● 摘要
近年来随着飞机设计过程中对结构减重要求的提高，飞机结构变形增大，气动弹性问题在现代飞机设计过程中越来越突出。由于现代飞机的气动弹性效应更加显著，传统的结构优化设计方法往往无法满足气动弹性性能的要求，所以飞机设计过程中需要采用气动弹性结构优化设计技术。气动弹性优化可以在追求更轻的结构重量的同时满足结构以及气动弹性方面的约束。目前使用的气动弹性优化方法需要对有限元模型进行求解，这使得优化过程耗时较长。所以有必要发展一种更高效的气动弹性优化方法以满足实际工程的需要。
针对现有气弹优化方法存在的一些问题，本文提出了结合降阶模型以及粒子群算法的气动弹性优化方法。该方法使用降阶方法对有限元模型进行降阶，并结合当前较为流行的粒子群算法对降阶模型进行气动弹性优化。
本文围绕气动弹性优化问题，对优化方法展开了研究，主要包括粒子群算法及其改进形式。此外，文中还对模型的降阶方法展开了研究，其中着重介绍了Kriging方法以及人工神经网络方法，并对两种降阶方法的拟合精度以及计算速度进行了详细研究。同时本文以两个民航客机机翼为算例，使用以上方法对其进行了实际的气动弹性优化。最后本文给出了几种方法的优化结果，并分析了影响优化结果的因素。