взлетный, посадочный, сваливание и т. д.) с помощью инженерных методик, панельных методов, численных методов решения краевых задач вычислительной аэрогидродинамики (CFD);
□ эксперименты в аэродинамических трубах (АДТ);
□ модификация обводов самолета с учетом результатов расчетов и экспериментов и пересчет ЛТХ для модифицированного самолета;
□ три последних пункта повторяются до удовлетворения всех необходимых требований по ЛТХ;
3) детальная отработка аэродинамической компоновки: добавление к базовой компоновке гондол двигателей, устройств для выдвижения механизации крыла, обтекателей шасси и т. д. При этом стараются минимально ухудшить аэродинамическое совершенство базовой компоновки, то есть выполнить функциональные требования с минимальным приростом сопротивления cx и ухудшением аэродинамического качества cy/cx (обычно уровень дополнительного вредного сопротивления, характеризующего реальную компоновку, составляет 15% - 25%). На этом этапе важны интегральные аэродинамические характеристики, такие как коэффициенты аэродинамических сил и моментов. В результате формируется окончательный облик самолета и математическая модель его аэродинамических характеристик (зависимости всех аэродинамических коэффициентов от скорости полета, углов атаки, скольжения, крена, угловых скоростей, центровки, отклонения органов управления, влияния упругости конструкции, обдувки двигателей, близости земли, атмосферных условий и т.д.);
4) летный эксперимент, завершающий процесс проектирования или ставящий новые задачи.
Определение аэродинамических характеристик производится, в основном, исходя из продувок в АДТ. Так, например, при создании самолета В-747 фактически было израсходовано 14000 трубо-часов (при плановом 11600). При создании самолетов Ил-76, Ил-86, Ил-96 было затрачено, соответственно, 7000, 10000 и 10200 трубо-часов.
Существующая практика проектирования нового самолета опирается на результаты приблизительно 2,5 миллионов аэродинамических экспериментов [1]. Только небольшая их часть выполняется численно (см. рис. 1). Однако роль математического моделирования очень велика, так как позволяет существенно сократить временной цикл разработки нового самолета и принять правильное стратегическое решение о запуске его в производство.
Скорость
Рис. 1. Роль расчета и эксперимента при создании аэродинамической компоновки
пассажирского самолета
Сила СББ состоит в возможности быстро, дешево и с высокой степенью достоверности выполнить расчеты. Так называемые "тяжелые" пакеты программ расчета, основанные на сеточных методах, требуют достаточно большого времени для подготовки геометрии объекта (обычно используются СЛВ-форматы и соответствующие пакеты для подготовки геометрии), построения сеток (необходим отдельный пакет для генерации сеток) и последующего расчета его аэродинамических характеристик. Поэтому на этапе предварительного проектирования правильная стратегия заключается в том, чтобы использовать более простые методы и ограничиться режимами в окрестности предполагаемого крейсерского полета и взлета/посадки (см. рис. 1). Эти режимы очень сильно влияют на эксплуатационные характеристики самолета (эффективность, экономичность) и соответственно в значительной степени определяют облик самолета. Опыт показывает, что большинство оптимизационных задач при проектировании самолета может быть решено численно с использованием именно простых методов расчета. "Тяжелые" пакеты целесообразно использовать лишь для проведения расчетов на ключевых режимах полета и для повышения эффективности проведения экспериментов в АДТ.
Следует отметить, что характерные числа Рейнольдса крейсерского полета (30 - 50)-106 и взлетно-посадочных режимов (при отклоненной механизации крыла) (15 - 20)-106 существенно выше, чем при эксперименте в АДТ, где они обычно не превышают (3 - 5)-106. Поэтому при проведении расчетов необходимо отдельно моделировать как натурные условия, так и условия эксперимента.
Как показывает практика, на этапе предварительного проектирования, когда идет выбор компоновки в целом и оцениваются аэродинамические характеристики различных ее вариантов, требуются два типа математических моделей:
1) для расчета крейсерского режима полета: компоновка крыло + фюзеляж + оперение, диапазон чисел Маха набегающего потока до крейсерского значения и несколько выше Мкрейс + 0,05, углы атаки, соответствующие коэффициенту подъемной силы су = 0,45 -0,55, небольшие углы скольжения (оптимальным здесь является метод, основанный на решении краевой задачи для полного уравнения относительно потенциала скорости с учетом вязкости в приближении пограничного слоя при безотрывном обтекании или со слабыми отрывами, обеспечивающий наименьшее время расчета среди других сеточных методов);
2) для расчета взлетно-посадочных режимов: компоновка механизированное крыло + фюзеляж + оперение, соответствующие параметры набегающего потока.
На этапе предварительного проектирования удобным инструментом являются интерполяционные методы, например, использующие искусственные нейронные сети (ИНС). Данные методы являются быстрыми и не вписываются ни в один известный класс методов расчета, что требует введения нового класса, который объединяет точность расчета, широкие возможности "тяжелых" пакетов и быстродействие инженерных подходов. Они базируются на новой технологии, основные черты которой можно сформулировать следующим образом (см. рис. 2):
□ генерация большого числа геометрических форм самолетов данного класса с помощью специального генератора компоновок;
□ предварительный расчет большого числа компоновок в указанной узкой области параметров с помощью одного из прямых методов (так как этот этап требует очень больших затрат времени, то определяющим является удачный выбор эффективного и робастного метода расчета);
□ формирование базы данных результатов расчетов и обучение ИНС с помощью этой базы данных;
□ вычисление аэродинамических характеристик произвольной компоновки (заданного класса) в указанном (узком) диапазоне параметров с помощью обученной ИНС.
