容冰翼型设计过程中冰形的生成方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及航空航天数值优化技术领域，特别涉及一种容冰翼型设计过程中冰形的方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着作战的智能化和无人化发展，无人机在战场中发挥了越来越广的作用，包括侦察、打击、运输等，同时无人机也在民用中得到了广泛应用。无人机的大载重和超远程续航设计需求，要求机翼优化设计具备好的气动性能。另外，无人机巡航高度处于云雾覆盖范围，难免遭遇机翼结冰问题。为了兼顾机翼设计的强健气动性能，又考虑机翼结冰后的气动性能，近年来出现了“容冰”概念的翼型设计研究，有效提升了机翼遭遇结冰后的处理灵活性。
3.在容冰翼型设计中，优化算法会迭代生成中间点的翼型，其次使用计算流体力学（computational fluid dynamics，cfd）方法求解翼型对应的水滴撞击特性和冰形，进而考虑结冰后翼型气动性能，对该中间翼型进行优化。重复地，会最终得到同时满足结冰前、后气动要求的优化翼型。然而，由于翼型的冰形数值模拟涉及到空气流场计算、水滴流场计算和结冰热力学模型求解等过程，耗时较长，而且与网格规模成正相关关系，这就会给原本就复杂的优化设计过程带来额外的设计时长。
4.为此，如何通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的是本领域亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法、装置、设备及介质，能够通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的，其具体方案如下：第一方面，本技术公开了一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法，包括：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
6.可选的，所述对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集，包括：利用扰动cst方法对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集。
7.可选的，所述确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，包括：基于计算流体力学数值方法确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集。
8.可选的，所述对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，包括：通过pod降维方法对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数。
9.可选的，所述根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形，包括：根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数；通过pod重构方法，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
10.可选的，所述通过pod重构方法，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形，包括：确定所述pod降维方法中的降维维数；通过pod重构方法以及所述降维维数，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
11.可选的，所述确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数，包括：基于kriging代理模型，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数。
12.第二方面，本技术公开了一种容冰翼型设计过程中冰形的生成装置，包括：非容冰翼型的样本数据建立模块，用于对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；非容冰翼型的冰形数据确定模块，用于确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集；映射关系确定模块，用于对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；容冰翼型的冰形确定模块，用于确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
13.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法。
14.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法。
15.可见，本技术提出一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法，包括：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系
数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。综上可见，本技术首先建立翼型与冰形之间的映射关系，所述翼型为不考虑容冰的翼型，然后基于所述映射关系实现由容冰翼型到对应冰形的快速预测，如此一来，通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
17.图1为本技术公开的一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法流程图；图2为本技术公开的一种具体的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法流程图；图3为本技术公开的一种容冰翼型设计过程中冰形的生成装置结构示意图；图4为本技术公开的一种电子设备结构图。
实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
19.在容冰翼型设计中，优化算法会迭代生成中间点的翼型，其次使用计算流体力学方法求解翼型对应的水滴撞击特性和冰形，进而考虑结冰后翼型气动性能，对该中间翼型进行优化。重复地，会最终得到同时满足结冰前、后气动要求的优化翼型。然而，由于翼型的冰形数值模拟涉及到空气流场计算、水滴流场计算和结冰热力学模型求解等过程，耗时较长，而且与网格规模成正相关关系，这就会给原本就复杂的优化设计过程带来额外的设计时长。
20.为此，本技术实施例提出一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方案，能够通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的。
21.本技术实施例公开了一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法，参见图1所示，该方法包括：步骤s11：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数。
22.本实施例中，利用扰动cst方法对初始翼型进行参数化表示，得到个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集，需要指出的是，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样
本参数，也即，不考虑机翼容冰设计的翼型样本参数。
23.对于第个翼型，它的坐标和样本参数具有如下关系：；其中，是hadamaid积，表示矩阵对应元素相乘，，一般取0.5和1，是阶数。
24.步骤s12：确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系。
25.本实施例中，基于计算流体力学数值方法确定与所述翼型样本数据集对应的个冰形数据集，并通过pod降维方法对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数。
26.对所述冰形数据集进行降维的过程具体包括：将冰形数据的横坐标组成为样本矩阵；对样本矩阵去中心化，得到标准化的样本矩阵，其中为样本均值；构造协方差矩阵，对阶实对称矩阵进行奇异值分解，其中是样本的维数，得到从大到小排序的特征值及其对应的特征向量；取前个特征值，满足，其中为给定的能量阈值，一般取99.9%；将个特征向量称为样本矩阵的基模态，定义映射矩阵。如此一来，每个样本数据就可以被有效降维，用其系数进行降维表示，，为维的列向量。同样地，可以得到第个冰形数据纵坐标降维后的系数列向量。
27.步骤s13：确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
28.本实施例中，根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形具体包括：根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数；通过pod重构方法，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。需要指出的是，本实施例在使用pod重构方法时，需要确定前述过程中pod
