跨音速压气机动静叶排相干的三维非定常流动数值分析

采用时空二阶精度ＮＮＤ显式差分格式求解三维Ｅｕｌｅｒ方程，对跨音速压气机级中动静叶排相干形成的非定常流动进行了数值分析。除动静叶排流动的控制方程体系、数值方法外，着重讨论了动静叶排计算域、网格以及边界条件的处理。对某压气机第１级动静叶排相干的非定常流场的计算，给出了叶片表面的马赫数分布、压力波动幅值，以及叶片槽道中瞬态密度等值线等，并分析了结果的合理性。     

高亚声速压气机叶片优化设计

为实现压气机叶片的优化设计,采用Hicks Henne函数进行叶型参数化,N S方程流场计算与混合遗传算法结合构成设计软件。以给定叶片表面压力分布为目标,以损失小而扩压度大和给定压比损失最小作为目标,所得优化叶片吸力面等熵马赫数分布合理、符合控制扩散规律,具有较好的压比和损失指标。采用几何方法与椭圆型方程方法结合生成壁面正交H型网格,可提高计算精度和便于采用代数紊流模型的流场计算。     

镍基单晶结构的蠕变损伤寿命研究

基于镍基单晶合金材质细观演化规律，提出了同时考虑筏化-解筏及夹杂空洞损伤机理的双参数蠕变损伤本构模型。该本构模型已编入ABAQUS的umat。单向应力状态试验表明它可以模拟镍基单晶结构材料的蠕变规律，特别是晶体取向相关性；利用双剪切和模拟单晶叶片蠕变试验对模型进行了考核，结果相当满意。进一步对单晶叶片的蠕变损伤寿命进行分析，叶片的三维取向优化，可以很大程度地提高叶片的蠕变寿命。     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。     

水流法测量涡轮导向器喉道面积

涡轮导向器喉道面积值是燃气涡轮发动机设计和生产中的重要参数，必须加以严格的控制。要有效地控制涡轮导向器的喉道面积，首先必须准确地进行测量。对用水流法测量涡轮导向器喉道面积进行了概述，包括测量原理、方法以及几种测量方法的比较等。     

平板叶片斜撞击瞬态响应的计算分析

采用有限元法,对平板叶片在不同鸟撞击角度下的非线性瞬态响应进行了数值分析研究.结果表明,平板叶片在不同撞击角度下的弯曲变形、到达最大变形的时间及残余变形随着撞击角度的增加而增大;平板叶片的扭转变形随着撞击角度的增加先增大后减少,撞击角度在小于30°及90°附近对平板叶片的扭转变形影响很小.     

缝合复合材料层板面内力学性能试验与分析

研究多种缝合方向、缝合密度对复合材料层板面内拉、压、剪等基本力学性能和典型失效模式的影响，并结合理论模型分析缝合参数影响层板力学性能的机理。结果表明，缝合对层板面内性能有一定影响，缝合密度的增加导致层板面内性能下降，缝合方向对层板性能影响较大；试件破坏位于缝合针孔处；缝合造成的纤维弯曲和纤维断裂引起了较强的应力集中，是缝合影响层板力学性能的主要因素。     

复合材料叠层结构孔口附近应力分析方法研究

本文在总结前人对复合材料结构开口的应力集中研究的基础上,根据孔口附近应力场的特点,提出了一种适于工程应用的复合材料叠层结构开口附近应力分析的有限元改进算法。由于应力计算精度的改进仅在孔边、拐角等高应力梯度区域局部进行,且改进后的单元能进一步精确描述应力集中区的应力场。因而,使用该方法计算孔边应力,用较少的单元就能得到满意的精度,大大减少了计算费用和时间。 文中选择了一些有代表性的考题验证了该方法的有效性。并着重研究了带有圆角矩形孔的复合材料层板结构的孔边应力分布,给出应力集中系数随圆角半径的变化规律、孔边加强对应力集中的改善以及±45°纤维铺层比例对孔边应力分布的影响,得到了一些对工程部件开口设计有用的数据资料。     

异型孔空心叶片壁厚检测的试验研究

发动机叶片的结构型式和制造误差，直接影响发动机的性能和使用寿命。运用超声波法和电涡流法，对两种不同材料和形式的试件进行了试验。电涡流法受到探头直径和试件几何尺寸的影响，测量误差大，超声波法由于存在测量盲区，测量厚度的下限受到限制。但测量值与实际值相关，若对探头加以改进，用于异型孔空心叶片壁厚检测是可行的。     

按需提供的数字化培训

随着年轻的“互联网一代”加入航空维修业，通用电气公司（GE）提供的按需式数字化“即时培训”非常实用。通过互联网访问GEnx-1B的中央维护计算机，即可获得最先进的技术培训资料，学习燃油系统的进修课程，选择压气机和高压涡轮叶片涂层修理的专业课程，以及GE90风扇叶片尖隙的检查程序课程等。