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。     

基于POD和ARMA的阵风响应预测降阶模型研究

针对阵风响应流场高效精确分析需求,基于非定常CFD数值模拟发展了一种快速流场预测的降阶模型。采用本征正交分解(POD)方法对高斯阵风激励的CFD非定常流场快照进行特征分析、并基于能量占比准则截取主要基模态来降维,采用自回归滑动平均(ARMA)方法建立各主要基模态系数的线性预测模型。采用NACA0012和DLR-F12的分析算例进行了验证,与CFD非定常计算结果对比分析表明,模型具有可靠的计算精度,适合于精确高效快速分析阵风响应,为阵风减缓设计提供技术支撑。     

增程制导航弹绕流场数值模拟

研究某增程制导航弹绕流场的结构,为气动特性分析和外形改进提供依据。以三维N-S方程为主控方程,引入S-A一方程湍流模型,对某增程制导航弹的绕流场进行了数值模拟,给出了流场图像和气动特性计算结果,并将CFD计算结果与试验结果进行了比较分析。CFD计算结果与试验结果吻合良好,验证了所采用CFD方法的准确性和有效性,数值模拟结果已得到应用。     

基于深度神经网络的超声速隔离段湍流涡黏性系数辨识

雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程由于计算成本较低，当前仍然在工程设计领域广泛应用。为了进一步提升计算精度和减少时间，应用深度神经网络（deep neural networks, DNN）方法自适应辨识稳态湍流涡黏性系数。以隔离段的激波串前缘位置检测流场生成为例，使用Wilcox-2006 k-ω湍流模型进行模拟。在不同的背压情况下，产生稳定状态的湍流涡黏性流场作为模型学习的训练数据集。最后在不同背压条件下开展了测试。结果表明：提出的DNN方法能够快速预测湍流涡黏性系数的值，预测值与计算流体力学数值模拟计算的参数值相比，方均根误差较小，可决系数大于99%，预测的流场结果与真实流场基本一致，进一步验证了深度学习技术在湍流模型参数辨识的可行性。     

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法，通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化，建立了卷积神经网络模型（CNN），并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本，实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98，基于深度学习的计算方法耗时1.7 s，CFD方法耗时大于50 s，计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

基于CFD数值模拟的拉瓦尔喷管流场分析

结合一维等熵管流理论,采用CFD方法对某型拉瓦尔喷管典型工作的流场进行整场数值模拟,阐述了网格生成,流场初始化,以及RNG湍流模型使用方法,并对拉瓦尔喷管工作特性进行了气动分析。研究表明,CFD计算结合一维管流理论能明显提高计算效率,数值计算结果与理论相符较好。     

贫预混燃烧室化学反应器网络模型建模及不确定性分析

基于CFD三维数值模拟结果的化学反应器(CRN)网络模型方法具有快速预估燃烧室NOx排放的特点。研究通过CFD数值模拟手段获得了贫预混燃烧室流场、温度场等特征分布,基于燃料空气掺混特性、速度场、温度场、OH分布以及达姆科勒数,燃烧室被离散划分为预热区、火焰锋面区、火焰过渡区、后火焰区、中心回流区以及角回流区,建立了复杂的CRN模型表征燃烧室内部的流动特征和火焰结构。以贫预混燃烧器为对象,与实验结果进行了对比验证。通过敏感性和不确定性分析获得了反应区域停留时间和烟气回流比例等关键参数对NOx排放的影响规律。结果表明:CFD-CRN混合方法更适用于在高当量比条件下贫预混燃烧室NOx排放的快速有效预测。在相同扰动强度的条件下,反应预热区域和火焰锋面区域的停留时间扰动对CRN模型预测NOx的生成量和稳定性影响更显著。CFD-CRN混合方法应明确在较高的绝热火焰温度条件下烟气回流比的准确性计算及其对NOx生成的显著影响。      

