改进S-A湍流模型对横向射流的CFD模拟

通过在Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型中加入应变率张量，来改善模型对横向射流(JICF)的计算精度。模拟了速度比分别为0.5和1.5工况下的横向射流。经实验值验证，结果表明:改进后的S-A模型预测精度有所提升；并对湍流模型改进部分对横向射流的作用机制做出了分析。将改进后S-A模型的计算结果与k-ε模型，雷诺应力模型(RSM)和大涡模拟(LES)的结果进行比较，发现S-A模型在速度比为0.5时精度最高，而在速度比为1.5工况下没有明显优势；并对这一现象做出了合理分析。      

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

基于飞行数据的无人机平飞质量分析方法

利用无人机飞行数据管理记录系统记录的飞行实验数据,对无人机的平飞状态进行了分析。介绍了试验用无人机的结构及性能,概述了无人机飞行数据管理记录系统的功能、构成及记录的主要数据,对无人机平飞质量分析的主要内容及计算分析方法做了详细阐述,并对无人机平飞的高度、速度状态及横侧向误差进行计算分析,分析方法及结果可为无人机的训练、使用提供参考。