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J-FLO
空气动力学优化设计新技术

  空气动力学外形的选择很大程度上要通过反复实验,测试

,大型计算机,来自设计者的灵感和经验。将CFD看作是真实风

洞的使用将不需要真实的优化设计。为核查一个更大的设计空

间,CFD应该与研发、优化相结合,从而设计出具有理想空气动

力学、结构、升学特性的部件。


NTI致力于复杂航空航天问题的数值求解方案。FENSAP-ICE就是

飞行结冰模拟系统这样的例子,在很短时间就成为行业标准。

如今,NTI的J-FLO已经投产,考虑转变模式并成为空气动力学

设计速度、精度以及人力需求的领导者。

文本框: 商用喷气机驾驶员舱、机翼的优化控制设计,达到减小震动阻力的目的

  

  最简单的传统方法称为最优化,它采用诸如阻力、重量等成本函数,通过一组设计参数确定外形。该方法的敏感

度是这样评估的,即轮流对设计参数作微小变动并对流动进行重新计算,从而获得成本函数的变化。它主要的缺点十分

明显:大量的计算与用来评估变化趋势(梯度)的参数数目之间的比例关系。当设计参数增加时,计算成本会高得难以

接受。

    高水平的方法正好相反,它通过探究外形来处理问题并生生一个所需的压力分布。该方法期望设计者了解能达到所需
    
性能的压力分布。相反的设计会产生一个较难解决的问题:即获得所需压力分布的外形不存在,而且还消耗了与优化过

程相同的计算成本。
  最有效的方法也是未来的发展趋势,我们称为优化控

。机翼的设计可看作边界的变化时对流动方程的优化控

制。利用控制理论的技术,梯度可间接地通过求解一个伴

随方程来得到,该方程的系数由流动方程的结果所定义,

其求解代价同求解流动相当。因此,变化趋势取决于两次

求解的计算代价,与所设计变量的数目无关,这样的话,

当边界为自由面时梯度将会很大。
文本框: 掠翼的优化控制设计:  沿翼展方向的cp分布
  J-FLO空气动力学代码由

Antony Jameson (Intelligent

Aerodynamics Inc., IAI)教授编写

,他是CFD算法发展的指向灯,也是

空气动力学优化控制的先驱者。因

此,NTI为能把这样深层次的技术带

入市场并与Jameson教授取得更长远

的发展而感到自豪。那些利用J-

FLO
对飞机或UAV进行设计的用户设

计速度、精度将会有极大提升,设

计团队的规模也会大幅缩少。
文本框: J-FLO用来数据处理、参数输入及形体可视化的GUI界面

  J-FLO还包含了能利用Euler或Navier-Stokes方程


进行分析和优化控制的能力,自动生成用户提供的或结

构化机翼、翼身所用网格。优化控制可在阻力最小时进

行机翼设计。对于外形的控制,在附加的条件下设计者

可最大程度地使阻力或重量达到最小值。J-FLO的应用

,包括对非结构化网格的设计,已经快速扩展到更多的

航空和流体领域。J-FLO拥有NTI先进的图形环境,包

括3D形体的可视化能力,以及自动生成网格。

文本框: 单通道客机的优化控制
   






 
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