基于KZK方程的声爆频域预测法

建立了一种快速预测声爆传播特性的频域方法,基于传统Khohklov-Zabolotskaya-Kuznetsov (KZK)方程,描述声爆沿激波波阵面法线方向的传播。为了验证模型正确性,以NASA TD N-161中试件C为对象,首先基于不同网格,利用计算流体力学(CFD)方法得到超音速流场;将CFD结果作傅立叶变换后代入模型方程,快速求解声爆传播特性。预测结果与NASA实验结果符合很好,研究表明：预测方法能够捕捉声爆的非线性传播,声衍射项使得声场在远场趋于轴对称分布,远距离传播后声能量集中于低频分量。     

涡轮叶栅损失生成和输运的数值模拟

采用CFD软件CFX-TASCflow对一低速涡轮平面叶栅（Durham叶栅）流场进行了数值模拟，研究了叶栅损失生成和输运规律。计算表明，现有的CFD软件己能较准确地计算叶栅损失，转捩k-ω模型计算的总压损失系数比没有转捩模型的计算结果高2％。     

马赫数2.5超/亚声流流向涡掺混超燃室冷态实验

结合对应的数值计算,对一种带亚声速预燃室和流向涡掺混器的超声速燃烧模型燃烧室实验台,在其进口马赫数为2.5的来流条件下,进行了冷态流场的实验研究.实验测得其壁面静压分布和激波系结构与流场的CFD计算结果基本一致.实验结果表明,模型燃烧室全流场超声速,达到设计状态.马赫数2.5下的冷态实验数据和CFD计算数据为进行点火实验提供了依据.      

基于Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov方程的声爆频域预测法

建立了一种快速预测声爆传播特性的频域方法,基于传统Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov(KZK)方程,描述声爆沿激波波阵面法线方向的传播.为了验证模型正确性,以NASA TD N-161中试件C为对象,首先基于不同网格,利用计算流体动力学(CFD)方法得到超声速流场;将CFD结果作傅里叶变换后代入模型方程,快速求解声爆传播特性.预测结果与NASA实验结果符合很好,研究表明:预测方法能够捕捉声爆的非线性传播,声衍射项使得声场在远场趋于轴对称分布,远距离传播后声能量集中于低频分量.      

基于双重注意力机制及S-BiGAN的机电设备故障诊断

标签样本少条件下机电设备的准确故障诊断对于提高复杂机电设备的健康管理能力具有重要意义。针对标签样本少条件下难以建立准确故障诊断模型的问题,在半监督生成对抗网络的基础上,将注意力模块引入生成对抗网络,并利用格拉姆角场将一维数据转换为二维图像;结合双向生成对抗网络特点,提出一种基于双重注意力机制的半监督双向生成对抗网络（S-BIGAN）机电设备故障诊断模型,以轴承数据为例进行验证。结果表明：与CNN-SVM、SGAN 等算法相比,本文提出的模型能够提高样本生成质量和故障分类特征,有效解决标签样本少情况下的故障诊断问题,极大地提高了故障诊断准确率。     

悬停状态直升机桨叶扭转分布的优化数值计算

建立了一套基于高精度计算流体力学(CFD)技术和代理模型优化算法的旋翼气动外形设计方法。在该方法中,旋翼流场气动性能的计算采用了基于Navier-Stokes/Euler方程的CFD方法,并根据流场特点、精度和效率的要求采用Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型,通量计算采用Roe-MUSCL格式进行。为提高网格生成质量和便于流场控制方程的求解,将流场分成两个区域,即围绕旋翼的黏性区和无黏的背景网格区。其中,桨叶网格使用了基于二维翼型网格的参数化方法生成,数值计算结果表明该方法有效地提高了网格生成质量及效率。在参考旋翼流场及桨叶细节流动分析的基础上给出设计变量及范围,有效减小了优化问题的规模;为满足优化和机理分析的需要,将基于置换遗传算法优化的拉丁超立方(PermGA LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型优化方法引入到桨叶外形的优化设计中。首先以Helishape 7A旋翼为算例,检验了数值模拟方法的准确性。然后,应用所建立的优化方法针对旋翼负扭转分布进行了优化计算,结果表明优化后的旋翼悬停气动性能比优化前有了明显提高。     

