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陆陆访谈|韩忠华教授讲解飞行器气动优化设计

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发表于 2020-5-12 20:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
陆陆访谈|韩忠华教授讲解飞行器气动优化设计

终究那么傻 2020-01-04

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前言

陆陆今年在西北工业大学承办的全国计算流体力学大会上有幸认识了韩老师。

个人简介

韩忠华,1977年6月生,四川资中人。2000年毕业于西北工业大学空气动力学与飞行力学专业,2003年和2007年分别获得西北工业大学流体力学硕士和博士学位。现任西北工业大学航空学院教授/博导、流体力学系主任、气动与多学科优化设计研究所所长、翼型/叶栅空气动力学重点实验室主任。


学术兼职

第七届中国空气动力学学会CFD专委会委员;

《空气动力学学报》和《实验流体力学》青年编委;

美国AIAA资深会员,以及欧洲CEAS、中国航空学会、中国空气动力学会等学会会员;

长期担任AIAA Journal, Aero. Sci. and Tech., Structural and Multidisciplinary Optimization, J. Global Opt,航空学报等10多个航空航天和优化设计领域期刊审稿人。

科学研究

分别于2007-2010,2014-2015两次赴德国宇航院(DLR)工作4年,主要从事代理模型的基础理论与方法,及其在飞行器气动数据建模和气动优化设计中的应用研究。主持国家自然科学基金4项,以及十三五装备预研共用技术、国家数值风洞工程基础研究课题、科技重大专项 、863等多项国家级课题。表科研论文130余篇,SCI引用300余次,Google学术引用1670余次;获得国防科技进步奖、中国空气动力学会科学技术奖、陕西省自然科学优秀学术论文奖;获得国家发明专利10余项,软件著作权6项。所提出的“分层Kriging模型”被NASA《CFD 2030愿景》报告报道;主持开发的基于代理模型的多目标多约束通用优化软件“SurroOpt”,被国内10余个科研院所和高校成功用于气动设计。

主要研究方向

1、代理模型及代理优化理论与算法;

2、飞行器气动与多学科优化设计基础理论与方法;

3、新概念前掠层流机翼的流动机理与优化设计;

4、超声速民机声爆预测与低声爆优化设计。

Q陆陆

什么是气动优化设计?

它在飞行器设计中的作用和地位如何?

韩忠华:

谢谢。我从事气动优化设计研究10多年了,这也许是我第一次真正认真地思考这个问题。我认为,气动优化设计是研究如何将现代计算流体力学(CFD)与数值优化算法相结合,通过计算机自动寻找满足性能要求的最优气动外形的一门学科;它是空气动力学与计算机技术、人工智能算法、最优化理论与方法等学科方向相结合的研究领域。通俗地讲,就是让计算机帮我们设计最好的气动外形。

气动优化设计,通常在飞行器方案设计阶段采用。目前所采用的“Cut-and-Try”方法,很大程度上依赖设计者的经验,且通常无法找到真正最优的外形。而气动优化设计方法的应用,不仅可以减小对设计者经验的依赖,显著提高飞行器气动性能,而且有利于发现新的流动机理和探索新概念的气动布局。

空气动力学被誉为飞行器设计的“先行官”。自莱特兄弟1903年发明飞机以来,在人类100多年航空发展史上空气动力学理论和技术每一次重要突破,都带来了飞行器性能的革命性提升,是飞行器更新换代的推动力之一。因此,先进气动优化设计基础理论和方法的研究,不仅具有重要理论意义和学术价值,而且具有广阔的工程应用前景。

Q陆陆

参数化建模技术是飞行器气动外形设计的基础,

对于各种构型是否要针对性地建立参数化建模手段,有没有共性技术?

目前是否有工程实用的软件工具?

