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。     

网格拓扑对DLR-F6构型数值模拟的影响

基于TRIP3.0软件平台和多块结构网格技术,开展了控制方程和网格拓扑等因素对DLR-F6构型数值模拟的影响研究。数值计算采用与试验相同的参数,采用了RANS/TLNS方程,生成了O型和H型2种拓扑的粗、中、细网格进行模拟。分别从气动特性、压力系数分布曲线和表面流态3个方面对结果进行分析。通过与试验数据的对比表明,在模拟小分离流动时,采用H型拓扑网格和RANS方程模型,获得的计算结果会更为准确。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理，其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点；然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的，并且在点移动过程中相关解的二     

A Parallel Adaptive 3D MHD Scheme for Modeling Coronal and Solar Wind Plasma Flows

A parallel adaptive mesh refinement (AMR) scheme is described for solving the governing equations of ideal magnetohydrodynamics (MHD) in three space dimensions. This solution algorithm makes use of modern finite-volume numerical methodology to provide a combination of high solution accuracy and computational robustness. Efficient and scalable implementations of the method have been developed for massively parallel computer architectures and high performance achieved. Numerical results are discussed for a simplified model of the initiation and evolution of coronal mass ejections (CMEs) in the inner heliosphere. The results demonstrate the potential of this numerical tool for enhancing our understanding of coronal and solar wind plasma processes. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

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。      

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

针栓式喷注单元膜束撞击雾化混合过程数值模拟

为了全面认识针栓式喷注器喷雾场结构，基于自适应网格加密技术和分三相计算的PLIC VOF（Piecewise Linear Interface Calculation Volume of Fluid）方法对针栓式喷注单元膜束撞击雾化混合过程进行了仿真分析，通过对两路推进剂分别进行界面追踪，获得了膜束撞击雾化混合过程的详细结构特征，与高速摄影试验结果定性定量对比均吻合较好，验证了数值方法的准确性。以此为基础对膜束撞击的喷雾场结构、撞击变形过程、流场涡结构、雾化破碎典型特征及破碎后的雾化混合分布特征进行了识别分析，结果表明：膜束撞击形成了液束未穿透液膜和液束穿透液膜2种不同的喷雾扇结构。膜束撞击形成的喷雾扇呈"Ω"形，膜束同时发生弯曲变形和横截面变形。另外，膜束撞击同时受到正压和剪切应力作用，导致了一系列复杂涡流现象，使得相互作用增强，雾化混合均增强，这也是膜束撞击喷注构型优于膜膜撞击的本质原因。最后，还发现膜束撞击喷雾场液滴分布呈现分区结构特征，分别是液束控制主导的上雾化区、液膜控制主导的下雾化区及夹在中间的混合区，实际中应兼顾雾化特性和混合特性，选取中等动量比膜束撞击，这可为针栓式喷注器的理论研究和工程设计提供重要参考。     

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

连续尺度变换方程在稳态及非稳态流动模拟中的应用

为了提高涡粘性假设的湍流模型对于非稳态流动的求解精度,同时兼顾其对于稳态流动的求解性能,将雷诺应力项与连续变换方程(CSSE)结合而形成新的应力项,使其根据流场尺度、网格尺度及Kolmogorov尺度来自动调节当地的应力雷诺应力模化水平,避免网格因素在流场模拟中产生不利影响,改正了混合RANS/LES方法的速度型偏离对数率问题;同时,该方法并未引入显式亚格子模型(SGS),因此回避了亚格子系数确定对于流场模拟精度产生的影响,改善了湍流模型对于流动不稳定性的辨识精度。在湍流平板算例中,CSSE方法计算的边界层速度型精度与雷诺平均方法(RANS)相当,而对于圆柱尾迹的模拟则证明了CSSE方法具有混合RANS/LES方法的优点,即能够准确模拟流动的不稳定性特征。