高超声速化学非平衡流动Navier-Stokes/DSMC耦合算法

基于相同的化学反应模型,在已有计算流体力学（CFD）和直接仿真蒙特卡罗（DSMC）方法及程序的基础上,采用Modular Particle-Continuum（MPC）耦合技术,建立了包含化学非平衡Navier-Stokes/DSMC耦合算法。算法结构中DSMC计算区域在CFD计算结果上根据当地克努森数自动选取。发展了适用于流场分区信息交换的亚松弛技术,抑制DSMC方法对CFD计算的影响。把DSMC方法和CFD的应用范围拓展到过渡流区,为复杂飞行器近连续过渡流区高超声速化学非平衡流动数值模拟研究提供了一种工程适用的预测分析手段。通过对二维圆柱高超声速化学非平衡绕流的算例与其他结果的比较研究,表明耦合算法不论在流场结构、流场非平衡现象,还是飞行器表面参数、整体气动力/热特性方面,都能够得到与全DSMC计算吻合的结果,证实了所建立的Navier-Stokes/DSMC耦合计算模型与方法的有效性和可靠性。仿真了某航天器解体碎片在过渡区的化学非平衡流动,得到碎片在过渡区的气动力/热特性,为碎片的陨落计算提供依据。     

基于CFD的高效气动弹性计算方法

本文在高效气动弹性分析方法方面的研究工作包括:对于超声速流动范围,发展了一种基于CFD数值计算流场修正的高效、高精度工程算法,既含有CFD技术模拟复杂激波系的流场特征信息,又具备工程算法计算速度快的优点;对于失速迎角前的飞行器从亚声速、跨声速到超声速范围,发展了一种基于CFD技术的非定常气动力建模方法,由此获得气动弹性计算所需的非定常气动力,此方法可以包含物面在跨声速存在激波运动的流场信息,计算精度与直接应用CFD模拟气动弹性过程的方法相当,但运用非定常气动力建模技术途径的效率可以比直接基于CFD模拟方法提高2个数量级,对CFD技术应用于气动弹性精确预测方法具有工程实际应用价值;还研究了基于非定常气动力建模的方法用于伺服气动弹性分析、阵风响应.     

风扇/压气机稳定性三维模型的研究

发展了一个基于体积力的可用于分析风扇/压气机性能和稳定性的三维可压缩模型。该模型先是利用三维CFD求解器求得在同一转速线下不同工作状态下的每一叶片排的叶轮机源项,然后通过求解带源项的三维非定常Eu ler方程,获得对风扇/压气机内部三维流场和性能的模拟。利用该模型对某一跨声速风扇级的三维流场和性能进行了数值模拟分析,特别是分析对比了在进口无畸变和进口有畸变情况下的风扇内部三维流场和气动性能。研究结果表明,所发展的计算模型的数值结果与实验结果吻合得很好。与实验结果相比,预测总温比的误差为1.2%,而预测总压比的误差小于4%。     

基于CFD/CSD耦合方法的旋翼气动弹性载荷计算分析

为提高直升机前飞状态下旋翼非定常气动弹性载荷的预估精度,在旋翼气动弹性综合分析方法中引入旋翼CFD模块,建立了一套基于CFD/CSD松耦合分析的计算方法和程序。为高效解决流固耦合方法中由于桨叶挥舞、扭转等弹性变形带来的旋翼贴体网格变形问题,采用基于代数变换方法的网格变形技术,桨叶运动变形量和旋翼气动力信息通过流固交接面传递。旋翼流场分析方法中,主控方程采用耦合S-A湍流模型的Navier-Stokes方程,围绕旋翼流场的网格采用结构嵌套网格方法生成,无黏通量计算采用Roe格式,时间推进采用双时间法。旋翼结构分析中,考虑旋翼配平,基于Hamilton变分原理和20自由度Timoshenko梁模型求解弹性旋翼非线性运动方程。分别对CSD和CFD方法进行验证,在此基础上,计算了SA349/2旋翼桨叶在前飞状态下的非定常气动力、挥舞弯矩、摆振弯矩和扭转力矩,并与飞行测试数据进行了对比。计算表明:CFD/CSD耦合方法可以显著提高旋翼非定常气动弹性载荷的分析精度,精确捕捉桨叶表面压强峰值、激波位置等,表明本文发展的旋翼CFD/CSD耦合方法可以有效地运用到旋翼气动弹性载荷的预测分析中。     

