本发明属于旋翼气动外形设计，具体涉及一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法。
背景技术：
1、作为旋翼类飞行器最重要的升力面，旋翼气动外形设计优化可以改善飞行器的飞行性能，提高飞行器的载重能力和续航时间，使得飞行器的设计满足性能指标要求。
2、旋翼的气动外形设计优化，常常针对确定的大气环境条件，然而在实际应用过程中，旋翼面临的大气环境是不确定的，大气密度、风速等环境的变化都会影响旋翼产生的升力大小和消耗的功率大小，可能导致旋翼在非设计工况的消耗功率大幅偏离设计值，从而阻碍飞行器的正常飞行。并且，目前针对旋翼的气动外形优化大多基于计算流体力学（cfd）方法进行旋翼气动性能计算与分析，采用优化算法，在大量样本点的基础上寻找最优方案。其中，cfd方法虽然保证了旋翼气动性能计算的高精度，但是计算周期长、成本大，面对大量样本点的寻优，更加加剧了计算周期和成本。
技术实现思路
1、本发明的目的是克服现有技术的不足而提供一种具有更加快速、更具稳健性的旋翼气动外形设计优化方法，综合考虑了大气密度的不确定性和旋翼气动性能，设计得到的旋翼在不确定大气密度的环境下兼具良好的气动性能和环境适应性。
2、本发明的技术方案如下：
3、一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，包括如下步骤：
4、s1：统计某一环境一年内大气密度的变化情况，通过一年内大气密度的分布律，建立大气密度不确定性模型，可以表示为：
5、，
6、其中，表示大气密度，表示大气密度在左右出现的概率，表示可能出现的具有代表性的大气密度数值的个数，代表第种可能的密度；
7、s2：采用黏性涡粒子算法构建旋翼气动模型，并通过牛顿迭代法计算确定大气密度和确定目标拉力下的旋翼消耗功率；
8、s3：参数化桨叶，采用4次和3次的b-样条曲线描述桨叶的弦长和扭转角的展向分布，并确认桨叶的设计变量可以表示为，其中，，，所述以及为分别表示弦长和扭转角分布对应的b-样条曲线中第0个控制点的参数；
9、s4：根据飞行器的相关参数和任务剖面，确定桨叶外形的设计约束以及优化目标；
10、s5：耦合大气密度不确定性模型和基于黏性涡粒子算法的旋翼气动模型，进行旋翼优化目标的计算；
11、s6：通过nsga-ii多目标优化算法开展多目标优化设计，其中通过当前进化代数是否达到最大代数来判断优化是否结束，通过选择、交叉、变异等遗传算子进行旋翼气动外形的迭代优化，得到pareto最优解集；
12、s7：对pareto最优解集进行分析处理，判断优化是否收敛，若收敛则输出结果，选择一个满足设计要求的最优解并结束，否则选择一个新的优化解作为新的初始方案重新采用nsga-ii开展多目标优化设计。
13、进一步，所述步骤s4中的基于确定桨叶外形的设计约束以及优化目标，优化问题可以表示为：
14、，
15、，
16、，
17、，
18、其中，表示飞行器单次飞行的平均功率，根据任务剖面中悬停和巡航的时间比例确定；表示的均值，称为功率均值；表示在不同大气密度下，处于悬停状态的旋翼产生最大悬停升力所消耗功率的最大值，称为峰值功率；代表旋翼实度，表示旋翼实度的最大值，根据桨叶载荷确定；和分别表示旋翼产生的总的垂向拉力和水平拉力，表示飞行器的重力，表示当大气密度为时飞行器的阻力，所述find、min和s.t.是对优化问题的一种总结性描述，find后面指代变量，min表示最小化，s.t.表明约束条件，e表示数学期望；max{}是求{}内集合的数据最大值的数学表达。
19、进一步，所述步骤s2中旋翼气动模型通过黏性涡粒子算法计算旋翼的气动性能是否满足拉力约束，所述拉力约束具体表示为公式4，在不满足拉力约束时通过牛顿迭代法改变总距，并再次进行气动性能计算判定是否满足拉力约束，在满足拉力约束后得到确定大气密度和目标拉力下的旋翼消耗功率。
20、进一步，所述步骤s5中旋翼优化目标的计算基于大气密度不确定性模型中种可能的大气密度进行确认是否遍历所有密度，当未遍历所有密度时，改变大气环境参数中的密度数值并反馈给旋翼气动模型进行再次确认旋翼消耗功率，直至遍历所有密度后基于公式3进行计算功率均值和峰值功率并输入至nsga-ii多目标优化算法。
21、进一步，所述步骤s7中新的优化解为当前的pareto最优解集中功率均值和峰值功率权衡的折中解。
22、进一步，参数化桨叶基于桨叶气动外形参数进行桨叶初始化，并将桨叶初始化后的结果及初始总距作为输入一起输入至旋翼气动模型。
23、进一步，所述步骤s3中的采用4次和3次的b-样条曲线描述桨叶的弦长和扭转角的展向分布，其表达式分别为：
24、，
25、其中，和分别表示桨叶展向处的弦长和扭转角，和分别表示弦长和扭转角分布对应的b-样条曲线中第个控制点的参数，表示第个控制点坐标的影响权重，是一个次的b-样条基曲线，表示旋翼半径，表示弦长或扭转角分布的第个控制点。
26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
27、本发明采用大气密度不确定性模型、旋翼气动模型和nsga-ii多目标优化算法耦合，开展旋翼气动外形的多目标稳健设计优化，在旋翼气动外形优化时考虑了大气环境的不确定性，有利于降低旋翼气动性能对大气环境的敏感程度。
1.一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：所述步骤s4中的基于确定桨叶外形的设计约束以及优化目标，优化问题可以表示为：
3.根据权利要求2所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：所述步骤s2中旋翼气动模型通过黏性涡粒子算法计算旋翼的气动性能是否满足拉力约束，所述拉力约束具体表示为公式4，在不满足拉力约束时通过牛顿迭代法改变总距，并再次进行气动性能计算判定是否满足拉力约束，在满足拉力约束后得到确定大气密度和目标拉力下的旋翼消耗功率。
4.根据权利要求3所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：所述步骤s5中旋翼优化目标的计算基于大气密度不确定性模型中种可能的大气密度进行确认是否遍历所有密度，当未遍历所有密度时，改变大气环境参数中的密度数值并反馈给旋翼气动模型进行再次确认旋翼消耗功率，直至遍历所有密度后基于公式3进行计算功率均值和峰值功率并输入至nsga-ii多目标优化算法。
5.根据权利要求1所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：所述步骤s7中新的优化解为当前的pareto最优解集中功率均值和峰值功率权衡的折中解。
6.根据权利要求1所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：参数化桨叶基于桨叶气动外形参数进行桨叶初始化，并将桨叶初始化后的结果及初始总距作为输入一起输入至旋翼气动模型。
7.根据权利要求1所述的一种不确定环境下的旋翼气动外形稳健设计优化方法，其特征在于：所述步骤s3中的采用4次和3次的b-样条曲线描述桨叶的弦长和扭转角的展向分布，其表达式分别为：
