Các phương án tìm kiếm có ảnh tương ứng trong không gian mục tiêu. Khi lựa chọn điểm Ai1 ta loại bỏ tất cả các điểm Aj có ảnh trong khơng gian mục tiêu rơi vào góc phần tư với đỉnh là điểm Bi1 (là ảnh của điểm Ai1 trong không gian mục tiêu).
Sử dụng thuật tốn này có thể loại ra khỏi tập D các điểm không hiệu quả và nhận được tập E chứa các điểm gần hiệu quả. Phương án lựa chọn tốt nhất có thể lấy từ các điểm thuộc tập E.
Sắp xếp các điểm xấp xỉ Pareto theo thứ tự tăng dần của một hàm mục tiêu. Đường gấp khúc nối các điểm xấp xỉ Pareto được tiệm cận tới đường cong Pareto khi số lượng các điểm thử nghiệm N tiến tới vô cùng lớn [55].
Khi lựa chọn được phương án tối ưu A* có thể tiến hành nâng cấp điểm A* do đây chỉ là phương án tốt nhất trong tập D. Do đó, xuất hiện bài toán nâng cấp điểm A* bằng cách tìm cực trị cục bộ trong vùng khơng gian tìm kiếm xung quanh điểm A*, đồng thời thỏa mãn các điều kiện ràng buộc.
Có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để tìm kiếm cực trị cục bộ [44], [59]. Khi tìm kiếm chọn điểm bắt đầu tìm kiếm là tất cả các điểm Ai
nằm trong tập D, hoặc chỉ điểm tốt nhất trong số chúng.
Dưới đây trình bày phương pháp tìm kiếm để tìm cực trị cục bộ theo phương pháp PSI [55] với điểm xuất phát là điểm tốt nhất của tập D. Phương pháp được tiến hành theo các bước sau:
- Bước 1: Chọn ra vùng tìm kiếm cục bộ P’ có tâm là điểm tốt nhất với biên theo các tọa độ so với tâm khoảng ±5%. Nếu như tọa độ nào đó của A' vượt quá biên của P thì kích thước của vùng tìm kiếm tương ứng theo tọa độ đó bị giảm, và được lấy bằng giá trị biên của P.
- Bước 2: Trong P’ chọn ra N' điểm tìm kiếm theo chuỗi LPτ.
- Bước 3: Tiến hành xác định tọa độ các điểm N' và giải bài tốn tìm tập các điểm chấp nhận được D cho N' điểm này.
- Bước 4: Nếu trong điểm nào đó của các điểm này, ví dụ điểm A' cho giá trị hàm mục tiêu Φ(A')tốt hơn so với tâm A thì lựa chọn vùng tìm kiếm cục bộ tiếp theo với tâm là A'.
- Bước 5: Quay trở lại bước 1 và tiến hành giải lại bài tốn.
Có thể tiến hành một vài vịng lặp để xác định giá trị tối ưu. Điều kiện hội tụ được đánh giá là sai lệch tương đối của giá trị hàm mục tiêu tổng quát
Φ(A) ở các vòng lặp kế tiếp nhau:
1 1 (A) (A) (A) u u u (3.29) Với u là số bước lặp của thuật toán. Như vậy, sau một số hữu hạn bước lặp ta nhận được phương án thiết kế tối ưu theo hàm mục tiêu Φ.
Kết luận chương 3 3.3.
tối ưu biên dạng khí động KCB ứng dụng phương pháp PSI sử dụng chuỗi LPτ. Các tham số thiết kế là tọa độ các điểm giới hạn kích thước bao thân và cánh KCB. Hàm mục tiêu là hệ số chất lượng khí động, tính ổn định và tính điều khiển được của KCB. Phương án thiết kế tối ưu phải thỏa mãn các điều kiện ràng buộc của lớp KCB có điều khiển một kênh quay quanh trục dọc sử dụng dây vi cáp. Trong q trình giải bài tốn tối ưu theo phương pháp PSI có sử dụng phần mềm MD tính tốn tự động bộ hệ số khí động và chương trình tính tốn ở Chương 2 để tính tốn các tham số quỹ đạo chuyển động của KCB ứng với các phương án thiết kế khí động khác nhau. Phương pháp tối ưu ở Chương 3 có thể áp dụng để tối ưu biên dạng khí động cho các dạng KCB khác với các dạng hàm ràng buộc và mục tiêu khác nhau. Phương pháp tối ưu biên dạng khí động KCB điều khiển một kênh của Chương 3 được ứng dụng trong các cơng trình cơng bố [CT2], [CT3] và [CT7].
Chương 4
TỐI ƯU THAM SỐ THIẾT KẾ BỘ CÁNH TRƯỚC CHO KHÍ CỤ BAY ĐIỀU KHIỂN MỘT KÊNH CẢI TIẾN
Phương pháp tối ưu biên dạng khí động của KCB điều khiển một kênh ở Chương 3 có thể áp dụng để tối ưu tồn bộ các tham số thiết kế phối trí biên dạng khí động của KCB nói chung và của KCB điều khiển một kênh nói riêng. Nội dung Chương 4 giới hạn ở việc ứng dụng phương pháp để tối ưu các tham số thiết kế bộ cánh trước cho KCB điều khiển một kênh cải tiến kiểu CT14M. Chương trình mơ phỏng động lực học bay KCB ở Chương 2 được sử dụng để xác định các hàm mục tiêu và ràng buộc của bài tốn tối ưu. Các hệ số khí động được xác định bằng phần mềm MD.
Phần đầu Chương 4 trình bày một số nội dung kiểm chứng phương pháp xác định bộ tham số khí động bằng MD và kiểm chứng chương trình mơ phỏng động lực học bay được xây dựng ở Chương 2.
Kiểm chứng phương pháp xác định bộ tham số khí động 4.1.
Bộ tham số khí động được sử dụng để giải bài tốn tối ưu được tính tốn bằng phần mềm bán thực nghiệm MD. Mục 4.1 tiến hành so sánh kiểm chứng kết quả tính tốn bộ tham số khí động bằng MD với kết quả tính tốn mơ phỏng số CFD bằng phần mềm ANSYS CFX và thực nghiệm ống thổi khí động dưới âm. Đối tượng kiểm chứng là KCB CT14M và một phương án thiết kế KCB CT14M cải tiến.
4.1.1. Phương pháp mô phỏng số
Xây dựng và giải bài tốn mơ phỏng xác định một số hệ số khí động của KCB CT14M và một phương án KCB CT14M cải tiến bằng phần mềm ANSYS CFX theo trình tự của một bài tốn mơ phỏng CFD thông thường, bao gồm các bước sau: Xây dựng mơ hình, Chia lưới, Định nghĩa các đặc tính
vật lý, Giải và Xử lý kết quả như được trình bày trên Hình 4.1.