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乘用车应用中的气动风洞
致谢 我要感谢我的导师沃尔沃汽车公司的 Pirooz Moradnia 博士，感谢他在这篇硕士论文的学习过程中给予我的持续指导、无尽支持和参与。此外，我还要感谢 KTH 机械系的 Stefan Wallin 博士在整个过程中提供的所有支持和建议。另外，我还要感谢沃尔沃的同事，他们愿意在整个过程中分享他们宝贵的时间。我还要感谢沃尔沃汽车公司提供的学习和实践机会。最后，我必须向我的父母表示最深切的谢意，他们在我学习期间以及在研究和撰写这篇论文的过程中给予我坚定不移的支持和持续的鼓励。没有他们，我不可能取得这一成就。 吕志鹏
格拉斯曼形状表示法在空气动力学中的应用：预印本
本文部分内容由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司为美国能源部 (DOE) 运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。本文部分内容由美国高级研究计划局能源部 (ARPA-E) 设计智能促进大幅节能减排和实现全新、极具影响力的先进技术增强 (DIFFERENTIATE) 计划提供资金。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；且出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本文的已出版形式，或允许他人这样做。
PyFly：快速、友好的空气动力学模拟框架
通过了解控制动力学并可能利用特定现象，可以在设计的最初阶段增强空气动力学系统（例如航空航天飞行器、船舶、潜艇、离岸结构和风力涡轮机）的性能。控制这些系统空气动力学性能的方程可能包括非线性偏微分方程（例如 Navier-Stokes 方程）。计算机硬件和软件的最新进展使得能够使用数值模拟，从而将上述方程离散化并与稳健的数值算法集成。虽然这些高保真方法在捕捉主要物理特征方面非常有效，但它们涉及以复杂方式相互关联的多种现象，必须用大量自由度来解决。此外，使用这些工具所需的大量计算资源和时间可能会限制模拟大量配置以用于设计目的的能力。这些缺点导致需要开发简化的模拟工具，以降低计算成本，同时体现相关的物理方面和响应特性。在本文中，我们提出了一种基于非稳定涡格法 (UVLM) 的势流求解器的快速高效实现，即 PyFly 。该计算工具可用于模拟运动和变形物体（如拍打的机翼、旋转的叶片、悬索桥面和游动的鱼）的非稳定气动行为。UVLM 计算由加速度和循环现象导致的整个身体表面的压力差异产生的力。这考虑了非稳定效应，例如增加的质量力、束缚环流的增长和尾流。UVLM 仅适用于理想流体、不可压缩、无粘性和无旋流，其中分离线是先验已知的。因此，UVLM 的公式要求流体在后缘平稳离开机翼（通过施加库塔条件），并且不涵盖前缘流动分离的情况和发生强烈机翼尾流相互作用的极端情况。尽管存在所有这些限制，研究工作仍考虑使用 UVLM 设计向前和悬停飞行中的类似鸟类的扑翼 [2、3、4、5]、建模风力涡轮机 [6] 以及控制和抑制土木工程结构的振动 [7、8]。然而，易于使用的语言在性能上通常会慢几个数量级。虽然快速运行时通常是科学软件项目的目标，但我们认识到简单的用户界面也是框架使用的一个重要方面。一个理解和使用起来很复杂的高效框架不会减少工程师的解决问题的时间，尽管生成的代码执行速度很快。这两种情况都不理想。PyFly 的目标是提供一个基于 UVLM 的友好空气动力学模拟框架，该框架在计算上也是高效的。我们通过使用混合语言编程来实现这一目标。我们使用 python [9] 进行网格对象的高级管理，并使用 Fortran 来管理必须高效运行的计算内核。虽然数值方法不会因不同的应用而改变，但不同应用所提出的要求可能会变得复杂难以管理。例如，在拍打机翼的情况下，需要管理机翼及其尾流。对于对称飞行，我们还必须跟踪机翼镜像的影响。然而，在
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
无人固定翼飞机气动外形优化
1 助理教授，2,3,4 本科生 1,2,3,4 机械工程系，1,2,3,4 戈达瓦里工程技术学院，Rajamundry-533296，安得拉邦，印度 摘要：遥控的重要性日益增加，这刺激了能够飞行的无人驾驶飞行器 (UAV) 的发展，从小型昆虫大小的无人机到大型传统飞机。这些无人机在农业、监视、环境监测、搜索和救援、航空摄影、基础设施检查和科学研究领域有着广泛的应用。本研究旨在通过使用完全自动化的工作流程提高 0 度攻角 (AOA) 下的升阻比来优化固定翼无人机的气动形状。我们的研究包括遗传算法 (GA)，它模仿自然选择的进化过程以在复杂的问题空间中发现最优解，以及 PyFluent，一种强大的计算流体动力学 (CFD) 工具。这项工作分为三个阶段：初始阶段、优化阶段和模拟阶段。最佳翼型配置在 0 度 AOA 时实现 24.8 的升阻比，特别是在 40 m/s 的速度下。索引术语 - 无人机、升阻比、0 度 AOA、遗传算法 (GA)、PyFluent I. 简介