基于隐式算法的悬停旋翼粘性绕流高效CFD分析方法

为显著提高旋翼粘性绕流CFD模拟效率,建立了一套高效的基于隐式LU-SGS算法和OpenMP并行策略的旋翼悬停流场求解方法。首先,求解Poisson方程生成桨叶剖面翼型的贴体正交网格,并通过剖面网格插值、翻折方法生成桨叶C-O型贴体网格;在此基础上,采用基于"扰动衍射"挖洞方法与"Inverse map"相结合的洞边界划定与贡献单元搜索方法,解决了嵌套网格技术中的相关瓶颈问题。然后,以非惯性系下耦合S-A湍流模型的RANS方程为流场主控方程,对流通量采用三阶Roe-MUSCL格式进行离散,时间推进采用高效的隐式LU-SGS方法,同时采用基于数据共享的OpenMP并行策略加速流场求解。最后,运用所建立的方法分别对不同旋翼翼型和悬停状态"Caradonna-Tung"以及UH-60A旋翼的流场及气动特性进行了计算,并给出了根据涡核位置加密网格来提高桨尖涡捕捉精度的方法,同时将计算结果与试验值进行了对比,验证了该方法在旋翼CFD流场模拟中的高效性和高精度特征。     

航空发动机整机性能仿真中的功率平衡方法

提出了一种在CFD三维整机仿真中实现功率平衡的计算方法。推导确定了决定平衡关系的关键变量:涡轮前温度与物理转速。提出了基于稳态流场和功率经验关系实现功率平衡的数值迭代方法。本文将该迭代方法与CFD三维求解耦合,发展了一种可用于三维整机CFD耦合仿真的功率平衡计算方法。采用该功率平衡计算方法对MTJ-80涡喷发动机开展了三维整机CFD数值计算,实现了整机性能三维仿真与控制规律的耦合和预测。在控制燃油量不变的条件下,通过转速迭代可以实现压气机和涡轮的功率差小于0.1%,可以预测固定燃油供给量条件下所能达到的稳态运转转速。在控制转速不变的条件下,通过调节燃油量实现压气机和涡轮的功率差小于0.15%,可以预测固定转速条件下的燃油流量。数据验证结果表明:该功率平很给计算方法可以与CFD三维整机计算耦合,并且具有很强的收敛性,解决了以往整机三维性能仿真过程中的功率不平衡问题。      

基于高斯过程回归和遗传算法的翼型优化设计

针对高升阻比风力机翼型前缘曲率半径较大的问题,传统的翼型参数化方法前缘控制能力不足,且基于面元法XFOIL预测精度差的问题,利用增强类函数/形函数转换（CST）参数化方法控制翼型的形状变化、拉丁超立方实验设计、计算流体力学（CFD）流场计算模块、高斯过程回归模型和遗传算法,提出了基于高可信度Reynolds average Navier-Stocks（RANS）和高斯回归模型辅助遗传算法的翼型优化设计方法。结果表明:基于高斯回归模型的翼型优化方法,可以将优化所用CFD计算次数降低一阶,从而大幅度提升优化设计效率。由标准算例超临界翼型RAE2822的降阻设计表明,在百次量级的CFD次数阻力降低43.16%,激波被削弱且升力、力矩和面积严格满足约束。由风力机翼型NACA64618的最大化升阻比优化设计表明,所设计翼型不仅在设计攻角和副设计攻角处升阻比大大增加,在整个小攻角范围内其气动性能都得到了提升,且两个主设计点,无不良阻力的产生。