高超声速飞行器气动力/热预测的新研究思路

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高超声速飞行器是世界各国航空航天研究的热点。要“飞得动”、还要“烧不坏”，减阻、防热是新型高超声速飞行器设计必须考虑的首要因素。从亚声速到超声速、再到高超声速，随着飞行速度的量变，飞行器外缘的流动介质发生了质变，表现出非线性、非平衡和多尺度的流动特征，给气动力/热准确预测带来了极大的挑战，是亟待解决的科研难题。

                               
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　　(a) 编码方法

                               
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　　(b) 优化过程

　　图1 泛函智能优化示意图

　　中科院力学所高温气体动力学国家重点实验室的科研人员，提出一种基于风洞群试验数据多空间相关理论的关联分析方法，为气动力/热预测提供了一条新的研究思路。该方法将飞行环境视为理想风洞，站在涵盖风洞群数据的多空间理论全局高度，突破传统的物理简化、数学拟合等关联思维，在可降维的多维空间上分析问题，在更广阔的泛函空间上，利用专门的泛函智能优化算法(图1)，发掘物理不变规律(图2)，再利用不变规律进行预测。

                               
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　　(a) 原始测试数据及其变化规律

                               
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　　(b) 初始变换下数据分布

                               
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　　(c) 较优变换下数据分布

                               
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　　(d) 最优变换下数据分布

　　图2 不变规律发掘过程示意图

　　新预测方法更具客观性和准确度。事实上，由于表征物理规律的一个函数在泛函空间上看是一个点，所以，传统物理简化分析得到的理论公式可以看作新方法的一个特例，但预测准确度会受到推理者主观因素的影响。新方法利用泛函智能算法，输入变量是实验数据和气动知识，推理过程不需要人工干预，所得的目标泛函具有全局最优性。

　　新方法获得的结论具有更广的适用范围。事实上，直接用数学方法进行预测，适用范围是数据点的包络，而新方法的适用范围是物理机制的包络。风洞参数范围无法覆盖飞行走廊，从数学角度来看，利用风洞进行飞行状态下的气动力/热预测，本质上是一种外推。但是，直接采用插值、拟合、人工神经网络、支持向量机等数学方法进行外推，得出的结论适用范围是数据点的包络。

　　新方法，利用智能优化算法，融合高超声速气体动力学知识，获得物理不变规律，进行预测，走出一条新的路子：物理数据→数学算法+物理知识→物理规律→物理预测。不同风洞数据的气动力/热变化规律反映了不同条件下可能出现的物理机制，如真实气体效应、尺度效应等等;风洞群共同遵守的不变规律则反映了这些物理机制的包络。

　　该研究获得航天三院、航天一院和国家自然科学基金重点项目的支持，相关成果发表在Eng Appl Artif Intel 2012 (doi:10.1016/j.engappai.2012.05.015), Eng Appl Artif Intel 2015 (doi:10.1016/j.engappai.2015.09.001), 和Sci China G 2015 (DOI: 10.1360/SSPMA2015-00447)等学术期刊上。

　　图文来源于高温气体动力学国家重点实验室。