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模型设计!驭风飞翔

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本刊记者张春壮

他提出了新的cokriging 模型和分层kriging 模型理论和算法,均发表于航空航天领域顶级期刊《AIAAJournal》;他主持研发了基于 模型的通用优化工具箱“SurroOpt”,其优化效率比遗传算法等可提高12量级;他设计出自然层流超临界翼型LSC72513和LSC74612,可使跨声速机翼阻力减小15%;他设计的9%厚度的新旋翼翼型,其优良性能已得到风洞试验验证;他改进了NPU兆瓦级风力机翼型族的粗糙度敏感性,并设计了一族18%60%厚度的NPU多兆瓦级风力机翼型等

他的每一次创新,都于细节之处促进飞行器性能的提升;他的每一个项目突破,都直击本领域内关键科学与技术问题.他是孜孜不倦于空气动力学领域研究的科技先锋.

他1996年本科毕业于位于古城西安的西北工业大学,其后在流体力学专业获先后获得硕士、博士学位,从此成为广大航空科学技术领域研究队伍中平凡的一员,开始了艰苦卓绝的旅程.如今,作为西北工业大学航空学院教授、博士生导师的韩忠华甘当人梯,为自己的学生攀登科学高峰保驾护航.

创新引领实现飞行器设计的奇思妙想

鸟儿在天空自由地飞翔,这让行走在地上的人类长久仰望等

蓝天的自由、太空的奥秘、莫测的变幻,人类想知道的太多等

好奇心和创造力,推动了人类对鸟类或弹丸在飞行时受力和力的作用方式的研究,从而产生了流体动力学.20世纪以来,随着航空科学技术的发展,空气动力学从流体动力学中发展出来,成为力学的一个分支.空气动力学研究的是,飞行器或其他物体在同空气作相对运动情况下的受力特性、流动规律和伴随发生的物理化学变化.飞机系毕业的韩忠华,将自己定位在了这个领域,并从此开始了在该领域的艰苦跋涉.

高效定常、非定常流动CFD(计算流体力学)数值模拟方法和主动流动控制是韩忠华博士论文期间做的主要研究方向.这一研究发展了基于预处理方法和多重网络技术的低、亚、跨、超声速流动的统一数值求解方法及用于非定常流动计算的全隐式双时间推进方法.他将该方法应用于基于合成射流的翼型主动流动控制数值模拟,并发现了合成射流动量系数一般必须在0.001以上,射流偏角在45度以下才能获得较显著流动分离控制效果的规律.

空气动力学 模型理论、算法及应用是韩忠华在德国留学期间开展的一项新的研究.他先后提出了梯度增强kriging模型、co-Kriging模型、分层kriging模型等一系列 模型新理论和方法.通过引入梯度信息,他发展了一种梯度增强的Kriging模型,提高了Kriging模型的精度和建立 模型的效率.他将统计学co-Kriging模型推广到航空领域的计算机数值模拟实验中,发展了一种新的变可信度的 模型.他还提出了分层Kriging模型理论和算法,改善了传统变可信度模型的鲁棒性和不确定度估计.同时,韩忠华还发展了基于Kriging模型的飞机压力分布的气动数据插值方法以及CFD数据与实验数据的融合方法. 模型工具箱(rsmtoolbox)和变可信度模型工具箱(vfmtoolbox)的开发和应用,也是空气动力学 模型研究的成果之一.空中客车公司的研究人员已将其成功应用到螺旋桨桨盘数据插值中,以及超临界机翼带增升装置的气动荷载预测;欧洲防务的研究人员则将其应用于无人机气动数据分析,并认为“该工具明显优于商业软件”.

高效空气动力学与多学科优化设计理论与算法,是韩忠华2010年回国后所在团队的主攻研究方向之一.传统的空气动力学设计是一种“试凑法”,强烈依赖于设计者经验,需要反复修改外形,直到满意为止;其缺点是设计周期长,无法得到最优外形.而气动优化设计是将CFD数值模拟和优化算法相结合,利用计算机自动获得满足性能要求的最优外形的一门学科分支.多学科优化设计则是在优化过程中,同时考虑多个学科之间的相互影响,自动找到综合最优的飞行器设计方案的学科.气动和多学科优化设计方法的应用,将可能改变传统的飞行器设计的理念和模式,使飞行器性能有大幅度提升.为了适应气动和多学科优化设计研究的需要,韩忠华和他所在团队目前已经开发了一种多目标、多约束高效通用优化工具箱“SurroOpt”,并发展了气动外形参数化程序“FoilParam”、高质量计算网格生成/再生成程序“FoilGridGen”、高效CFD计算程序“PMNS2D”等一系列配套工具.未来若干年,韩忠华和他所在研究团队将致力于解决基于高可信度CFD的气动与多学科优化设计理论和算法面临的一些关键科学与技术问题,力争将该领域的研究往前扎实推进一步.

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在韩忠华和他所在的团队里,创新思维活跃,学术气氛浓厚,还开展一些具有原创性的研究.2010年回国后,韩忠华根据在国外研究期间得到的启发,独立提出了建立基于XML语言的通用气动数据库技术的研究方向.经过4年多的研究,已经突破了基于XML语言的半结构化数据标准的设计、气动数据库总体框架和集成技术设计、基于气动数据库的快速数据插值与优化设计等一系列关键技术.众所周知,未来将是数据科学的时代,气动数据库技术的研究,将可能成为空气动力学研究的一个重要分支.而韩忠华和他所在研究团队正在努力推动这一方面的研究和发展.

