Page 214 - 《应用声学》2023年第4期

876 2023 年 7 月

本文所使用遗传算法中，初代种群规模为 200， 导致了优化翼型升力系数较基准翼型有所减小，而
最大迭代次数为2000。经过遗传算法优化得到了翼 优化翼型中段较为 “平缓” 且后段的厚度增加，使得
型的优化结果，基准翼型与优化翼型的形状对比如 翼型吸力面中段负压高于基准翼型。
图7 所示。由图可见，相较于基准翼型，优化翼型的
1
前缘厚度明显减小，翼型的最大厚度位置后移，优化
翼型中段的厚度也有所减小，而在翼型后端优化翼 0
型的厚度略大于基准翼型。
-1
使用1.2节所述计算方法对优化翼型进行计算，
C p
计算结果与响应面预测结果对比如表2所示。 -2
由表 3知，在设计状态下，优化翼型相较于基准 ۳юᏣی
-3
翼型，声压级降低了 2.17 dB，升阻比提高了 1.12%， ͖ӑᏣی
升、阻力系数的变化满足约束条件，未超过 10%，可 -4
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
见本次优化达到了优化目标。 x⊳c

͖ӑᏣی 图 8 翼型压力系数分布
۳юᏣی
Fig. 8 Pressure coefficient distributions of airfoils

图 7 优化翼型与基准翼型 1.8
͖ӑᏣیӤҧጇ஝ 0.7
Fig. 7 Optimized airfoil and original airfoil 1.6 ۳юᏣیӤҧጇ஝
͖ӑᏣی᫾ҧጇ஝
۳юᏣی᫾ҧጇ஝ 0.6
表 2 响应面预测值与计算值对比 1.4
0.5
Table 2 Comparison of RSM result and 1.2
Ӥҧጇ஝ 1.0 0.04 ᫾ҧጇ஝
simulation result 0.4
参数 响应面预测值 仿真计算值 相对误差 0.8 0.03 0.3
0.02
总声压级 0 2 4 6 8 10 12 0.01 0.2
114.39 114.98 0.51% 0.6
OASPL/dB
0.1
1.28 1.27 0.79% 0.4
升力系数 C L
0
0.0248 0.0246 0.81% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
阻力系数 C D
உᝈ/(°)
升阻比 C L /C D 51.61 51.62 0.02%
(a) Ӥnj᫾ҧጇ஝
60
表 3 基准翼型与优化翼型对比
Table 3 Comparison of original airfoil and 50
optimized airfoil
40
参数 基准翼型 优化翼型 相对增量
总声压级 Ӥ᫾උ 30 ۳юᏣی
117.15 114.98 −1.85%
OASPL/dB ͖ӑᏣی
20
升力系数 C L 1.36 1.27 −6.62%
0.0266 0.0246 −7.52% 10
阻力系数 C D
51.05 51.62 +1.12%
升阻比 C L /C D
0
0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
图8 为设计状态基准翼型与优化翼型表面压力 Ӥҧጇ஝
系数分布对比图。由于并未对翼型下表面进行修改， (b) Ӥ᫾උ
所以翼型下表面，即压力面的压力系数分布无明显 图 9 翼型气动性能对比
变化。在翼型的上表面，翼型前缘半径的降低令优 Fig. 9 Comparison of aerodynamic performance
化翼型前缘产生了较高的负压，但负压的快速下降 of airfoils