基于本征正交分解和代理模型的流场预测方法

 为了实现流场的快速求解,基于本征正交分解(POD)与代理模型提出了一种全新的流场预测方法。其基本原理为:首先采用本征正交分解将一定数量的样本流场分解为同等数量的基模态流场;然后用少数包含了绝大部分样本流场特征的基模态流场拟合所有的样本流场;最后用代理模型建立起决定样本流场的输入参数与拟合系数之间的近似函数关系。针对几何外形不同的二维翼型定常流场预测结果表明:在亚声速情况下,预测误差收敛的模态数量不超过20个,继续增加模态的使用数量不能明显提高预测精度;在跨声速情况下,预测误差收敛的模态数量为26个,当使用的模态数量达到前10个时,继续增加模态的使用数量能提高绝大部分流场区域的预测精度,但同时会在激波附近引入"噪声"激波特征而降低该区域的局部预测精度。在这两种情况下,预测流场所需时间均不到高精度计算流体力学(CFD)方法的1/200。     

基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

通过传统实验或CFD 手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD 更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD 基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明：本文构建的POD-RBFN 混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25% 左右。     

基于本征正交分解的流场快速预测方法研究

对于飞行器气动设计,通过实验或CFD计算获得所有设计状态处流场信息成本高、耗时长,难以满足工程应用要求。利用基于本征正交分解(POD)降阶模型结合相应的插值方法,只需要通过实验或CFD计算获取有限个数的采样流场,可以快速预测出具有满足精度要求的设计状态处流场信息。首先,证明对POD基系数插值获取预测流场与对采样流场直接插值获取预测流场的等价性,并分析采样流场分布的要求。然后,以三段翼型流场作为研究对象,POD降阶模型分别与三次样条插值和径向基插值结合,实现设计状态处流场信息快速预测。最后,通过将流场预测结果与相同条件下的流场CFD计算结果对比,表明了POD降阶模型结合两种插值方法的各自特性。     

变比热容对喷管流场和性能影响的计算

从变比热容角度出发,采用ＣＦＤ方法计算了发动机加力工作时高温状态下喷管内部流场分布和性能,并和定比热容计算结果进行了比较。结果表明,采用ＣＦＤ方法计算加力工作时喷管内部流场和性能,应该考虑变比热容的影响。     

Non-intrusive reduced-order model for predicting transonic flow with varying geometries

A Non-Intrusive Reduced-Order Model (NIROM) based on Proper Orthogonal Decomposition (POD) has been proposed for predicting the flow fields of transonic airfoils with geometry parameters. To provide a better reduced-order subspace to approximate the real flow field, a domain decomposition method has been used to separate the hard-to-predict regions from the full field and POD has been adopted in the regions individually. An Artificial Neural Network (ANN) has replaced the Radial Basis Function (RBF) to interpolate the coefficients of the POD modes, aiming at improving the approximation accuracy of the NIROM for non-samples. When predicting the flow fields of transonic airfoils, the proposed NIROM has demonstrated a high performance.     

自然风场的数值模拟

为在时域进行大型结构的气动弹性动力响应的分析,必须首先模拟该结构所受到的气动荷载或所处自然风场的时间历程。本文通过在常规的波迭加方法中引入二维和三维空间谱,结合快速Ｆｏｕｒｉｅｒ变换（ＦＦＴ）,规范了该方法在风工程中的应用,讨论了各向同性均匀风场等空间步长以及非均匀风场不等空间步长数值模拟的理论和方法,算例表明即使需要模拟非常长的风速动脉时间历程,方法仍具有非常高的精度和效率。     

基于特征正交分解翼型流场反设计方法研究

基于特征正交分解( Proper Orthogonal Decomposition,POD)方法中模态的思想,利用特征正交分解基,通过改变马赫数或迎角来得到相应的流场快照,对流场参数进行重构,基于快照范围内可以得到高精度的重构流场结果.以NACA0012翼型和RAE2822翼型为研究对象,采用POD方法对流场参数进行了...     

区域分裂法在湍流流场数值解中的研究

应用区域分裂算法(简称DDM)对湍流流场进行数值研究。对湍流流动控制方程建立一种通用的DDM-1计算格式S_{I,ω,给出重叠区域内变量处理方法。DDM-1的SI,ω计算格式的适用性由突扩圆管分离流流场数值计算所验证,数值计算结果与实验数据比较表明:采用SI,ω计算格式所预测的再附点位置及平均轴向速度、湍动能强度比在整个计算区域内采用单一模型的方法能够更好地与实验值吻合。}      

阀体后90°圆形弯管内部流场PIV测量及POD分析

利用激光粒子图像测速技术对阀体后90°圆截面弯管的内部流场进行测量,获取了弯管流场在不同来流流速及观测截面上的高分辨率瞬态速度场数据。分析了图像相关计算所获得的瞬态及时均速度场,对流场进行本征正交分解,并进一步分析重构脉动场中的涡结构特性。结果表明：流体流经蝶阀在弯管中形成卡门涡街,涡结构信息包含在本征正交分解低阶模态中,脉动场的模态重构可以还原涡的流动特性。     