韩忠华:

您问了一个非常重要,也非常专业的问题。飞行器气动外形参数化,是指根据飞行器部件和整机的气动外形特征与设计要求,通过建立一定数量独立参数的数学模型来描述气动外形或其变化的方法。外形参数化是气动优化设计研究的重要内容。参数化方法的优劣,对设计空间的完备性有着重要影响,它是决定优化设计效率和最终优化效果的关键因素之一。气动优化设计专家Nicolas Gauger教授曾指出:“从某种意义上讲,参数化方法定义了最优气动外形”。

波音公司专家指出,一个良好的气动外形参数化方法应该具备以下5个特征:

1)能够以良好的数学性态,解析地表示光滑真实的外形形状;

2)计算过程快速准确;

3)能够使用较少参数来定义较大的设计空间,以确保优化过程中的最优解包含在设计空间中;

4)简单直观,设计参数有明显的物理意义,或者直接与几何外形的重要特征(前缘半径,后缘厚度等)相关;

5)在设计和编辑曲线外形时易于控制。

在飞行器气动外形设计中,针对不同部件和构型,为满足不同设计阶段的不同精细化程度设计要求,一般会采用不同的参数化建模技术。例如:针对二维剖面和部件的参数化,可以采用Hicks-Henne、CST、PARSEC和非均匀有理B样条(NURBS)等方法;针对三维气动部件和整机复杂气动外形,可以采用CAD(如CATIA)二次开发、样条曲面以及自由变形(FFD)等参数化建模方法。

应该说,国内外目前尚未形成针对不同类型飞行器和构型的统一参数化建模方法。研究者针对具体问题的特点,甚至是自己的偏好,采用不同的方法。近年来,基于CAD二次开发的方法,由于能够适应复杂气动外形参数化建模,因为逐渐得到了重视。但是,该方法一般只适用于某一类布局的飞行器,通用性仍然不足。早在10多年前,德国宇航院(DLR)就提出了CPACS(Common Parametric Aircraft Configuration Scheme)技术, 应该说极大推动了通用参数化方法的研究和发展。但是,直到目前,该技术仍然没有得到足够推广和应用,国内外尚没有形成用于不同尺度下参数化建模的专门软件工具。我认为今后应该重点将朝两个方向发展:

1)面向全机复杂外形(包含非传统布局)的更精细的参数化建模技术;

2)面向工程应用的更通用和自动化程度更高的参数化建模技术及专用软件系统。

Q陆陆

请您谈谈代理模型在优化设计中的作用,

目前国内有那些研究方法,进展如何?

韩忠华:

嘿嘿,终于问到我的专长了。我从事代理模型研究已经13年了,根据我的理解,所谓“代理模型”,是指在分析和优化设计的过程中可以“替代”那些计算复杂且费时的数值分析的数学模型,又称为“近似模型”、“响应面模型”或“元模型”。从数学上讲,代理模型实质上是一种任意维数的插值或回归模型。目前以机器学习为代表的人工智能算法的研究如火如荼,而代理模型方法可以看成是一类特殊机器学习方法。由于获取样本的响应值的代价比较昂贵,我们能够用于建立代理模型的样本数一般很少,因此代理模型属于“小样本机器学习”的范畴。目前,国内外已经发展了包括多项式响应面(PRSM)、径向基函数(RBFs)、Kriging模型、人工神经网络(ANN)、空间映射(SM)、支持向量回归(SVR)、多变量插值与回归(MIR)、混沌多项式展开(PCE)等多种代理模型方法。

代理模型方法在优化领域的应用,不但可以大幅提高优化设计效率,降低工程系统的复杂度,而且有利于滤除数值噪声和实现并行优化设计。代理模型最初被作为简单的替代模型,来避免大量调用代价昂贵的数值模拟分析,降低计算成本。但随着研究的不断深入,代理模型的作用发生了转变,构成了一种可以基于历史数据驱动的优化算法。“基于代理模型的优化算法”,英文简称SBO(surrogate-based optimization)。为简化起见,我在2016年发表一篇《航空学报》综述论文中,(经过专家提示)第一次将中文翻译简称为“代理优化算法” ,并将其定义为:通过建立目标函数和约束函数的代理模型,求解由“优化加点准则”定义的子优化问题,得到新的样本点并加入样本数据集中,循环更新代理模型,直到所产生的样本点序列逼近局部或全局最优解的优化算法。

近20年来,代理优化算法研究已取得了长足进步,多种先进的新型代理模型被提出,优化理论和算法也不断完善和发展。最新的研究进展包括:基于变可信度代理模型的优化设计方法、结合代理模型和Adjoint梯度信息的优化设计方法以及基于非生物进化的大规模并行优化设计方法等。目前,代理优化算法在优化效率、全局性以及鲁棒性等方面性能优良,已经发展到可以解决100维(100个设计变量)以内的优化设计问题,具有良好的工程应用前景。

