A novel architecture of electro-hydrostatic actuator with digital distribution

To address the flow imbalance rapidly of the asymmetric Electro-Hydrostatic Actuator (EHA), this paper presents a novel architecture of asymmetric EHA with the Digital Distribution (EHA-DD). It also improves the flow nonlinearity and control accuracy of the pump, especially in the low-speed condition. The digital distribution with two High-Speed on–off Valves (HSVs) not only balances flow instead of the check valves, but also replaces the pump at the low-speed to control output flow by adjusting the PWM signal. The pump and HSVs are the crucial components to control flow output. Firstly, the flow calculation models of the pump and the duty ratio inversed model of the HSV are obtained through experimental tests and the identification method. To get the control input signal for the required flow, the pump speed and PWM duty ratio for the HSVs are inversed to compensate for flow output. Further, a multimode digital flow distribution control method based on pump speed, mainly including the pump-controlled mode for large flow demand and valve-controlled mode for little flow demand, is proposed to control the accurate flow output actively. The step extension experiments based on the flow calculation models are conducted on the EHA-DD prototype under elastic, opposite varying load. The results demonstrate that the EHA-DD realizes little position error by accurate flow control, and it is also beneficial to improve the service life of the pump.     

不同舵翼操纵面形式的水动力及艇后流场特性数值模拟研究

为研究共翼型舵和非共翼型舵两种操纵面形式的艇后流场特性及螺旋桨推进特性，基于SST(Menter)湍流模型建立了SUBOFF标准潜艇模型尾流场数值预报模型。经试验结果验证，所建立数值模型进行潜艇尾流场及螺旋桨推进性能预报具有较高精度。将SUBOFF潜艇模型的水平舵改进为共翼型舵及非共翼型舵，对艇后流场及水动力性能进行了预报。数值结果表明：在舵角小于10°时，共翼型舵使潜艇的俯仰力矩和垂向力相对非共翼型舵提升20%以上；在舵角超过10°时，共翼型舵的水动力优势随着舵角增大而减小。尾部流场预报显示：共翼型舵在小舵角时可以有效的消除舵翼结合处的涡流，同时共翼型舵可以有效的降低桨盘面伴流的不均匀性，对尾流品质的改善效果优于非共翼型舵。螺旋桨计算结果显示：共翼型舵螺旋桨推进系数在大部分舵角下都小于非共翼型舵，在舵角为20°时，共翼型舵相对非共翼型舵推力系数下降3.5%，扭矩系数下降2.4%；同时共翼型舵的桨盘面流场均匀度要优于非共翼型舵，舵角为5°时，共翼型舵桨盘面处流场不均匀度相对于非共翼型舵要降低7.1%，舵角为25°时则降低25.1%。     

守恒型可压缩一维湍流方法及其在超声速标量混合层中的应用

一维湍流（ODT）方法是一种能在一维计算域上遵循湍流基本物理规律的湍流建模方法。通过结合确定性和随机性求解方法，能够在一维计算域上准确捕捉到湍流统计规律，且降维建模可显著减小计算量。ODT方法主要被广泛用于不可压湍流和湍流燃烧研究，若要将其拓展用于模拟高速可压缩湍流，需对建模方法进行深度改进。相比于不可压ODT方法，本文基于欧拉参考框架，针对可压缩湍流的特性，将因变量由原始变量改为有利于减小可压缩湍流模拟误差的守恒通量，并加入了组分求解模块。对确定性和随机性求解模块均进行了相应的深度改进，开发出具有标量混合模拟功能的守恒型可压缩ODT方法。在确定性模块中改为求解以守恒通量为变量的一维截断控制方程，在随机性模块中构造一维涡时，将三联映射的作用对象也相应地由原始变量改为守恒通量，并选用了可保证变密度情况下动量守恒的双核变换。通过模拟空间发展超声速平面湍流混合层并将自相似阶段结果与实验结果比对，验证该方法对可压缩剪切湍流场中标量混合的捕捉精度。守恒型可压缩ODT方法模拟得到的速度场和组分场的平均剖面和脉动强度分布与实验结果准确吻合，精度明显优于传统的耦合梯度扩散亚格子模型的大涡模拟方法（LES-GRAD.DIFF.）以及耦合线性涡（LEM）亚格子模型的大涡模拟方法（LES-LEM），且该方法的降维处理使其在降低计算成本方面具有显著优势。     

高马赫数层流摩阻数值计算精度

飞行器在高空高速飞行时黏性效应显著，摩阻预示精度对飞行器的关键气动性能意义重大。目前，摩阻预示主要依赖数值计算，但高马赫数层流摩擦阻力计算与试验测量结果仍存在差距。以具有高速飞行器典型部件特征的球锥、三角翼为对象，结合风洞试验摩阻测量结果，使用国家数值风洞（NNW）数值计算软件和自研CFD程序研究了数值计算中影响摩阻计算精度的格式数值耗散及壁面温度边界条件等重要因素。研究结果表明：数值耗散越小，表面摩阻的计算精度越高；在速度较低的边界层近壁区内关闭熵修正，将有助于提高表面摩阻的预示精度。此外，在高马赫数流动问题的数值模拟中，壁面温度条件对表面摩阻计算同样具有重要影响。最后，基于分析结果和工程需要提出了对高精度摩阻数值预示的研究需求。     