Рис. 2. Основная идея метода
Для апробации данного подхода, оценки точности аппроксимации и возможности применения ИНС в задачах аэродинамического проектирования в [2] была рассмотрена задача определения аэродинамических характеристик магистрального пассажирского самолета на крейсерском режиме полета. Рассматривалась типичная компоновка крыло + фюзеляж
(рис. 3).
Рис. 3. Компоновка крыло + фюзеляж
Для создания обучающего множества варьировалась форма крыла. Случайным образом выбирались параметры, описывающие его поверхность. Размерность входного вектора, задающего поверхность крыла, составляла 424. Далее формировалась поверхность компоновки, и проводился расчет аэродинамических характеристик в диапазоне чисел М от 0,6 до 0,85 при заданном коэффициенте подъемной силы су = 0,5 по методу [3]. Всего для обучения и тестирования нейронной сети было сформировано и рассчитано около 3500 вариантов компоновок.
Сравнение расчетной (сплошная линия) и полученной с помощью ИНС (пунктирная линия) зависимостей сх = сх(М) для одного из вариантов представлено на рис. 4. На пунктирной кривой показаны величины стандартных отклонений по всему тестовому множеству.
0.014 —,
0.6 0.65 0.7 0.75 0.8
Рис. 4. Сравнение расчета с зависимостью, полученной с помощью ИНС
Описанная технология позволяет вычислять аэродинамические характеристики с минимальными затратами вычислительных ресурсов в режиме реального времени. Для примера, прямой расчет одного варианта компоновки крыло + фюзеляж по методу [3] требует около
16 мин CPU (PC PIII-450), а оценка 1000 вариантов с помощью ИНС - менее 2 с, то есть время обработки одного варианта уменьшается в 500000 раз.
Применение интерполяционных алгоритмов на базе ИНС для оценки аэродинамических характеристик компоновок позволяет эффективно использовать методы случайного поиска и эволюционные алгоритмы в задачах проектирования. Получаемая при этом точность вполне приемлема для основных этапов аэродинамического проектирования летательных аппаратов.
В заключение следует высказать несколько слов о точности методов аэродинамического расчета. В вычислительных алгоритмах решаются краевые задачи (КЗ), для которых корректность (существование и единственность решения, непрерывная зависимость от граничных условий), как правило, не доказана, используются численные схемы, для которых в большинстве случаев сходимость численного решения к точному не доказана. Таким образом, вопрос о точности метода остается открытым. На практике он решается путем сравнения расчетов с имеющимся физическим экспериментом, данными расчетов с помощью иных методов, с немногими точными решениями. Таким образом, строгих общих оценок точности определения интегральных или распределенных характеристик для конкретных методов нет. Можно говорить лишь о точности получения решения для отдельных задач, классов компоновок, для конкретных типов и густоты сеток, заданных параметров численной схемы. В этом случае применение ИНС в качестве универсального аппроксиматора аэродинамических характеристик самолета дает дополнительные преимущества, так как для обучения нейронных сетей можно использовать разнородные данные, полученные различными расчетными и/или экспериментальными методами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Rubbert, P.E. CFD and the changing world of airplane design. Proceedings of the 19-th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, 18-23 Sept., 1994, vol. 1, ICAS-94-0.2.
2. Дорофеев Е.А., Свириденко Ю.Н. Применение искусственных нейронных сетей в задачах аэродинамического проектирования и определения характеристик летательных аппаратов // Труды ЦАГИ. - М., 2002. -вып. №2655.
3. Kovalev, V.E., Karas O.V. Calcul de l’écoulement transsonique autour d’une configuration aile-plus-fuselage compte tenu des effects visqueux et d’une région décollée mince. La Recherche. Aérospatiale, 1994, No. 1, 23 - 38.
NEW TENDENCIES IN THE METHODS FOR AERODYNAMIC DESIGN
Vyshinsky V.V., Sviridenko Yu.N.
The creation of rapid methods for aerodynamic design based on imitated intellect systems is looked through. The example of interpolation design method is set.
Сведения об авторах
Вышинский Виктор Викторович, 1951 г.р., окончил МФТИ (1974), доктор технических наук, начальник отдела Центрального аэрогидродинамического института им. Н.Е. Жуковского, доцент МФТИ, автор более 150 научных работ, область научных интересов - численные методы аэрогидромеханики, безопасность полета, струйно-вихревой след.
Свириденко Юрий Николаевич, 1958 г.р., окончил МФТИ (1981), кандидат технических наук, начальник сектора Центрального аэрогидродинамического института им. Н. Е. Жуковского, автор более 50 научных работ, область научных интересов - аэродинамика, аэродинамическое проектирование самолетов, искусственные нейронные сети.
