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1.
针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法。在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解。对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标。界面重构采用一种健壮的MOF(Moment of Fluid)方法。在重映步提出了基于多边形相交的二阶积分守恒重映方法。该方法分为四个部分:多项式重构、多边形相交、积分和后验校正。多边形相交使用"剪裁投影"算法,显著降低了多边形相交算法的复杂度。后验校正是基于MOOD (Multi-dimensional Optimal Order Detection)限制策略,并做了一些改动以适应多介质的计算。数值算例表明,该方法具有二阶的精度和较好的鲁棒性。 相似文献
2.
脊形前体有较强的背风涡流场,不同的前体形状对前体涡流场和气动力有很大的影响。本文针对脊形前体飞行器大迎角湍流大分离流动计算的困难,采用IDDES混合湍流模型,以及与之匹配的非定常算法,研究了不同来流迎角下脊形前体的气动特性,以及背风涡非定常演化、破裂的细致流动结构。选取了不同脊形角,以及不同上、下高宽比的脊形前体进行计算。计算结果表明,在迎角较小时,随着迎角的增大,前体主涡会逐渐增强,在迎角较大时,前体主涡破裂;在相同迎角下,脊形角较小时,前体涡较强,涡升力也更大;对于相同脊形角的前体,当上半截面高宽比较小时,前体主涡强度较大,前体涡破裂临界迎角较小,即会提前破裂。 相似文献
3.
电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统(以下简称变距电动力系统)可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略:在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。 相似文献
4.
为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。 相似文献
5.
流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞(NNW)工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统(NNW-TopViz,简称TopViz),具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。 相似文献
6.
7.
《中国航空学报》2021,34(3):105-117
Swirl-Loop Scavenging (SLS) improves the performance of 2-stroke aircraft diesel engine because the involved swirl may not only benefit the scavenging process, but also facilitate the fuel atomization and combustion. The arrangement of scavenge port angles greatly influences in-cylinder flow distribution and swirl intensity, as well as the performance of the SLS engine. However, the mechanism of the effect and visualization experiment are rarely mentioned in the literature. To further investigate the SLS, Particle Image Velocimetry (PIV) experiment and Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation are adopted to obtain its swirl distribution characteristics, and the effect of port angles on scavenging performance is discussed based on engine fired cycle simulation. The results illustrate that Reynolds Stress Turbulence model is accurate enough for in-cylinder flow simulation. Tangential and axial velocity distribution of the flow, as well as the scavenging performance, are mainly determined by geometric scavenge port angles αgeom and βgeom. For reinforcement of scavenging on cross-sections and meridian planes, αgeom value of 27° and βgeom value of 60° are preferred, under which the scavenging efficiency reaches as high as 73.7%. Excessive swirl intensity has a negative effect on SLS performance, which should be controlled to a proper extent. 相似文献
8.
《中国航空学报》2021,34(1):50-67
This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency. 相似文献
9.
《中国航空学报》2021,34(9):47-59
The aircraft system has recently gained its reputation as a reliable and efficient tool for sensing and parsing aerial scenes. However, accurate and fast semantic segmentation of high-resolution aerial images for remote sensing applications is still facing three challenges: the requirements for limited processing resources and low-latency operations based on aerial platforms, the balance between high accuracy and real-time efficiency for model performance, and the confusing objects with large intra-class variations and small inter-class differences in high-resolution aerial images. To address these issues, a lightweight and dual-path deep convolutional architecture, namely Aerial Bilateral Segmentation Network (Aerial-BiSeNet), is proposed to perform real-time segmentation on high-resolution aerial images with favorable accuracy. Specifically, inspired by the receptive field concept in human visual systems, Receptive Field Module (RFM) is proposed to encode rich multi-scale contextual information. Based on channel attention mechanism, two novel modules, called Feature Attention Module (FAM) and Channel Attention based Feature Fusion Module (CAFFM) respectively, are proposed to refine and combine features effectively to boost the model performance. Aerial-BiSeNet is evaluated on the Potsdam and Vaihingen datasets, where leading performance is reported compared with other state-of-the-art models, in terms of both accuracy and efficiency. 相似文献
10.
为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明:SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。 相似文献