一种用于分离流动的网格自适应算法

对于可压缩粘性流动,提出利用流场速度的紊乱度作为指示变量进行网格自适应.Jameson中心格式有限体积法、五步Runge-Kutta时间推进法/双时间推进法求解定常/非定常N-S方程.基于雷诺平均N-S方程模拟紊流,选用SA一方程模型.在数值求解二维静态失速和动态失速问题过程中,加入网格自适应算法,提高数值模拟对流动分离特性的捕捉和分辨能力.算例结果表明在流场发生失速后,运用本文的自适应算法能够在增加少量网格单元的情况下明显提高计算精度.     

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。     

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

旋翼跨音速非定常黏性绕流的高效CFD模拟方法

为提高旋翼跨音速黏性绕流CFD模拟的效率,建立了一套基于隐式LU-SGS算法和OpenMP并行策略的旋翼非定常流场高效数值求解方法。首先,基于二维剖面翼型的Poisson方程求解和网格插值、翻折方法生成绕桨叶的O-C-O型贴体正交网格,并采用高效的"扰动衍射"(Disturbance diffraction method,DDM)挖洞方法、并行化″Inverse map″(IM)的贡献单元搜索方法,构建了旋翼运动嵌套网格系统。在此基础上,以耦合S-A湍流模型的非定常RANS方程为主控方程,对流通量采用高精度的Roe-MUSCL格式进行离散,时间推进采用隐式LU-SGS双时间方法,同时采用OpenMP并行策略加速旋翼流场求解。最后,运用所建立的方法分别对悬停ONERA 7A旋翼、前飞Caradonna-Tung(C-T)旋翼无升力状态及SA349/2旋翼有升力状态的气动特性及涡尾迹特征进行了模拟,通过与试验值对比验证了文中方法在旋翼非定常流场CFD模拟中的有效性和高效性。     

混合重叠网格插值方法的改进及应用

混合重叠网格间合理插值是保证流场计算正确的基础之一。本文针对重叠区网格尺寸匹配度较差时插值误差较大问题,发展了一种新型混合重叠网格插值方法,通过使用二阶精度插值、按单元尺度区分和扩充模板,改善了插值区网格尺寸匹配度较差时的插值精度。本文方法适用于任意单元类型的混合网格重叠,对各类单元处理透明,实现简单。计算结果表明,采用本文方法在网格重叠区流场变量传递正确有效,插值区网格尺寸匹配度较差时,相比原始方法,等值线过渡更为光滑,变量经过插值区耗散更小,计算与试验值符合更好。     

多段翼构型的积冰数值模拟

基于非结构网格提出一种针对多段翼构型的积冰数值模拟方法.通过求解气体欧拉方程得到多段翼的绕流流场,基于空气绕流流场的气流速度分布,采用迭代法对水滴控制方程进行数值求解,得到多段翼各翼面的水滴收集特性;采用不同的积冰冻结模型模拟霜冰和明冰的冻结过程;利用冰层时间推进法模拟积冰过程,基于积冰法向生长假设生成积冰外形.对某典型三段翼霜冰和明冰的结冰情况进行了预测研究,根据多段翼的流场特点提出一种明冰冻结模型的求解思路,并分析了积冰对多段翼性能的影响.      

多重网格方法及其在高超声速进气道中的应用

随着计算流体力学的发展,多重网格在求解欧拉方程、N—S方程过程中得到了广泛应用。将这种方法应用于高超声速进气道的数值模拟中,通过具体的算例,验证了该方法的有效性。     

一种三维结构网格并行算法

基于三维结构网格,以MPICH2作为并行开发环境,研究了对等模式下流场的并行计算问题。在三维结构网格已经生成的前提下,针对计算区域的划分,网格输出格式和数据通信,提出了一种并行算法。算法的核心思想是将需要通讯的其他区域的单元按区号从1到n排列,并获得本区域通信单元的I-J-K编号与其他区域通讯单元的排列序号的映射关系。最后,在IBM BladeCenter HS22刀片机平台上进行了算例验证,结果表明算法具有很好的可靠性与通用性。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

不同尾翼鸭式布局远程弹在跨／超声速的气动特性实验研究

为了研究鸭式布局远程弹尾翼对气动特性的影响,设计了无尾翼,“T”型尾8翼,栅格尾翼三种尾翼布局,通过风洞测力实验研究不同布局在不同马赫数及迎角状态下对远程弹气动特性尤其是滚转特性的影响。实验结果显示：安装“T”型尾翼的模型和安装栅格尾翼的模型相比,在跨声速阶段,其升力特性优于栅格尾翼,也更利于滚转控制,但在超声速区域,栅格尾翼模型具有明显的升力特性优势,同时也容易进行滚转控制,而减小阻力是栅格翼将来需要解决的问题。