高前进比旋翼气动特性分析方法研究

提出一种前进比高达0.8的旋翼气动特性分析方法,该方法针对高前进比旋翼前行桨叶压缩性、后行桨叶失速效应严重以及桨叶偏流作用和反流区大的特点,建立了旋翼气动力模型以及与之相适应的旋翼诱导速度时变非均布模型与桨叶非定常挥舞运动模型,然后根据高前进比旋翼气动力、旋翼诱导速度和桨叶挥舞运动三者之间的内在耦合关系提出了高前进比旋翼气动特性的动态响应计算方法,最后以H-34旋翼为例计算了该旋翼高前进比状态的气动特性,并将计算结果与风洞试验数据进行对比验证,结果合理。     

风力机叶片翼型的结冰数值模拟研究

研究了风力机叶片翼型的结冰数值模拟方法,及翼型结冰后对其气动性能的影响。求解雷诺平均N-S方程,引入k-ωSST湍流模型封闭方程,获得风力机叶片流场;采用拉格朗日法计算风力机叶片翼型周围的水滴运动轨迹,同时考虑了多尺寸水滴分布的影响,获得翼型表面的局部水收集系数分布;根据质量守恒和能量守恒原理,计算翼型表面的各项热流,获得翼型表面的结冰速率和结冰冰形;考虑到翼型结冰是时间的动态函数,采用多时间步长法完成结冰数值模拟。计算了风力机叶片翼型在不同环境条件和气象条件下的结冰冰形,同时模拟了风力机翼型结冰后周围流场的变化,并与干净翼型的气动特性进行了对比。结果表明,环境温度较高时形成的明冰对翼型气动性能的影响较大,结冰导致翼型升力下降,升阻比减小,最大减小幅度达到61%,同时结冰后的翼型会提前进入失速区,导致桨叶气动性能恶化。     

应用多块对接结构网格方法的直升机涵道尾桨气动特性分析

基于湍流Navier-Stokes方程,建立了一套直升机涵道尾桨流场及气动特性的CFD分析方法.在该方法中,针对直升机涵道尾桨流场的特点以及动量源方法对网格系统的要求,提出了一种多块对接网格生成方法,分块贴体网格采用求解Poisson方程的方法生成.通过结合涵道尾桨的运动方式、几何特征及气动特征,建立一个包含动量源项的N-S方程的涵道尾桨流场计算方法和迭代流程;为较好地捕捉涵道壁附近存在的旋涡及分离现象,采用了一方程S-A湍流模型.通过对ONERA M6机翼的绕流特性的计算分析,以及对涵道尾桨在悬停状态下的拉力、诱导速度、载荷分布等的计算分析,验证了该CFD方法的有效性.在此基础上,采用该方法进行直升机悬停、侧飞和前飞状态下涵道尾桨流场与气动特性的数值分析,得到了关于涵道尾桨流场和气动特性的一些有意义的结论.     

进口预旋对高负荷跨声风扇性能的影响分析

利用三维数值模拟手段,研究了全转速条件下高负荷风扇进口级转子的预旋设计形式和其对气动性能的影响,以及在优化的预旋分布规律下,转子的典型部分转速特性.该风扇转子叶尖切线速度为480m/s,设计总压比为2.55,负荷系数高达0.42.结果表明:使用常规转子仍能达到该负荷水平,但采用带进口导叶的设计形式十分必要;在转子叶尖采...     

螺旋锥齿轮齿面误差分析与自动反馈修正

基于齿面检测信息,识别并分析了齿面误差及其影响因素,推导出了机床运动参数与齿面误差的映射关系;开发了齿面误差自动识别系统来自动确定误差类型及机床运动参数修正项;建立了四轴联动数控铣齿机运动修正模型,通过数值优化计算实现了机床运动参数的自动修正,并经由测量加工网络完成了修正参数至数控机床的自动反馈.实验及应用表明,通过齿...     

降雨对翼型气动性能影响的机理研究

利用计算流体力学软件FLUENT 6.3.26中的拉格朗日离散相模型研究了降雨条件下翼型的气动特性变化,并应用UDF(用户自定义函数)对FLUENT中自带的Wilcox转捩模式进行了修正,对降雨对翼型气动性能的影响机理进行了研究.结果表明,在降雨条件下,翼型表面积聚的水膜层及其表面粗糙度会影响翼型表面的光洁度,引起边界...     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

立方氮化硼准简谐近似的有效温度范围

为减少立方氮化硼高温高压理论研究中的计算量,确定准简谐近似（QHA）的有效温度范围,通过第一原理晶格动力学计算,得到了零压下温度从300 K到3 000 K的热胀系数、定容热容、等温体积模量及格林雷森系数等与温度的关系。计算模拟结果表明,对立方氮化硼准简谐近似的有效温度范围约为其德拜温度的1.8倍,且在该温度范围里,格林雷森系数随温度缓变,约为1.0,即在此温度范围里准简谐近似是可靠的。     

未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。     

基于飞行品质的飞机控制增稳系统参数估计

提出了一种控制增稳系统参数的设计方法,即利用低阶等效系统和飞行品质边界,通过搜索算法确定满足对应飞行品质的参数集合,再利用多种飞行品质确定的参数集合的交集和数据的插值算法,确定控制增稳系统的控制律参数。通过纵向增稳系统设计仿真表明,所提方法简化了传统设计方法通过性能指标反复选择参数和验证系统飞行品质的过程,为控制增稳系统的设计提供一种简单有效的方法。