渐变刚度钢板弹簧刚度特性计算的曲率-载荷混合法

渐变刚度钢板弹簧在汽车中有广泛的应用.目前,汽车钢板弹簧的计算方法主要有共同曲率法和集中载荷法,但用这些方法计算副簧为变截面簧片的渐变刚度钢板弹簧时,适应性不好、精度不高.本文建立了具有该结构形式的渐变刚度钢板弹簧的普遍适用的力学模型,提出了一种计算分析渐变刚度钢板弹簧刚度特性的曲率-载荷混合法,通过对某型铃木汽车的渐变刚度钢板弹簧刚度的实例计算及与实验值比较,表明本文提出的曲率-载荷混合法简便易行且有较好的精度.     

霍尔推进器放电等离子体的数值模拟研究与发展

阐述了霍尔推进器的工作原理.介绍了等离子体模拟中的流体、粒子和混合三种模型,以及粒子模型中直接蒙特卡罗模拟(DSMC)、等离子体模拟(PIC)和PIC/DSMC混合模拟方法.给出了一维流体模型的假设条件和控制方程、DSMC的空间迭代和时间步进两种求解方法,以及PIC、PIC/DSMC混合法与典型二维混合模型的建立过程.讨论了三种模型的适用条件、局限性,以及发展趋势.     

基于混合法和多打靶法的有限推力航天器协同交会优化(英文)

有限推力航天器的协同交会问题是一个高维非线性的最优控制问题,传统求解方法难以收敛到最优解或者时间花费巨大。采用混合法和多打靶法构造了有限推力航天器双主动交会的数学模型,讨论了其实现最优控制的必要条件,求解了反平方力场中的最优控制数值解。推进剂总消耗最少和有限推进剂约束下的最短时间交会2种不同的算例表明,这种方法可极大地提高收敛性,快速有效地求解有限推力航天器的协同交会问题。     

基于不变流形的地-月L2点转移轨道优化设计

在地–月L2点月球中继卫星轨道转移设计中,采用高比冲、小推力的电推进器可以大大增加卫星的有效载荷比,但会增加轨道设计的难度。基于地球GEO轨道为初始轨道,地–月L2点的halo轨道为目标轨道,通过最优控制中的混合法及平动点轨道的不变流形,研究了作为拓展任务的利用地月系统不变流形的小推力变轨方案,可以有效简化转移的轨道设计。仿真结果表明:得到了任意推力情况下最节省推进剂燃料的推力方向控制方案,对月球中继卫星的轨道设计及其平动点轨道设计具有工程意义。     

混合网格在求解三维N—S方程中的应用

用三棱柱／四面体组成的混合网格求解三维Navier-Stokes方程，在物面附近采用三陵柱网格，而其他地方则采用四面体网格，与单一类型网格相比，混合网格易于调节粘性层内网点数目，并能减少存储量，提高解的效率，Navier-Stokes方程的求解采用有限体积法，对人工耗散项进行了改进，使得求解的结果更接近真实的物理解，本文对上述方法开展了数值实验研究。结果表明，用三棱柱／四面体组成的混合网格求解N－S方程是非常有效的。     

密布小孔构件的振动分析

以航空燃气涡轮发动机中密布小孔的涡轮冷却叶片为对象，将试验研究与有限元数值分析有机结合，建立了一种新的可准确算出上述叶片振动特性的混合法，在大量试验分析的基础上，得到了小孔排列方式和开孔率对叶片固有振动频率的影响规律，并用数学函数表示出来，运用等效概念，提出等效准则，将小孔效应用等效参数表示，并引入有限元数值分析中，得到了满意的计算结果；与试验数据十分吻合，相对误差约为3.4%。     

基于面元-黏性涡粒子混合法的风力机风轮气动计算

为了快速准确地预估大型风力机风轮的气动性能,建立了一种基于面元-黏性涡粒子混合(HPVP)法的风力机风轮气动性能计算方法,自主编制了相应的计算程序.以model experiments in controlled conditions(MEXICO)风轮为算例,将计算结果与实验数据、CFD方法进行了比较.结果表明:HPVP法可准确计算主要工作区的叶片压力分布.相比于CFD方法,在流动分离较小时,HPVP法可以快速获得与CFD方法精度相当的结果,但计算时间仅需要CFD方法的千分之一.除能够给出叶片压力分布外,HPVP法还能给出风力机风轮流场的其他流动细节.      

基于FE-SEA混合法的飞行器结构声振响应分析与试验验证

以美国X-43A飞行器为研究对象,基于有限元与统计能量分析混合法FE-SEA,建立飞行器结构声振耦合动力学模型. 着重研究飞行器噪声致振的性质及规律,得到飞行器空腔结构在宽频外噪声场激励下的结构振动响应及舱内噪声场响应,并对FE-SEA在宽频区间中段的计算结果进行分析. 通过噪声试验验证了理论与数值计算的可靠性.      

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.