不同迎角下脊形前体绕流数值模拟研究

脊形前体有较强的背风涡流场,不同的前体形状对前体涡流场和气动力有很大的影响。本文针对脊形前体飞行器大迎角湍流大分离流动计算的困难,采用IDDES混合湍流模型,以及与之匹配的非定常算法,研究了不同来流迎角下脊形前体的气动特性,以及背风涡非定常演化、破裂的细致流动结构。选取了不同脊形角,以及不同上、下高宽比的脊形前体进行计算。计算结果表明,在迎角较小时,随着迎角的增大,前体主涡会逐渐增强,在迎角较大时,前体主涡破裂;在相同迎角下,脊形角较小时,前体涡较强,涡升力也更大;对于相同脊形角的前体,当上半截面高宽比较小时,前体主涡强度较大,前体涡破裂临界迎角较小,即会提前破裂。     

计算流体力学非结构混合网格高精度格式研究现状

介绍了航空CFD技术中的非结构混合网格高精度格式的基本理论和方法,国内外研究现状,几种非结构混合网格高精度格式。     

船舶燃机电机混合动力控制方法

在对现有混合动力控制系统进行研究的基础上,提出了新型的燃气轮机和异步电机混合动力系统。采用模块化的设计方法,建立了燃气轮机、异步电机、S.S.S.离合器、并车齿轮箱、并车控制器和螺旋桨等部件的数学模型,进而构建了整个系统的仿真模型。利用外特性法建立了燃气轮机的仿真模型;采用电流滞环跟踪 PWM方法建立了异步电机仿真模型,实现了弱磁调速;建立了 S.S.S.离合器的可靠的仿真模型,能够研究并车时的冲击;设计了 2种推进方式投切策略,实现了混合动力仿真;设计了并车控制器以实现并车过程调节。对混合动力控制策略和并车过程进行了仿真,结果表明所提出的混合动力系统能够正常工作,并车控制器工作较好,并车策略有效,能够减小并车过程中的冲击。     

多电飞机混合储能系统的设计与仿真

多电飞机直流配电系统是电功率传输的核心,由于涡轮电机的单向性,系统并不完全可逆。为了维持直流汇流条的稳定、提高能源效率,需建立相应的存储和消耗系统。研究了一种带有超级电容器的多电飞机储能系统,分析了该系统中超级电容器的作用及其控制策略,根据超级电容器本身的特性利用Matlab/Simulink软件建立相应仿真模型,并针对于飞机电网突加和突卸负载时电压不同状态设计了相应控制策略,通过仿真实验验证了带有超级电容器的混合储能系统的有效性。     

高超声速飞行器跨流域气动力／热预测技术研究

分析了跨流域流动特点、工程背景需求、国内外研究现状,针对高超声速飞行器跨流域气动力／热预测存在的主要问题,从粘性干扰参数与克努森数搭接的跨流域模拟准则、微量天平结构优化及测力技术、红外大面积中低量值热流测量技术、流场显示与测量技术和 N-S／DSMC 自适应紧耦合数值模拟方法等方面,总结了近年来取得的研究进展,并讨论了下一步研究方向。     

基于RANS/LES混合方法的分离流动模拟

飞行器在大迎角、快速俯仰机动时,流场中含有大尺度、非定常的涡结构,传统雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型不能准确模拟流场结构,根据国际上相关研究的发展趋势,需要采用混合RANS/大涡模拟（LES）模型来对复杂分离流动进行准确模拟。本文对基于分区混合与湍流尺度混合的双重RANS/LES混合计算模型进行发展与应用。通过典型简化模型的静、动态湍流大分离流动,测试和验证所采用的脱体涡模拟（DES）类方法,重点研究改进的延迟DES （IDDES）模型在动态问题应用中的正确性和有效性,并对所采用的数值模拟方法和相应的计算软件的可靠性、鲁棒性以及精度进行了考核验证。典型算例包括超声速圆柱底部流动、跨声速方腔流动、NACA0015机翼深失速分离涡模拟等。计算表明：发展的IDDES类混合计算模型可有效解决对数层不匹配的问题;对于定态非定常分离流动,DES、DDES、IDDES等模型计算结果差别不大,随着流动的非定常特性增强,IDDES模型的优势逐渐显现;对于动态非定常分离流动,则需要采用IDDES类模型。     

基于航空煤油重整的SOFC-GT混合动力系统性能

建立了基于航空煤油重整固体氧化物燃料电池-涡轮发动机（SOFC-GT）混合动力系统仿真模型,比较了两种回热方式的重整装置以及不同涡轮布置位置时的系统性能变化,优选出最佳的混合动力系统架构。进一步分析了压气机压比、燃料利用率、燃油流量以及空气流量等运行参数对SOFC-GT混合动力系统性能的影响。研究结果表明：设计点工况下,最佳混合动力系统的发电效率能达到45%,体现出良好的系统性能;当燃料利用率为082时混合动力系统的效率和功率最高;随着燃油流量(0051 1~0058 4 mol/s)的增加,混合动力系统的效率和功率均增加;而随着压气机压比(25~33)或者空气流量(37~44 mol/s)的增加,混合动力系统的效率和功率都减小。     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

适于直升机配平计算的混合遗传算法

结合传统的数值计算如拟牛顿法的局部快速收敛特性,以及遗传算法的全局收敛与群体搜索的优点,发展出一种新的混合遗传算法,使之具备全局快速收敛特性。通过两个算例及某型直升机在前进比为0.2状态下的配平,验证了该算法的可行性及高效性,从而为直升机的配平计算提供了一种新的成功的算法,同时也在传统数值分析方法和现代智能进化算法之间的有效结合做了一次比较成功的尝试。     

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。