本發明屬于飛行器空氣動力學外形優化設計方法，特別是多段翼氣動性能與聲學性能一體設計方法。
背景技術：
1、多段翼是現代大型客機增升裝置的主流布局方式，而增升裝置是大型客機的主要升力來源。相較于傳統的單段翼，多段翼設計能夠顯著增大失速攻角，從而增強升力效果。然而，這一設計在飛機起降階段也帶來了更為顯著的噪聲問題，尤其是隨著最新適航條例對民航客機噪聲指標的嚴苛要求，如何在確保優異氣動性能的同時，有效控制并降低噪聲，成為設計過程中的一大挑戰。
2、多段翼的升力優勢與噪聲劣勢均根源于其獨特的流動特性。具體而言，多段翼之間設置的縫道允許機翼下表面的部分氣流繞過前緣部件，向后緣部件的邊界層進行補充，這一機制有助于抑制邊界層分離，提升氣動性能。但與此同時，縫道內的強烈剪切效應與前緣部件的尾流相互作用，成為噪聲產生的主要原因。
3、專利文獻202410094474.0雖然提出了一種基于代理模型的高升力翼型氣動與噪聲代理優化方法，通過調整前緣、后緣部件的縫道位置參數來優化性能，但該方法忽略了增升部件外形對氣動與聲學性能的潛在影響，且缺乏對各設計參數與性能指標間內在聯系的深入理解。
技術實現思路
1、為克服上述現有技術的不足，本發明考慮多段翼的縫道和外形輪廓對氣動性能和聲學性能的影響，提供一種可變弦長多段翼氣動與聲學一體設計方法，采用代理優化獲取選定飛行條件下綜合氣動與聲學性能最優的多段翼構型，并基于優化設計過程中的數據經驗，通過敏感性分析解釋各個設計參數與優化目標之間的復雜關系，解決多段翼設計中外形參數與縫道位置參數的綜合性問題，同時探究各設計參數與目標優化性能之間的關系。
2、本發明的技術解決方案如下：
3、發明提供了一種可變弦長多段翼的氣動與聲學一體設計方法，按順序可分為三個主要模塊：初始數據準備，代理優化，參數敏感性分析，其流程主要包括：
4、步驟1：多段翼的可變弦長的參數化設計；
5、多段翼翼型包括前緣，主翼和后緣翼型，以三段式多段翼為例，其結構分三部分：前緣縫翼，主翼和后緣襟翼，當前后緣部件收起時的翼型稱為巡航翼型。從巡航翼型出發，在確定了前緣縫翼弦長cslat，主翼弦長cmain和后緣襟翼弦長cflap后，可進一步通過數個幾何控制點對三個部件的外形輪廓進行描述，控制點之間通過三階貝塞爾曲線連接；再之后通過位置參數確定前后緣部件的釋放位置，位置參數包含六維：縫翼偏轉角δslat，縫翼搭接量oslat，縫翼縫道間距gslat，襟翼偏轉角δflap，襟翼搭接量oflap，襟翼縫道間距gflap。但是，考慮到代理優化過程中的計算量與設計變量的維度高度相關，為了充分探索設計空間同時節約計算成本，本參數化設計方法中幾何參數的采樣將引入部分幾何約束，從而刪除部分不合理的外形方案，減少存在干涉的幾何出現的幾率，并將幾何設計與位置設計分階段執行，避免因位置參數之間的矛盾引起的幾何干涉。
6、步驟2：試驗設計方法；
7、在步驟1中確定了設計空間的維數后，以前緣縫翼的設計空間為例，現確定設計空間用一組符號表示{p1,p2,p3,cslat,δslat,oslat,gslat},其中{p1,p2,p3}為前緣縫翼外形輪廓的成型控制點坐標，其他符號的定義與步驟1中相同，根據縫翼外形的真實性與工程可行性經驗選取幾何參數的上下界，再根據民用大型客機在起飛，爬升，進近與著陸等飛行階段時增升裝置的安裝位置與打開角度選定各個位置參數的采樣上下界。由于不同幾何外形的縫翼其位置參數的極限范圍無法完全相同，為減少不合理樣本的出現，同時探索更多幾何外形上的可行性，將幾何參數的采樣分為多個子空間采樣，使得每個子空間內的位置參數極限盡可能一致，每個子空間內位置參數的極限將自適應調整，最終得到每個子空間內均勻采樣的設計空間總成。
8、步驟3：基于計算流體力學的樣本氣動與聲學性能評估；
9、在步驟2得到總的設計空間后，建模對應個數的多段翼翼型幾何樣本，進一步將幾何導入計算前處理軟件生成計算域和計算網格。以pointwise為例，若需要快速預測對應翼型的升阻力等氣動性能，則生成基于t-rex的混合網格，以捕捉高雷諾數下多段翼表面的邊界層，該混合網格僅用于獲取多段翼的定常流場并借此預測升阻力特性cl，cd，壓力分布cp等，基于定常的數據則可以進一步采用proudman寬頻噪聲(pal)模型對該聲學量進行低可信度預測；若需要準確刻畫非定常流場的物理量隨時間的分布并提取聲壓級的頻域特征，則需要高精度的瞬時計算方法，采用基于格子玻爾茲曼方法的非定常模擬方法，獲取指定fw-h積分面上的非定常數據，如密度，速度，壓力等，并運用基于可穿透fw-h方程的farassat積分公式獲取遠場觀測點處的聲壓脈動信號，該數據可進一步通過傅里葉變換轉移到頻域，得到遠場觀測點處的聲壓頻譜psd，截取頻譜中某個頻率段的信息可以計算該頻率區間內的總聲壓級oaspl。