高超声速乘波体扩容设计及流场快速预测

为发展一种兼具乘波体高升阻比和升力体高容积率的气动设计与预测方法,开展了3个方面的研究工作。基于升力体和乘波体融合设计理念,提出了一种大容积率、高升阻比的乘波前体的扩容设计方法。对扩容设计的乘波前体进行了数值模拟,获得了典型设计参数对前体容积率、升阻比等气动性能参数的影响规律。基于本征正交分解理论和径向基函数建立了高超声速乘波前体流场结构和气动性能参数的快速预测模型,并对扩容设计的乘波前体流场开展了快速预测研究。研究表明:相比于未扩容之前,高度为5、10 mm时,容积增加8.00%和15.00%;基于本征正交分解理论的快速预测方法可精确、快速地获得不同几何设计参数下乘波前体的流场,预测误差不高于2.00%。      

基于两层POD和BPNN的翼型反设计方法

翼型优化过程需要大量的 CFD 分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解（POD）和反向传播神经网络（BPNN）的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下：首先,通过 Hicks-Henne 参数化,在设计空间中构造翼型外形的样本库,并利用 Xfoil/Fluent 对样本翼型的流场进行求解;然后,对翼面压力系数和几何外形分别建立 POD 模型,即两层 POD 模型,并得到对应的基模态系数;最后,使用 BPNN 建立从压力系数的基模态系数到几何外形的基模态系数的映射,实现在给定压力系数下对几何外形的快速预测。通过算例分析,结果表明：在亚/跨声速状态,基于 200 个样本训练所得的两层 POD+BPNN 模型可以实现对具有目标压力系数分布的翼型的预测,其精度满足翼型反设计要求。     

Numerical investigation on flow field characteristics of dual synthetic cold/hot jets using POD and DMD methods

In order to improve the control ability of synthetic jets in compressible boundary layer, a novel control method based on dual synthetic cold/hot jets coupled control of velocity profile and temperature profile was proposed. As fundamental investigations on the effects of synthetic jet temperature on the jet behavior and flow field characteristics were essentially necessary, preliminary numerical simulations were conducted to study the influence of temperature (200 K and 400 K) on the flow field characteristics of synthetic jets using Large Eddy Simulations (LES) model. Time-averaged flow fields showed that different temperatures led to variable behavior of two strands of jets. For dual synthetic cold jets, a potential-core arose apparently with its height ranging from 0.01 to 0.03 m, while for dual synthetic hot jets, two strands of jets emerged downstream. The modal decomposition of instantaneous flow fields had been done using both Proper Orthogonal Decomposition (POD) and Dynamic Mode Decomposition (DMD). Various modes showed different characteristics of the flow fields. As the POD method focuses on the energy of flow while the DMD method focuses on the frequency, the first two modes had many similarities, but the third and fourth modes demonstrated completely different vortex structures. The current researches play a role of preliminary investigations for further and comprehensive exploration of novel flow control measures in global velocity field.     

基于POD方法的跨声速轴流压气机转子叶顶间隙流场分析

以跨声速轴流压气机转子NASA Rotor 36为对象,研究了叶顶间隙流场的非定常流动特性。在数值模拟结果的基础上,采用本征正交分解(POD)方法获取POD模态和时间系数分布规律,进一步分析了近失速工况下叶顶间隙流场的流动特性。结果表明:在近失速工况下,叶顶间隙流场的主导频率为叶顶泄漏涡频率,约为0.6倍转子通过频率;能量较高的POD模态决定了叶顶泄漏涡的波动频率和幅值,低能量的高阶涡则影响流场的细微结构;同时发现,前5阶POD模态就可以很好地重构流场,这为低阶模型的应用提供了一定的理论指导。      

三维分块非结构化网格上的可压缩流计算方法

提出了分块非结构化网格生成方法,通过子块划分、子块网格划分、整体网格拓扑连接生成可局部加密的分块非结构化网格,既具备了非结构化网格对复杂区域的处理能力,又避免了分块结构化网格块间信息传递的复杂计算过程.通过将密度修正值引入压力修正方程,发展了非结构化网格上可压缩流动的SIMPLE算法.对孤立翼型及透平叶栅的流动进行了数值计算,压力系数、速度、折转角的数值结果与已有的实验值吻合较好,验证了数值方法的精度.      