默默坚守做一流研究

挥戈蓝天,无论是在西北工业大学的学习、教学和科研,还是在德国宇航中心(DLR)空气动力学与流体技术研究所4年的实践,韩忠华从来都是全身心投入,默默坚守.

高效气动与多学科优化设计理论、方法及应用,是韩忠华回国后倾入心血最多的研究课题之一.韩忠华意识到,要在该领域开展一流研究,就必须发展自己的研究工具.然而开发研究工具周期长,见效慢.韩忠华认为,科学研究是一门需要等待的艺术,只有默默坚守,才能做出一流研究工作.前后历时8年时间,韩忠华主持开发了通用优化工具箱“SurroOpt”.经过大小几十种算例测试,表明SurroOpt优化效率高(比遗传算法可提高12量级)、全局性好,且具有多目标优化和并行优化的能力.目前,该软件的开发得到了商飞上飞院、航空工业气动院、北京机电工程研究所等研究所和工业部门的支持,并应用于超临界翼型、层流翼型、旋翼翼型、风力机翼型设计以及机翼设计、增升装置设计、螺旋桨桨尖形状优化、旋翼和螺旋桨的气动/声学综合优化、运输机气动/结构综合优化设计.

模型制作:catia 汽车模型设计课程录像

此外,在SurroOpt研发的基础上,他们还发展了基于梯度增强kriging模型的高维气动优化设计方法以及基于双EI和分层Kriging模型的变可信度全局优化方法等新的气动优化设计算法.在2015年美国AIAA气动优化设计研讨会中,韩忠华和他所在团队参加了2个翼型减阻优化设计的算例研究,结果表明所优化的翼型阻力小于同行优化的翼型.另外,韩忠华还将基于 模型的优化方法应用于接近实际民机外形的翼身组合体精细气动设计,结果表明在4080个设计变量的优化设计中,基于 模型的优化外形比采用梯度优化算法的优化外形的阻力小5counts;这说明了在精细气动优化设计中采用全局优化算法的必要性.目前,韩忠华和他的团队仍在默默坚守,潜心研究,力争开发出更先进、更实用、更高效和更鲁棒的气动优化设计工具.

翼型设计是空气动力学设计领域的一项基础研究工作,也是一项非常具有挑战性的工作.韩忠华自2010年回国后,继承导师乔志德教授的遗志,夜以继日地开展翼型的气动设计研究.在他的潜心钻研下,所设计的自然层流超临界翼型LSC72513和LSC74612,可以配置在高亚声速运输机翼上,用于维持机翼表面50%左右的层流,使机翼阻力减小15%以上.他还参加了旋翼翼型的设计工作,所设计的9%厚度新翼型经过西北工业大学NF-6高速翼型风洞试验验证具有优良性能.此外,在“863”项目的资助下,韩忠华在宋文萍教授领导的研究团队中负责NPU兆瓦级风力翼型的改进设计和多兆瓦级风力机翼型族的设计研究.经过西北工业大学NF-3低速翼型风洞试验验证,表明所设计的21%和25%厚度改进翼型在保持高升力系数下高升阻比特性的同时,较大幅度改善了最大升力对前缘粗糙度的敏感性.最近,他还设计了一族18%60%厚度的多兆瓦级风力机翼型,并准备开展试验验证.长期盯着电脑屏幕开展翼型设计工作,使得他两只眼睛长时间充满血丝,但他默默坚守、无怨无悔.

严而不苛育一流人才

俗语云,千里马常有,而伯乐不常有.韩忠华树立了“做一流研究、育一流人才”的坚定信念.在他的眼里,“只有做出一流的研究,才能培养出一流人才”.这么多年,他一直在相关研究领域不断追求卓越,不断实现自我突破,努力践行着这一理念.

韩忠华和他所在团队,一直坚持“以培养学生为首先任务,以学生全面成长为目标”的理念.为此,韩忠华非常注重学生全方位能力的培养,他除定期开展课题组学术讨论外,还花大力气对学生进行培训,例如“如何做研究”“如何写论文”“研究生综合研究能力培养”等专题培训.他在学术上对学生要求非常严格,但其他方面却努力为学生打造比较宽松自由的研究环境.

韩忠华认为,“要想做出世界一流的研究工作,培养出顶尖人才,不仅需要有一流的研究设备和软硬件条件、一流的科学研究方法和人才培养模式,同时也需要打造一流的研究团队”.从2007年出国开始,韩忠华便有一个梦想,希望能回国后能开创自己的研究事业.他希望建立一支“气动与多学科设计优化,Aerodynamicandmultidisciplinarydesignoptimization”研究团队,并逐渐发展壮大为实验室.他的目标是:争取在3—5年时间内,可以成为与美国斯坦福大学“航空宇航设计实验室”、美国密歇根大学“MDO实验室”、英国谢菲尔德大学“空气动力学团队”、瑞典皇家理工“空气动力学团队”以及德国宇航中心气动所“气动与多学科优化设计研究团队”的并跑者;争取在510年内或更长的时间,成为该领域的领跑者.

驭风飞翔,韩忠华的目标将不再遥远,因为有了这么多人与他并肩前行.

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