全局性气动弹性优化中的气动/结构耦合求解加速新方法

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基本信息

项目摘要

High precision aerodynamic/structural coupling method can analyze the static aeroelasticity more accurately. But its efficiency is low, especially when doing global aerodynamic/structural optimization of three-dimensional and multi-design variable problem. In order to improve the efficiency of the aerodynamic/structural coupled analysis, and improve the practical of global aeroelasticity optimization, the acceleration method for aerodynamic/structural coupling have been applied. This project is proposed to establish a novel method for aerodynamic/structural coupled with double–POD–Surrogate model, according to the characteristics of Proper Orthogonal Decomposition and surrogate model. The study for the prediction ability of different surrogate models to different types flow field, and the mathematical modeling method for structural elastic deformations are analyzed, then the acceleration method for aerodynamic/structural coupling is established. At last, the actual effect of global static aeroelasticity optimization using this acceleration method of aerodynamic/structural is investigated.
高精度气动/结构耦合求解方法可以较准确地进行静气动弹性分析，但缺点是计算效率较低，尤其是进行三维多设计变量的全局性气动弹性优化设计时需要进行大量的气动/结构耦合求解。为了提高气动/结构耦合求解效率，增强全局性气动弹性优化算法的实用性，气动/结构耦合求解加速方法得到应用。本项目拟针对本征正交分解和代理模型技术的特点，建立一种基于双POD-Surrogate的气动/结构耦合求解加速新方法。研究耦合不同代理模型对不同类型流场的预测能力，进行合理准确的弹性变形数学建模，建立合理高精度的气动/结构耦合求解加速方法，并研究该加速方法对于全局性静气动弹性优化系统的实际效果。

结项摘要

本课题对确定性Kriging代理模型（DKM）技术、Stochastic Kriging随机代理模型（SKM）技术进行了详细推导，分别建立了DKM、SKM代理模型模块。以M6机翼为例，在考虑机翼弹性变形的情况下以改善阻力发散特性为目标，分别进行了基于DKM、SKM的气动弹性稳健性优化设计，结果表明基于SKM的稳健性优化设计方法得到的优化结果性能较优。.提出并构建了基于POD和Kriging代理模型的静气动弹性降阶模型（SAEROM）。此降阶模型在进行气动弹性计算过程中主要通过如下三个步骤实现：一、根据设计变量值快速预测初始气动载荷，利用POD技术提取流场压力系数的POD基向量及其系数，应用Kriging代理模型预测未知设计变量对应的POD系数，进而快速预测初始气动载荷分布；二、传递气动载荷、进行结构静力学分析并提取典型剖面弹性变形结果；三、根据设计变量和典型剖面弹性变形量快速预测变形后的气动载荷分布，依据POD和Kriging代理模型预测变形后的气动载荷分布。以uCRM（underform Common Research Model）构型为例验证了此SAEROM方法的计算精度，并且对比研究了不同弹性变形控制面分布、不同代理模型对SAEROM模型精度的影响。.发展了一套基于SAEROM的气动弹性优化设计系统。利用基于POD和Kriging代理模型的SAEROM方法生成气动弹性优化设计过程中所需的样本点，同时也可应用此方法在优化设计过程中更新代理模型。相比于全阶气动弹性计算，应用此方法生成全部优化所需样本点节省了近60%的计算时间。与未使用降阶模型的优化结果相比，此方法在优化设计效率方面表现出显著优势。

项目成果

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其他文献

北疆地区积雪与冻土变化的特征分析
  • DOI：
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  • 作者：
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纳豆芽孢杆菌MenA的生物信息学分析及亚细胞定位
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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