大展弦比机翼具有升阻比大、翼内容积大的特点,广泛应用于民航客机、运输机和长航时无人机等航空飞行器。本文考虑大展弦比机翼柔性大的特点,采用高精度分析模型进行机翼气动结构隐身耦合分析,并引入自适应代理模型与分级优化的思想,完成大展弦比机翼的气动结构隐身耦合快速优化。主要研究内容如下:(1)开展基于高精度分析模型的大展弦比机翼气动结构隐身耦合分析。建立二维翼型和三维机翼的几何参数化模型,使用计算流体力学(CFD)、有限元分析方法(FEA)和计算电磁学(CEM)方法建立机翼的气动、结构和隐身学科的高精度分析模型。通过三维插值方法将气动力加载到结构模型,通过获得机翼前后缘控制点的坐标来更新几何模型,从而实现气动结构耦合分析。在气动结构耦合分析达到平衡状态后,对变形后的机翼进行隐身分析,最终完成机翼气动结构隐身多学科耦合分析。通过对某大展弦比机翼进行气动结构隐身耦合分析,验证了上述耦合分析方法的合理性,并明确了在大展弦比机翼设计与优化中考虑各学科耦合关系的必要性。(2)为了提高序列采样的样本点在设计空间的空间均布性与投影均匀性,本文提出了一种基于Maximin准则的确定性序列拉丁超方采样方法(S-SLE)。为了保证样本点的投影均匀性,使用网格映射方法将已有样本点映射到超棋盘格中;为了获得更好的空间均布性,使用局部逐次枚举方法确定新增样本点。与Quasi-LHD、MIPT和MCSR等国际同类算法的对比研究表明S-SLE具有如下几点优势:1)S-SLE方法可以灵活地生成具有较高空间均布性和投影均匀性的序列样本点,并具有较高的鲁棒性;2)S-SLE方法可以有效提高自适应代理模型优化方法的优化效率与鲁棒性。(3)为了降低大展弦比机翼气动结构隐身耦合优化的计算成本,本为提出了一种基于自适应代理模型和分解策略的气动结构隐身耦合优化框架。优化过程分为两个阶段,第一个阶段为翼型优化,第二个阶段为三维机翼优化。翼型优化结果将用来构造三维机翼几何模型,并在机翼优化中保持不变。在机翼优化中,将设计变量分为系统级和分系统级设计变量,使用自适应代理模型优化方法完成系统级优化,使用Nastran中的序列二次规划优化器完成结构分系统级优化。提出了一种基于智能空间探索策略的自适应代理模型优化策略(即ARSM-ISES)。通过标准测试算例与ARSM、EGO以及MPS等国际知名的近似优化策略进行对比研究。研究结果表明ARSM-ISES策略的全局收敛性、优化效率以及鲁棒性均具有较显著的优势。此外,针对机翼气动结构隐身耦合优化问题,提出了一种高效的二级优化方法,并通过数值算例和简单的气动结构耦合算例验证了该方法在求解耦合优化问题方面的效率优势。(4)采用气动、结构以及隐身学科的高精度分析模型以及本文所提出的气动结构隐身耦合优化框架对某大展弦比机翼进行多学科耦合设计优化。二维翼型优化使得翼型在满足约束条件的情况下,升阻比提高了18.6%,平均雷达散射截面积降低了14.7%。通过三维机翼优化,机翼的升阻比降低了1.5%,机翼结构质量降低了51.8%,平均雷达散射面积降低了68.6%,优化后的机翼满足所有约束条件,机翼的综合性得以显著提升,而真实模型的调用次数仅为51次。可见,本文所研究的高精度分析模型与耦合优化框架能够有效的改善大展弦比机翼的气动结构隐身综合性能,并且能够有效的降低计算成本,提高优化效率。