气动优化设计是我们翼型/叶栅空气动力学国家级重点实验室的最主要研究方向之一。我们“气动与多学科优化”团队大约从2006年开始,持续开展代理优化算法及高效全局气动优化方法的研究,获得了多项国家自然科学基金,以及气动预研和“十三五”装备预研共用技术项目的资助。今年,我们团队申报的“基于先进代理模型的高维全局气动优化理论与方法”项目,还获得了中国空气动力学会科学技术奖二等奖。另外,我们将在《航空学报》气动优化专栏中发表又一篇综述论文,敬请大家期待 。

Q陆陆

什么是高效全局优化方法?

如何处理大规模、超大规模设计变量问题?

韩忠华:

您问到了代理优化方法的致命问题!我对这个问题有过深入思考。目前常用的气动优化方法主要包括梯度优化方法和启发式全局优化方法两大类。对于多极值问题,梯度优化方法容易陷入局部最优。虽然对于典型气动设计问题的设计空间是单极值还是多极值问题,目前学术界还有争论,但已有研究表明,针对多极值问题,即使采用“多起点”的梯度优化策略,其优化效果也可能难以与全局优化算法相媲美。启发式优化方法(例如遗传算法、粒子群算法等)虽然具有非常良好的全局搜索能力,但由于在优化过程中需要成千上万次(甚至更多)地调用计算代价昂贵的高可信度CFD分析,使得整个优化过程的计算成本巨大。

考虑到上述方法的局限性,以代理优化算法为代表的高效全局优化算法(EGO)应用而生。代理优化算法能够兼顾全局搜索能力和优化效率,成为了气动优化设计领域的前沿研究热点之一。

然而,代理优化算法也有其局限性,面对高维优化(多设计变量)问题,代理优化方法将面临“维数灾难”。在气动优化设计中主要体现在:一方面,由于维数高,利用少量初始样本点建立的代理模型不精确,导致新产生的样本点序列收敛较慢,需要调用大量CFD分析才能找到设计空间内的最优解;另一方面,精细化气动优化设计对CFD数值模拟可信度的要求不断提升,正问题的计算成本也不断增加。

为了处理大规模、超大规模设计变量问题,我认为一般可以从优化问题本身(采用数据降维等方法)和代理模型算法(进一步提高优化效率)两方面入手解决。一方面,我们可以采用各种降维技术,将设计变量数大幅降低。我曾经与从事飞行器实际型号的设计专家讨论过,他们认为在工程上,有效的设计变量其实并不很多,100个其实已经足够了。另一方面,可以发展更先进的代理模型及相应的优化策略。目前主要有两种解决方案:

一种方案是引入低可信度样本数据或廉价梯度信息来辅助建立代理模型,用更少的高可信度样本,实现更高的全局代理模型精度,从而大幅度提高优化效率。

另一种方案是从优化机制的角度,将代理优化算法与并行计算技术相结合,发展基于代理模型的大规模并行优化算法,以充分运用高性能计算机的大规模并行计算能力和代理模型对所用历史样本数据的学习和再利用能力。这两种方案都在缓解“维数灾难”问题方面具有重要作用,相关研究也成为了研究热点之一。

Q陆陆

气动优化设计与多学科优化设计关系如何?

韩忠华:

非常感谢您提出这样的问题,我将利用这一个难得机会,解释一下为什么我们研究所命名为“气动与多学科优化设计”研究所。目前,基于高可信度CFD(如RANS方程数值模拟)的气动分析与优化设计技术,已成功应用于航空飞行器的设计与研制,在提高飞行器气动与综合性能方面正发挥越来越重要的作用。但是,随着航空科学技术的进一步发展,未来远航程类大型飞机、新一代战斗机与新概念无人机等飞行器对气动设计技术提出了更苛刻的要求。气动设计的目标不再只是单一地提升气动性能,而是以气动为核心,在设计过程中需要综合考虑结构、隐身等多个学科的设计目标与约束条件。

我认为气动优化设计与多学科优化设计的关系如下:

(1)气动优化设计研究的终极目标是多学科优化设计。完全多学科优化设计,目前在工程上还难以实现。因而多学科耦合的气动优化设计技术,将在near future成为提升飞行器气动与综合性能的重要利器和必然选择。

