Swsy-A型双压法湿度发生器的研制

介绍了适用于湿度校准实验室和现场使用的Swsy-A型双压法湿度发生器，阐述了其工作原理，并给出了技术指标、性能、试验结果和分析结论。     

空气辅助喷射闪急沸腾喷雾特性试验

在定容弹内利用高速相机和相位多普勒粒子分析仪（PDPA）研究了环境压力和燃油温度对空气辅助喷射系统喷雾特性的影响。试验环境压力的变化范围为0.01MPa到0.1MPa,燃油温度的变化范围为25℃到100℃。试验结果表明:随着环境压力的减小,燃油喷雾逐渐从冷态过渡到闪急沸腾状态,在喷嘴出口处喷雾气泡急剧增加。当环境压力小于0.02MPa时,喷雾处于闪急沸腾状态,液滴速度增加,粒径减小,在喷雾近端出现喷雾膨胀现象；随着燃油温度的上升,液滴表面张力减小,液滴易于破碎。当燃油温度达到100℃时,喷雾处于闪急沸腾状态,喷雾远端出现喷雾膨胀现象。      

2 AU以内的“渐进型”太阳高能粒子事件模拟

太阳高能粒子（Solar Energetic Particle,SEP）事件是影响地球空间以及深空辐射环境的主要因素之一。“渐进型”太阳高能粒子事件中的高能粒子主要来自于日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）所驱动的激波扩散加速（Diffusive Shock Acceleration,DSA）过程。CME驱动的激波在行星际的传播过程中,其结构不断演化,进而影响到高能粒子的加速过程。本文利用二维太阳高能粒子加速和传播模型,对发生于2014年4月18日的太阳高能粒子事件实例进行了数值模拟。模型考察了黄道面上2 AU的距离以内包含地球所在位置的4个不同点,分别计算了每个点上高能粒子的通量。数值模拟的结果表明：黄道面内不同位置的观察点,与激波波前的磁力线连接不同,从而导致观察点处高能粒子的通量有着显著的差异。该模型的计算结果可以为深空探测计划开展辐射环境研究提供必要的输入。     

Modelling ignition probability with pairwise mixing-reaction model for flame particle tracking

Reduced order models for ignition analysis can offer insights into ignition processes and facilitate the combustor optimization. In this study, a Pairwise Mixing-Reaction (PMR) model is formulated to model the interaction between the flame particle and the surrounding cell mixture during Lagrangian flame particle tracking. Specifically, the model accounts for the two-way coupling of mass and energy between the flame particle and the surrounding shell layer by modelling the corresponding turbulent mixing, chemical reaction and evaporation process if present. The state of a flame particle, e.g., burnt, hot gas or extinguished, is determined based on particle temperature. This model can properly describe the ignition process with a spark kernel being initiated in a nonflammable region, which is of practical importance in certain turbine engines and has not been rigorously accounted for by the existing models based on the estimation of local Karlovitz number. The model is integrated into an ignition probability analysis platform and is demonstrated for a methane/air bluff-body flame with the flow and fuel/air mixing characteristics being extracted from a non-reacting simulation. The results show that for the spark location being at the extreme fuel-lean outer shear layer of the recirculation zone, PMR can yield ignition events with a significant number of active flame particles. The mechanisms for the survival of the initial flame particles and the entrainment of the survived flame particles into the recirculation zone are analyzed. The results also show that the ignition probability map from PMR agrees well with the experimental observation: a high ignition probability in the shear layer of the recirculation zone near the mean stoichiometric surface, and low ignition probabilities inside the recirculation zone and the top stagnation region of the recirculation zone. The parametric study shows that the predicted shape of the ignition progress factor and ignition probability is in general insensitive to the model parameters and the model is adequate for quantifying the regions with high ignition probabilities.     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题，设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案，并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型，利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型，基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器，通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性，实验结果表明:在跟踪幅值为5mm，频率为0.4Hz的正弦信号时，最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm，与传统PID控制器相比，控制精度显著提升，旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较，仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。