Kriging模型在气动优化设计中的应用与进展

"气动优化设计标准算例确认-nhtsa_cybersecurity best practices for modern vehicles" 这篇资源主要探讨的是气动优化设计的标准算例确认，特别是在现代车辆的网络安全最佳实践中。文章引用了文献[119]和[120]的研究，这些研究使用了AIAA航空宇航科学大会(ASM)气动设计优化讨论组(ADODG)设定的两个标准翼型设计算例——NACA0012和RAE2822翼型的减阻优化设计。ADODG设立的RAE2822翼型设计状态是在Re=6.5×10^6，Ma=0.60734的条件下，优化目标是最小化阻力，同时满足升力和力矩系数的约束。 优化数学模型如式(83)所示，其中，C_l, C_d, C_m分别代表翼型的升力、阻力和力矩系数，A_0和A分别代表优化后的翼型和原始翼型的面积。在进行优化设计时，ADODG要求对基准翼型和优化后的翼型进行网格收敛性研究，以确保结果的准确性。文献[120]采用CST方法对翼型进行参数化，用8阶伯恩斯坦多项式构建了18个设计变量的模型。计算网格的大小被确定为约13万个（513×257），并且为了避免升力约束，升力约束被修改为升力不减，固定攻角为2.8795度。 此外，资源还提到了一项关于RAE2822翼型的网格收敛性研究，展示了不同网格尺寸下的升力系数(C_l)和阻力系数(C_d)。这项研究有助于确认计算结果的稳定性和精度。 标签"kriging代理"提示我们，kriging模型是一种用于代理优化算法的代表性工具，尤其在航空航天领域，能够显著提高工程优化设计的效率。Kriging模型源自地质统计学，是一种具有高应用潜力的代理模型。它能够建立输入变量与输出之间的预测模型，即使在数据稀疏的情况下也能提供高精度的预测。 在优化设计中，kriging模型通过不断添加新的设计点来改进模型，直到达到预设的优化条件或满足特定的停止准则。优化加点准则和子优化是kriging模型在优化过程中的关键概念，它们决定了何时以及如何添加新的设计点以进一步改善设计。局部EI（expected improvement）加点准则是一种最新的优化策略，它考虑了预期的性能改进，以指导优化过程的方向。 这篇资源讨论了气动优化设计的标准案例，特别是RAE2822翼型的优化，并介绍了kriging模型在代理优化中的应用，包括模型的构建、优化机制和停止条件。这些内容对于理解气动设计优化以及使用kriging模型解决复杂工程问题具有重要意义。