降维维数，然后通过pod重构方法以及所述降维维数，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
29.本实施例中，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数，具体包括：基于kriging代理模型，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数。
30.具体的，所述代理模型的表达式为： ；其中，表示线性回归项，是多项式基函数，是基函数对应的权重，是基于数据空间相关性建立的随机过程模型，满足：期望，方差为。对于任意两个不同数据点与，随机量的协方差可表述为：；其中，称为空间相关模型，表示不同位置随机变量之间的相关性，它与相关函数和数据点距离有关，是相关参数。根据均方差最小的最优要求，可以得到最优权重，如下所示：;其中，是中线性回归项构成的矩阵，是相关函数构成的矩阵，是中响应值构成的矩阵。
31.将翼型参数作为自变量，冰形系数作为因变量，得到中的各个矩阵元素具有如下形式：；如此一来，本技术先确定容冰翼型样本参数为，然后应用所述kriging代理模型以及所述容冰翼型样本参数插值得到与所述容冰翼型样本参数对
应的第二冰形系数，具体的：根据；其中，，，得到列向量，包含了横纵坐标的信息，按照横纵坐标pod降维得到的维数，保持一致将其分解为，进一步的，与pod降维过程相反，按如下公式得到预测的冰形坐标：；其中和分别是pod降维时生成的横纵坐标映射矩阵，和是样本均值。
32.可见，本技术提出一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法，包括：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。综上可见，本技术首先建立翼型与冰形之间的映射关系，所述翼型为不考虑容冰的翼型，然后基于所述映射关系实现由容冰翼型到对应冰形的快速预测，如此一来，通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的。
33.图2为本技术公开的一种具体的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法流程图，参见图2所示，本技术首先确定初始翼型，然后在不考虑容冰的情况下，产生个翼型参数，然后进行cfd数值模拟，得到个冰形，并使用pod对冰形进行降维得到个冰形系数。进一步的，在考虑容冰的情况下，确定容冰翼型参数，然后基于kriging代理模型、所述容冰翼型参数以及冰形系数，并使用pod重构方法得到相应冰形，综上可见，本技术首先建立翼型与冰形之间的映射关系，所述翼型为不考虑容冰的翼型，然后基于所述映射关系实现由容冰翼型到对应冰形的快速预测，如此一来，通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的。
34.相应的，本技术实施例还公开了一种容冰翼型设计过程中冰形的生成装置，参见图3所示，该装置包括：非容冰翼型的样本数据建立模块11，用于对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；非容冰翼型的冰形数据确定模块12，用于确定与所述翼型样本数据集对应的冰形
数据集；映射关系确定模块13，用于对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；容冰翼型的冰形确定模块14，用于确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
35.其中，关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
36.可见，本技术提出一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法，包括：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。综上可见，本技术首先建立翼型与冰形之间的映射关系，所述翼型为不考虑容冰的翼型，然后基于所述映射关系实现由容冰翼型到对应冰形的快速预测，如此一来，通过提高容冰翼型对应的冰形的生成效率，达到缩短容冰翼型的优化设计周期的目的。
37.进一步的，本技术实施例还提供了一种电子设备。图4是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
38.图4为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、电源26和通信总线27。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现以下步骤：对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集；其中，所述翼型样本参数为非容冰翼型的翼型样本参数；确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集，并对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数，然后确定出所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系；确定出容冰翼型样本参数，并根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
39.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：利用扰动cst方法对初始翼型进行参数化表示，得到若干数量个翼型样本参数以及所述翼型样本参数对应的翼型样本数据集。
40.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：基于计算流体力学数值方法确定与所述翼型样本数据集对应的冰形数据集。
41.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：
通过pod降维方法对所述冰形数据集进行降维，得到所述冰形数据集对应的第一冰形系数。
42.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：根据所述翼型样本参数与所述第一冰形系数的映射关系，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数；通过pod重构方法，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
43.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：确定所述pod降维方法中的降维维数；通过pod重构方法以及所述降维维数，并基于与所述容冰翼型样本参数对应的所述第二冰形系数，预测得到与所述容冰翼型样本参数对应的冰形。
44.在一些具体实施方式中，所述处理器通过执行所述存储器中保存的计算机程序，具体可以实现以下步骤：基于kriging代理模型，确定出与所述容冰翼型样本参数对应的第二冰形系数。
45.本实施例中，电源26用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口25能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口24，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
46.另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括计算机程序221，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，计算机程序221除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
47.进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的容冰翼型设计过程中冰形的生成方法。
48.关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
49.本技术书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
50.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业
技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
51.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（ram）、内存、只读存储器（rom）、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
52.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
53.以上对本技术所提供的一种容冰翼型设计过程中冰形的生成方法、装置、设备、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。