高速进气道抛罩过程内流场演化特性研究

为探究进气道整流罩打开过程中内流场的演化规律,针对下颌式进气道及其配套整流罩,基于重叠网格法求解N-S方程,详细分析了抛罩过程中内流场演化过程与特征流场结构。研究表明,堵罩时,整流罩前端发展出V形激波,整流罩尾部形成后向台阶且产生一对涡矢量方向相反的流向涡,开罩过程中,整流罩前端的V形激波与尾部的后向台阶均会对内流场流动产生影响,捕获流量在中间某时刻达到峰值且大于稳定状态。对于开罩过程流动准定常且内流道无大分离区的流场,进气道在V形激波打在唇口时完成起动且整流罩在此后不影响内流场流动。假设的匀加速转动与重构出的真实转动吻合较好,对于更精确的运动过程模拟可采用三次函数的角速度变化律。     

Alfvén gravity waves in viscous solar plasma: Effect of the background flow

We study the Propagation and damping properties of Alfvén gravity waves in the presence of the vertical magnetic field in the viscous solar plasma under influence of the background flow by deriving a fourth order dispersion relation in terms of the Doppler shifted frequency. We derive the dispersion relation under WKB and Boussinesq approximation. We study the damping of Alfvén gravity waves for the wave frequencies less than and greater than the Brunt-Väisälä frequency. We find that the Brunt-Väisälä frequency divides the frequency ranges where the weakly or strongly damped oscillations occur. The background flow exhibits a strong effect on weakly damped oscillations and a weak effect on the strongly damped oscillations. We also notice that the damping of both the strong and weakly damped oscillations depend on the Brunt-Väisälä frequency and wave number. The effect of the background flow is also being governed by the Brunt-Väisälä frequency and wave number. We also study the properties of gravity wave mode after filtering the Alfvén wave mode by minimizing the magnetic field and noticed that the background flow shows a very strong effect on the gravity wave mode.     

偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响

为研究偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响,建立了求解自燃推进剂冷态射流撞击雾化过程的数值模拟方案,计算了不同偏心度条件下的射流撞击雾化过程。采用树形自适应加密算法直接求解不可压Navier-Stokes方程组,由分段线性的流体体积(VOF)方法对流体界面进行捕捉。结果表明偏心撞击会导致雾场发生偏转,当无量纲偏心度E为1/8时,雾场偏转角度约为9.2°,应控制加工偏差小于该值。随着偏心度的增大,液膜的偏转角度增大,理论推导得到的液膜偏转角度要小于数值计算得到的液膜偏转角度。正心撞击时燃料与氧化剂流强峰值接近,雾场的流强分布呈单峰分布。当发生偏心撞击时,由于燃料与氧化剂部分射流未参与撞击导致流强峰值出现交错,雾场的流强分布呈双峰分布,混合比的空间分布发生较大改变。正心撞击时撞击点下游液滴的速度分布近似呈轴对称分布,而偏心撞击之后的速度分布则呈中心对称分布。偏心撞击导致的射流动量损失使得雾化性能变差,当无量纲偏心度E为1/8时,一甲基肼(MMH)的Sauter平均直径增大约4.8%,四氧化二氮(NTO)的Sauter平均直径增大约5.8%。      

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化，易受航班计划、天气等多种因素影响，表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测，在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法，以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量，建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析，与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较，证明双层K近邻模型预测误差更小，精度更高，模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%，为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于新型丝状电极等离子体激励器的前体涡控制

本文首次将新型丝状暴露电极DBD等离子激励器应用于大迎角下细长体非对称涡控制。丝状暴露电极的材料的选择对DBD推力以及推力效率至关重要,通过地面精细推力测量对丝状暴露电极等离子体激励器进行了优化,结果表明,本文研究材料中采用钨丝作为暴露电极,其推力效率最优;且随着电极直径从d=0.3 mm减小到d=0.08 mm,DBD推力效率显著提升。基于优化后的DBD激励器,将其应用于前体非对称涡控制:未施加等离子体控制时,压力测量以及PIV结果均表明细长体背风区流场为明显的非对称涡结构;在等离子体激励下,该非对称涡结构可变为对称甚至反向非对称,且非稳态激励控制能力明显优于稳态激励。研究发现,大迎角下细长体非对称涡控制与背风区原始涡系结构有关,其中包含对称涡系和非对称涡系。本文研究为大迎角下细长体非对称涡控制提供了一种新思路,同时也为丝状暴露电极DBD等离子体激励器的应用提供参考。     

基于工业物联网的混流车间机器人自适应调度

随着工业物联网技术与人工智能技术深度融合,物料机器人已广泛应用于物联网车间中。针对车间存在实时动态变化和状况不确定等诸多复杂因素,本文提出以组分层建树和以实时状态为根节点的SP–MCTS(Singleplayermonte-carlotreesearchalgorithm)搜索方法实现车间自适应调度决策。该方法将机器人调度问题转化为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并详细描述车间状态、动作、奖励和策略的表示方法。在实时调度过程中,该搜索方法依据工件组分层建树,搜索中只考虑相邻两组间的状态关系,从而简化计算难度。在子树搜索中,应用SP–MCTS以实时状态为根节点进行搜索,同时应用扩展方法和剪支方法进行策略探索和信息累积,使得在子树内实时状态节点越深,就越能够快速精准获取最优策略。最后,通过实际案例模拟分析,验证了该方法的有效性和优越性。