超跨音对转涡轮试验台

超跨音对转涡轮试验台由进气涡壳、轴流式试验段 ( 2个转子 )、排气涡壳、2个减速箱、2个电涡流测功器、燃烧加热器、滑油系统等组成。它可以允许轴流式涡轮高低压转子对转或同向旋转 ,对有或无导叶涡轮进行气动方面的研究工作。采用不接触测量 ,如 PIV激光测速等可视化测量手段 ,便于对级间流场的分析研究。     

跨声速粘性流绕振荡翼型的非定常计算

本文采用时间和穴是二阶精度的Ｂｅａｍ－Ｗａｒｍｉｎｇ格式和Ｂａｌｄｗｉｎ－Ｌｏｍａｘ代数湍流模式及ｑ－ω二方程微分模式，结合网格自适应技术，数值模拟Ｎ－Ｓ方程，计算了跨声速下的翼型非定常运动，包括俯仰，浮沉和前后平移振荡。结果表明，压力分布和气动系数与实验基本符合，微分模式和自适应网格能够显著提高激波和边界层计算精度。     

柔性悬臂梁振动主动控制实验研究

以压电陶瓷为作动器，并采用独立模态控制法，对冲击载荷作用下的大柔度悬臂梁前三阶模态进行了振动主动控制研究。实验结果表明，使用独立模态控制方法，能有效地抑制悬臂梁的振动，控制效果非常明显。采用模态滤波和相移控制器进行模态分离和相位调节，可获得最大结构阻尼，取得良好的动态控制效果。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。     

欧拉方程多重网格方法及三维跨声速大迎角流动数值计算

本文给出一种粗、细网格时间步长可调整匹配至最优组合的多重网格方法以获得在最细网格上最大的加速收敛效益，二重网格中节省机时可达３５％。文中的数值方法可用于飞行器跨声速大迎角无粘有旋的涡干扰流场的模拟研究。     

超燃冲压发动机隔离段流场数值模拟

隔离段是双模态超燃冲压发动机实现双模态和模态转换的一个重要部件,同时,它把进气道和燃烧室隔离开,以防止燃烧室工作对进气道干扰,引起进气道不启动。由于隔离段内气体流动的复杂性及其广泛的工程应用前景,隔离段内的流动特性引起了人们的广泛关注。本文使用隐式TVD格式,采用雷诺应力湍流模型,近壁面采用非平衡壁面函数方法处理,控制方程的离散采用二阶迎风格式,对隔离段内的流场进行了数值模拟,并分析了出口反压、来流马赫数对隔离段内流场的影响。     

基于欧拉方程的跨声速翼型设计

给出了一种基于欧拉方程的跨声速翼型设计方法。方法以Ｔａｋａｎａｓｈｉ提出的“正反迭代余量修正”设计原理为基础，在气动力分析模块中，以欧拉方程为基本控制方程，并采用Ｗａｌｚ边界层方法对其进行粘性修正；反设计模块采用经过改进的二维翼型设计方法。方法的程序经过几个设计实例主题证明是有效而实用的。     

变几何喉道对超燃冲压发动机点火与燃烧性能的影响

1引言超燃冲压发动机能高速飞行且能利用空气中的氧气作氧化剂,增加了有效载荷,因而备受重视,但它需要在较高的飞行马赫数下才能工作,因此受到较大的限制。由于双模态超燃冲压发动机可以将工作飞行马赫数下限降低至Ma=3,发动机在飞行马赫数Ma=3~6时以亚燃冲压模态工作,在马赫数     

跨声速翼型多目标优化设计方法

本文通过采用多目标分级优化方法并基于求解全速势方程的跨声速粘流翼型计算方法，研究发展了一种多参数、多约束和多目标的跨声速翼型数值优化设计方法，应用该方法可以从普通低速翼型和超临界民办型出发通过多目标优化后得到在跨声速区的多个马赫数下阻力系数最小化的翼型几何外形，设计实践表明，该方法具有收敛快，调用目标函数次数少等优点。     

联合使用激波捕获—拟合法求解激波间断的跨声速流场

吸取激波捕获和激波拟合两种方法各自的优点,发展了一种求解有激波的跨声速流场的方法,并对回转叶栅中定常跨声速流场做了计算。计算中,通过捕获法确定初始激波位置,然后经反复修正,拟合出确定的流场通道激波。计算表明,这种方法可自动获得清晰的激波,流场中气流各参数分布合理。这一方法可适用于复杂边界和不同进口M数,计算时间仅比势函数方法多一倍左右。