(2)我们目前研究的多学科优化设计,是以气动学科为主导。我们的研究是以气动为核心,考虑气动与结构、飞行力学、控制、隐身、噪声、声爆等其他学科的耦合关系。

正是由于上述原因,DLR空气动力学与流体技术研究所提出了气动与多学科优化设计的概念。基于这一概念,我们将新成立的研究所命名为“气动与多学科优化设计”。Thanks a lot。

Q陆陆

目前国内似乎没有商业化的气动设计软件,与国外差距较大,您如何看待这个现象?将研究成果集成为软件的重点和难点在什么地方?如何克服?

韩忠华:

您的问题太扎心!去年和今年美国对中兴和华为的制裁,让国人认识了核心技术的重要性。我认为,至少在我的研究领域,核心技术的载体之一是高水平的专业化软件。业内都知道,在欧美航空强国,真正高水平软件是他们的in-house软件。这些软件代表了核心技术,对我们是高度保密的。我工作过的DLR,可以在长达几十年的时间里,数十人紧紧围绕一个in-house软件,长期开展细致、深入的研究和开发。而我们国家起步比较晚,缺乏长期积累,自然会落后一些。在气动优化设计领域,我国大约在上个世纪90年代开始研究,得益于计算机技术和CFD技术的快速发展,我国在气动优化设计理论和技术方面也取得了快速进步。特别是2010年以来,国内在复杂外形气动优化设计技术方面发展迅猛,已经应用于C919和CR929的气动型号设计,我认为与国外差距并不大了。然而,在软件开发方面,特别是气动优化设计的专用软件方面,我们与国外还是有不小的差距。产生这种差距,有我们起步晚的历史因素,也与当前我们的评价体系有关。我认为,随着国家对自主知识产权软件开发的重视和评价体系的完善,这种局面将会显著改善。

将科研成果集成为软件到底难在什么地方呢?理论上没有难度,难在实施。近10年来,我们团队一直在努力将我们多年的理论和算法研究成果,集成到一个比较通用的软件系统中。我们自主开发的“SurroOpt”优化软件,实际上主要专注于优化算法的开发。虽然已经在工业部门和研究院所取得成功应用,但由于缺乏友好、易用的操作界面和对参数化、网格生成、CFD求解、优化算法等模块的有效集成,影响了该软件的进一步推广和应用。(透露一个消息),我们最近也在与软件公司合作,对SurroOpt进行包装和集成,但开发过程困难重重。根据我的粗浅认识,其中最大的难点还是“缺人”。空气动力学研究人员不懂软件工程,而软件开发人员不懂空气动力学。对于这种真正“高大上”的专用软件开发,急需培养一批具有空气动力学专业知识背景,熟悉计算科学和软件工程的软件开发人员和管理人才。除了“人”的因素外,我认为第二个因素是“管理”。软件开发,绝不能停留在给简单地给“in-house程序”加一个包装,穿一件好看的衣服。这样虽然“见效快”,但不利于长期可持续发展。一款真正好的软件的开发,应该根据其专业特点,从软件开发的源头上开始,严格按软件工程的各个阶段要求进行管理。我相信,只要国家重视、工业部门有需求,我们在气动优化设计软件的开发方面前景非常乐观。

【参考文献】

[1]    Han, S.Q., Song, W.P., Han, Z.H., Li S.B.,and Lin. Y.F., “Hybrid Inverse/Optimization Design Method for Rigid CoaxialRotor Airfoils Considering Reverse Flow”, AerospaceScience and Technology, 2019, doi:https://doi.org/10.1016/j.ast.2019.105488

[2]    Bu, Y.P., Song, W.P., Han, Z.H., Zhang, Y.,Zhang, L., “Aerodynamic/Aeroacoustic Variable-Fidelity Optimization of HelicopterRotor Based on Hierarchical Kriging Model,”Chinese Journal of Aeronautics, 2019, doi, https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.09.019.

[3]     Xu,J.H., Han, Z.H., Yan, X.C., and Song, W.P., “Design Optimization of aMulti-Megawatt Wind Turbine Blade with the NPU-MWA Airfoil Family,” Energies,2019, Vol.12, No.17, pp.3330, doi:10.3390/en12173330

[4]     Clainche, S.L., Han,Z.H., and Ferrer, E., “An Alternative Method to Study Cross-Flow Instabilities Basedon High Order Dynamic Mode Decomposition,” Physicsof Fluids 2019, Vol.31, No.9, pp.094101.DOI: 10.1063/1.5110697.