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

基于物理量梯度修正的RBF数据传递方法

径向基函数是复杂外形飞行器多场耦合计算中重要的数据传递方法。复杂飞行器物理量分布通常与局部流动特征密切相关且在不同区域变化剧烈,如何在具备各向同性特征的径向基函数中考虑实际物理量各向异性分布因素的影响成为制约其精度进一步提升的关键。针对径向基函数的问题,提出了一种基于局部物理量梯度对径向基三方向权重进行自适应修正的数据传递新方法。采用高超声速舵面、翼身组合体算例对该方法在单次数据传递中的可行性及效果进行了验证,同时基于该方法对压缩拐角外形开展了气动力/热/结构多场耦合数值模拟,并与风洞试验结果进行了对比分析,以验证该方法在实际耦合问题计算长时间高频次数据传递中的适用性及可靠性。研究结果表明该方法能够很好地提升如薄板样条插值（TPS）、多重二次函数插值（MQ）等全域基函数的单次插值效果,并且有效地改进了MQ方法对形态参数的鲁棒性,而对于梯度修正后的紧支基函数,其改进效果更佳,以较少的点达到了TPS、MQ等全域基函数的插值效果,实现了数据传递效率和精度的兼顾。采用该方法获得的耦合计算结果与试验对比一致,表明了该方法的可用性以及在复杂外形多场耦合问题中的良好工程应用前景。     

适用于参数可调结构的非定常气动力降阶建模方法

基于计算流体力学(CFD)的非定常气动力降阶模型(ROM)可以极大提高气动弹性分析效率,然而现有的ROM只能针对固定参数结构,即只适合于固定模态振型,这使得现有ROM在气动弹性优化设计和不确定性分析等结构变参问题中应用受限。针对该问题,在文献[20]基础上提出了一种新的适用于任意模态振型的非定常气动力建模方法。首先将待设计/分析的结构进行参数化抽样和模态分析,之后通过主成分分析(PCA)得到若干基振型,再将这些基振型线性叠加即可拟合抽样空间内任何参数下结构的前若干阶振型。当结构参数改动时,仅仅是叠加系数发生变化。算例表明,仅用很少的基振型就能达到理想的拟合精度。经典的气动力降阶方法可用于基振型坐标下的气动力降阶,进一步变换可得到适用于不同结构的ROM,这意味着,结构参数可以在抽样空间内任意调节改动,而ROM却是通用的。该方法能广泛用于气动弹性优化设计和不确定性分析工作,可提高颤振分析精度和效率。     

多喷管射流气动声学特性的数值研究

采用大涡模拟结合动力Smagorinsky亚格子模型对四喷管超声速高温射流进行了三维非稳态数值模拟。基于非稳态计算的结果,利用FW-H面积分方法对四喷管射流远场的声学特性进行计算,并将结果与单喷管得到的结果进行对比。结果表明,多喷管射流形成了复杂的流场,其产生的气动声场并不仅仅是单喷管简单的叠加,由于四股射流之间的相互影响使得声场也产生了新的特点,不但表现在总声压级数值上,还对改变了射流噪声辐射的指向性,最大声压级的位置由原来的50°左右变化到30°。     

物理启发的深度学习模型及其在热端部件散热中的应用

热端部件散热是众多空天设备的关键技术。表面温度分布是散热设计中用到的重要信息,常规的解析建模手段和机器学习方法均无法有效地表达此类高维信息。近年来兴起的图像深度学习算法是解决表面温度信息预测的有效手段。然而,现有的基于大数据的深度学习方法往往对于物理数据和小样本数据不适用,体现为泛化精度差、数据兼容性差、可解释性差。因此,有必要结合传热的先验知识发展物理启发的新型深度学习算法,以增强高自由度、高复杂度散热对象上的设计能力。本文基于卷积算子和有限差分求解方式的类比关系,提出了一种物理启发式的循环卷积神经网络。以横向出流的冲击冷却为例,开展了变计算域大小、变工况、变尺寸的批量数值模拟,获取了冲击冷却关键特征的小样本图像数据。进一步通过神经网络的训练,构建了多参数、大范围内有较好拟合能力的温度、传热系数、压力代理模型。研究结果表明,本文提出的物理启发神经网络模型,对于计算域大小没有限制,可以统一表达不同空间范围内获取的物理数据的共性规律。模型的各类超参设定均具有明确的物理意义,且与经典的微分方程求解理论有一定的类比关系,增强了神经网络调参的方向性。通过传热物理规律与黑箱模型的融合,本文实现了小样本多参数物理数据的共性建模。该方法可以迅速重构热端部件的高维分布信息,可服务于热端部件的快速分析设计以及优化。     

高过载条件下绝热层烧蚀实验方法研究 (Ⅰ)方案论证及数值模拟

分析了高过载对固体火箭发动机流场和绝热层烧蚀的影响规律，提出一种新的研究思路：采用数值模拟方法来预示发动机三维两相流场，建立高过载流场模拟实验装置，开展绝热层烧蚀实验，建立高过载条件下的绝热层烧蚀模型，在此基础上发展高过载发动机绝热层设计和烧蚀预示方法。其中关键技术是高过载流场的模拟，对粒子加入法和弯管分离法两种方案进行了论证，认为弯管分离法原理上是可行的。为了验证这种方案的可行性，开展了弯管通道两相流的数值模拟研究，计算结果表明弯管装置具有使凝相粒子聚集形成高浓度粒子流的功能。