10、步驟4：建立關注的氣動量，聲學量的代理預測模型；
11、挑選步驟3中可以計算的性能指標，獲取代表樣本集性能指標的數據后，采用響應面法建立初始代理模型，通過構建初始數據集中的設計變量和氣動力參數之間的映射關系，探索設計空間，尋找優解。可用的代理預測模型包括：多項式模型，徑向基函數模型，響應面模型，伽遼金模型等。由于本發明中使用的聲學量數據集包含基于定常計算的低可信度預測數據和基于非定常計算的高可信度數據，因此在建立代理模型時也可以采用如分層伽遼金模型綜合利用多可信度的數據，提升優化效率和準確性。
12、步驟5：建立帶約束的氣動與聲學綜合一體的優化問題(目標函數)；
13、氣動性能類優化目標函數的選取參考飛機起飛、爬升，進近和著陸狀態時的核心氣動力需求，如增大起飛狀態的升阻比，著陸狀態下的最大升力系數，聲學性能類優化目標函數包含低可信度的proudman寬頻噪聲，guo式寬頻噪聲和高可信度的遠場觀測點總聲壓級oaspl。原則上，帶約束的氣動與聲學一體設計是一個多目標優化問題，在本發明中同時也提供了合并氣動、聲學目標為單目標的方法，包括分數法和加權法，以優化起飛構型的升阻比和寬頻噪聲為例，采用分數法的單目標函數最優問題的形式為：
14、
15、為了使優化目標函數更貼近工程實踐，需進一步考慮工程約束條件，可將其以罰函數的形式加入目標函數的構建中，選取基準構型為約束邊界，約束條件包括但不限于：起飛攻角，著陸攻角下的升力系數，失速攻角，對氣動中心的力矩系數，遠場(通常距離聲源10倍參考長度，290°指向性)總聲壓級。
16、步驟6：基于全局尋優算法獲取當前代理模型導出的最優設計變量；
17、對于步驟4和5導出的多目標優化問題，本發明中采用全局尋優算法獲得當前代理模型的全局最優解。代理優化中的加點準則可采用最小化代理預測策略，最大改善期望策略與最大基于帕勒托梯度信息的改善期望策略。不同的加點策略可能對代理模型收斂速度造成影響。
18、步驟7：評估最優樣本的性能和代理模型的精度；
19、對于步驟6中每一代代理尋優的最優樣本，記為(p1,p2,p3,cslat,δslat,oslat,gslat)opt，均需要進行一次準確的cfd求解其氣動力目標與代理模型預測之間的差別，滿足收斂條件則完成優化流程，否則執行加點步驟。由于前一步執行cfd驗證，從優化樣本的數據集中挑選隨機挑選個體進入測試集與驗證集，重新建立代理模型并尋優直至收斂。
20、步驟8：基于設計參數的敏感性分析；
21、代理模型精度達到一定要求后，此時可認為代理預測值能替代仿真結果，可進一步進行基于代理模型的參數敏感性分析。選取基準模型的設計參數，設置各個設計變量的3-σ變化范圍，再次進行試驗設計采樣，獲取該優化構型局部的設計變量-氣動/聲學性能數據集和局部代理模型響應，通過該局部代理模型計算各個設計參數對目標函數的敏感性。以基于sobol敏感性序列切片為例，以一階/全局影響因子為研究對象進行參數敏感性分析。本流程中通過計算sobol敏感性序列來反映各參數的影響程度，對于目標y的方差分解如式2所示：
22、
23、sobol敏感性序列分為一階影響系數(s)和全局影響系數(st)，分別反映了某維度對總方差的單一貢獻和相互作用，計算公式表達為式3：
24、
25、與現有技術相比，本發明的有益效果如下：
26、1)拓展了多段翼設計空間的復雜性，由于不同的多段翼外形的縫道參數取值區間有所區別，考慮外形參數和縫道參數的兼容性，可以通過結合全局均勻采樣和自適應采樣方法構建具有物理意義的多段翼構型，在充分探索設計空間的同時減少計算資源在非現實構型上的浪費；
27、2)豐富了多段翼的代理優化設計流程，優化數據集來自通過快速的基于rans/高精度的基于lbm的仿真方法，這些不同保真度的流動數據，包括但不限于升阻力，壓力，遠場寬頻噪聲和總聲壓級等，均被用于訓練代理模型，使整個設計流程中考慮的因素足夠豐富，而基于代理模型的尋優過程使得不同保真度的數據都被合理利用，可以節約大量用于高精度仿真的計算資源。
28、3)提供了多段翼設計參數與性能目標之間的關聯分析工具，避免仿真數據用后即廢的情況，提升了數據的利用率，同時也利于發掘不同設計參數對不同指標的影響程度，進一步探索設計空間與目標之間的不確定性。