PyFly：快速、友好的空气动力学模拟框架
通过了解控制动力学并可能利用特定现象，可以在设计的最初阶段增强空气动力学系统（例如航空航天器、船舶、潜艇、离岸结构和风力涡轮机）的性能。控制这些系统空气动力学性能的方程可能包括非线性偏微分方程（例如 Navier-Stokes 方程）。计算机硬件和软件的最新进展使得数值模拟成为可能，其中上述方程被离散化并与稳健的数值算法相结合。虽然这些高保真方法在捕捉主要物理特征方面非常有效，但它们涉及以复杂方式相互关联的多种现象，必须以大量自由度来解决。此外，使用这些工具所需的大量计算资源和时间可能会限制模拟大量配置以用于设计目的的能力。这些缺点导致需要开发简化的模拟工具，以降低计算成本，同时体现相关的物理方面和响应特性。在本文中，我们提出了一种基于非稳定涡格法 (UVLM) 的势流求解器（即 PyFly）的快速高效实现。该计算工具可用于模拟运动和变形物体（如拍打的机翼、旋转的叶片、悬索桥面和游动的鱼）的非稳定气动行为。UVLM 计算由加速度和环流现象导致的物体表面压力差异所产生的力。这解释了非稳定效应，例如增加的质量力、束缚环流的增长和尾流。UVLM 仅适用于理想流体、不可压缩、无粘性和无旋流，其中分离线是先验已知的。因此，UVLM 的公式要求流体在后缘平稳离开机翼（通过施加库塔条件），并且不涵盖前缘流动分离的情况和发生强烈机翼尾流相互作用的极端情况。尽管存在所有这些限制，研究工作仍考虑使用 UVLM 设计前向和悬停飞行中的类似鸟类的扑翼 [2、3、4、5]、风力涡轮机建模 [6] 以及土木工程结构的控制和振动抑制 [7、8]。虽然快速运行时间通常是科学软件项目的目标，但我们认识到简单的用户界面也是框架使用的一个重要方面。一个理解和使用起来很复杂的高效框架不会减少工程师的解决问题的时间，尽管生成的代码执行速度很快。但是，易于使用的语言的性能通常会慢几个数量级。这两种情况都不理想。PyFly 的目标是提供一个基于 UVLM 的友好气动模拟框架，该框架在计算上也是高效的。我们通过使用混合语言编程来实现这一点。我们使用 Python [9] 进行网格对象的高级管理，使用 Fortran 作为必须高效运行的计算内核。虽然数值方法不会因不同的应用程序而改变，但不同应用程序提出的要求可能会变得复杂难以管理。例如，在扑翼的情况下，需要管理机翼及其尾流。对于对称飞行，我们还必须跟踪机翼镜像的影响。然而，在
通过风洞测试优化空气动力学设计...
(1) 摩托车测量方法及风洞假人开发 摩托车与汽车不同，风会直接吹向骑手，因此骑手是影响气动性能的空气动力学部件。因此，我们让真人骑手骑上摩托车进行风洞测试，并在 180 公里/小时的风速下进行测量。但是，由于使用横移装置测量风速和压力分布的时间很长，骑手很难保持固定位置。而激光测量出于安全考虑，不允许在车上有骑手的情况下进行测量。因此，我们开发了风洞假人，并将其用于实际骑手难以进行的测量（图 3）。
微型飞行器的气动流动特性
实验设置................................................................................................................60 载荷数据................................................................................................................62 载荷数据讨论....................................................................................................62 振动探索.................................................................................................................64 感兴趣的 AOA 的选择................................................................................................66