[5]     Liu,F., Han, Z.H., Zhang, Y., Song, K., Song, W.P., Gui,F., and Tang,J.B.,“Surrogate-BasedAerodynamic Shape Optimization of Hypersonic Flows Considering Transonic Performance,”Aerospace Science and Technology, 2019,Vol.93, No.10, pp.1053452019, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2019.105345.

[6]     Han,Z.H., Xu, C.Z., Zhang, L., Zhang, Y., Zhang, K.S., and Song, W.P., “EfficientAerodynamic Shape Optimization Using Variable-Fidelity Surrogate Models andMultilevel Computational Grids,” ChineseJournal of Aeronautics, 2020, vol.33, No.1, doi:https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.05.001.

[7]     Wu,M.M., Han, Z.H. Nie, H., Song, W.P., Clainche, S.L., and Ferrer, E., “ATransition Prediction Method for Flow over Airfoils Based on High-order DynamicMode Decomposition,” Chinese Journal ofAeronautics, 2019,doi: https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.03.020.

[8]     Zhang,K.S., Han, Z.H., Gao, Z.J., and Wang, Y., “Constraint Aggregation for LargeNumber of Constraints in Wing Surrogate-Based Optimization,” Structural and MultidisciplinaryOptimization, 2019, Vol.59, No.2, pp. 421-438.

[9]     Han,Z.H., Chen, J., Zhang, K.S., Xu, Z.M., Zhu, Z., and Song, W.P., “AerodynamicShape Optimization of Natural-Laminar-Flow Wing Using Surrogate-BasedApproach,” AIAA Journal, 2018,Vol.56, No.7, pp.2579-2593.

[10]  Zhang,Y., Han, Z.H., and Zhang, K.S., “Variable-Fidelity Expected Improvement forEfficient Global Optimization of Expensive Functions,” Structural and Multidisciplinary Optimization, 2018, Vol. 58,No.4, pp. 1431-1451.

[11]  Han,Z.H., Abu-Zurayk, M., Goertz, S., and Ilic, C., “Surrogate-Based AerodynamicShape Optimization of a Wing-Body Transport Aircraft Configuration. In HeinrichR. (eds) AeroStruct: Enable and Learn How to Integrate Flexibility in Design.AeroStruct 2015. Notes on Numerical FluidMechanics and Multidisciplinary Design. 2018, 138, pp. 257-282.

[12]  Han,Z.H., Zhang, Y., Song, C.X., and Zhang, K.S., “Weighted Gradient-EnhancedKriging for High-dimensional Surrogate Modeling and Design Optimization,” AIAA Journal, 2017, Vol.55, No.12, pp.4330-4346.

[13]  Liu,J., Song, W.P., Han, Z.H., and Zhang, Y., “Efficient Aerodynamic ShapeOptimization of Transonic Wings Using a Parallel Infilling Strategy andSurrogate Models,” Structural andMultidisciplinary Optimization, 2017, Vol. 55, No. 3, pp. 925-943.

[14]  韩忠华,张瑜,许晨舟,王凯,吴猛猛,朱震,宋文萍. 基于代理模型的大型民机机翼气动优化设计.2019,40(1):522398.

[15]  乔建领,韩忠华, 宋文萍.基于代理模型的高效全局低音爆优化设计方法.航空学报, 2018,39(5): 67-80.

[16]  韩少强,宋文萍, 韩忠华. 基于梯度增强型Kriging模型的气动反设计方法.航空学报, 2017, 38(7):138-152.

[17]  韩忠华,Kriging模型及代理优化算法研究进展,航空学报,2016,37(11):3197-3225

[18]  韩忠华,许晨舟,乔建领,柳斐,池江波,孟冠宇,张科施,宋文萍.基于代理模型的高效全局气动优化设计方法研究进展(气动优化专栏),航空学报,2019,doi:10.7527/S1000-6893.2019.23344.

https://mp.weixin.qq.com/s/E_L4Ay021b8VS4jBkJBZZQ
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