A data-driven modeling framework for nonlinear static aeroelasticity

Trent White

doi:10.1016/j.cma.2025.117911

2025-05-01

PRE

Trent White *

Darren J. Hartl

DOI：10.1016/j.cma.2025.117911

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摘要

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分析可变形结构体与周围流体施加于该结构体的力之间的多物理耦合可能是一项具有挑战性且计算成本高昂的任务，尤其是在结构、流体或两者表现出非线性行为时。因此，迫切需要新颖的降阶静气动弹性分析方法，以高效利用高保真计算模型，特别是在对下一代具有高展弦比升力面且表现出大变形或由非线性机制驱动的原位几何重构的气动结构进行初步设计时。本研究提出了一种组合式静气动弹性分析方法：一种易于并行化的数据驱动建模技术，旨在构建一个系统级气动弹性代理模型，该模型表示高保真结构模型和流体模型在表征变形流固界面降阶几何描述的形状参数方面的函数组合。通过将静气动弹性问题表述为固定点问题，所提出的降阶建模框架消除了对作用在结构上的牵引力场降阶表示的需求，这与先前独立训练分离的流体和结构代理模型的数据驱动方法不同。此外，通过用对降阶形状参数空间的统计探索替代全阶气动弹性耦合变量的迭代交换，近似静气动弹性响应的最小计算时间等同于一组高保真流体和结构模型的评估。后续工作介绍了所提出的组合式方法的理论发展，并通过两个案例研究展示了其应用，其中一个案例涉及由线性与非线性材料组成且大变形超过35%的悬臂式挡板。数值结果表明，其与传统分区分析方案的吻合度很高，在两种材料情况下，端部位移误差均小于1%。此外，还展示了如何在考虑结构修改时重复使用牵引力场信息，以避免进行额外的计算成本高昂的流体模型评估。

Keyword:

Nonlinear static aeroelasticity

Surrogate modeling

Computational fluid dynamics

Finite element analysis

Data-driven multidisciplinary analysis