可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方法

在可压缩流动问题的数值模拟领域,激波的高分辨率计算已取得重要进展。但是包含物质界面的可压缩多介质流动的数值模拟还存在诸多数值挑战,主要表现为界面处数值耗散过大和非物理振荡等问题。界面处流体性质的不连续性是造成可压缩多介质流动问题物理建模与数值方法困难的主要原因。为了建立一套高效的可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方案,本文从数值框架的选择、非守恒方程相容离散、高精度有界格式构造、界面压缩、界面-单介质分区计算方法等多个维度出发,综述近几年我们在可压缩多介质流动问题高精度数值模拟方法方面的研究进展。通过上述多个维度的工作,我们建立了一套适用于可压缩多介质流动问题的低耗散、基本无数值振荡的高精度欧拉数值方法,并成功应用于可压缩多介质大变形流动和界面不稳定性诱导湍流混合等问题的数值模拟。相关数值方法研究成果已集成至武器物理等领域工程数值模拟软件中,为相关工程任务提供了重要技术支撑。     

椭圆振动切削加工的同步控制研究

利用椭圆振动切削加工的回转体表面微织构是在机床主轴旋转、平台进给和装置椭圆振动的联合运动下得到的,机床主轴转动与装置位移输出如果不能保持完全的实时同步,会造成微织构加工的偏差。为了解决这一问题,提出了一种新的基于转角的同步控制方法,该方法在主轴的对位基准处实现装置正弦信号的复位,以修正转速漂移造成的加工位置误差,并通过判断主轴角度信号实时输出对应幅值电压来实时同步信号输出和机床旋转运动。基于LabVIEW FPGA搭建同步控制模块,经试验验证,利用该方法加工的矩形阵列微织构轴向排列与中轴线平行,与周向排列的夹角和仿真结果的偏差不超过0.1°,织构深度随转角的不同发生预设的变化,因此,同步控制方法具有实时同步控制椭圆振动切削装置的能力。     

短螺旋型燃烧室旋流结构及气动边界发展规律数值模拟研究

短螺旋型燃烧室的头部轴线沿发动机周向与发动机轴线偏转一定角度,可以在保证燃烧效率不变的条件下有效缩短燃烧室轴向长度。短螺旋型燃烧室流场的最大特点是旋流流动单侧受限。为了研究头部安装角α变化对燃烧室旋流流动特性的影响,基于数值方法对短螺旋型燃烧室进行了计算分析。结果表明:随着α变化,旋流器下游旋涡依次出现对称环状、马蹄状、环状结构;随着α增加,气动边界逐渐出现并抑制旋流的周向扩张,导致流场出现不同的旋涡结构;不同α下的切向角动量随轴向距离增加而衰减,但α为35°和45°时,气动边界在非受限侧出现并对旋流产生约束,角动量衰减变慢;当α为0°,15°,35°,45°时,燃油液滴依次集中分布在旋流器下游两旋涡边缘、侧壁面和头部端壁、非受限旋涡边缘。本文研究了不同α下的旋涡结构及气动边界沿轴向的演化过程,为短螺旋型燃烧室进一步的设计与优化提供基础。     

Unsteady wakes-secondary flow interactions in a high-lift low-pressure turbine cascade

Detailed experimental measurements were conducted to study the interactions between incoming wakes and endwall secondary flow in a high-lift Low-Pressure Turbine (LPT) cascade. All of the measurements were conducted in both the presence and absence of incoming wakes, and numerical analysis was performed to elucidate the flow mechanism. With increasing Reynolds number, the influence of the incoming wakes on suppressing the secondary flow gradually increased owing to the greater influence of incoming wakes on reducing the negative incidence angle at higher Reynolds numbers, leading to a lower blade loading near the leading edge and suppression of the Pressure Side (PS) leg of the horseshoe vortex. However, the effect of unsteady wakes on suppressing the profile losses gradually became weaker owing to the reduced size of the Suction Side (SS) separation bubble and increased mixing loss in the free-flow region at high Reynolds numbers. Incoming wakes clearly improved the aerodynamic performance of the low-pressure turbine cascade at low Reynolds numbers of 25,000 and 50,000. In contrast, at the high Reynolds number of 100,000, the profile loss at the midspan and mass-averaged total losses downstream of the cascade were higher in the presence of wakes than in the absence of wakes, and the unsteady wakes exerted a negative influence on the aerodynamic performance of the LPT cascade.     

Semi-supervised gear fault diagnosis using raw vibration signal based on deep learning

In aerospace industry, gears are the most common parts of a mechanical transmission system. Gear pitting faults could cause the transmission system to crash and give rise to safety disaster. It is always a challenging problem to diagnose the gear pitting condition directly through the raw signal of vibration. In this paper, a novel method named augmented deep sparse autoencoder (ADSAE) is proposed. The method can be used to diagnose the gear pitting fault with relatively few raw vibration signal data. This method is mainly based on the theory of pitting fault diagnosis and creatively combines with both data augmentation ideology and the deep sparse autoencoder algorithm for the fault diagnosis of gear wear. The effectiveness of the proposed method is validated by experiments of six types of gear pitting conditions. The results show that the ADSAE method can effectively increase the network generalization ability and robustness with very high accuracy. This method can effectively diagnose different gear pitting conditions and show the obvious trend according to the severity of gear wear faults. The results obtained by the ADSAE method proposed in this paper are compared with those obtained by other common deep learning methods. This paper provides an important insight into the field of gear fault diagnosis based on deep learning and has a potential practical application value.     

基于变马赫数的五孔探针三维插值方法

探讨了五孔探针气动数据的插值方法,为提高插值精度,开发了基于传统线性插值法的三维线性插值法。该方法把同一探针在不同马赫数下的校准图形成三维数据库,将实验数据通过三维图进行插值。并使用改进前后的两种插值方法分别对校准风洞测得的数据进行整理,对比结果证明:在实验工况连续变化的情况下,三维线性插值法在插值精度上要优于传统线性插值法。特别是在来流马赫数变化较大时,该方法可以改善单一校准文件处理造成的数据精度问题,可用于自动化流场采集系统,为流场高速高精度采集奠定基础。     

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%。      

对转压气机外伸激波对叶顶泄漏流影响

摘要:为了揭示对转压气机下游转子外伸激波对上游转子泄漏流的影响规律,针对上游转子叶顶间隙分别为0.2、0.5、0.8 mm的对转压气机开展了非定常数值模拟研究。研究发现:受下游转子外伸激波掠扫影响,上游转子尾缘附近压力面会形成弱压缩波,且随上游转子泄漏流增强而逐渐减弱;而该外伸激波在上游转子尾缘附近吸力面,会形成与型线切向相垂直的较强压缩波,且其位置基本不受叶顶间隙大小影响;外伸激波使上游转子尾缘附近吸、压力面压差增大,叶顶泄漏流增强,进而导致其损失增大;随着叶顶间隙增大,上游转子叶尖区弦长前半段压力波动的频率,由通道激波转为叶顶泄漏流主导,且呈现减小的趋势,而弦长后半段压力波动的频率主要由外伸激波主导,且基本不变。      

离心压缩机密封及空腔流动的一维/三维耦合建模研究

为了在保证数值预测精度的同时降低离心压缩机的建模复杂度,以一维密封泄漏计算替代完整的密封及空腔建模,开展了离心压缩机盖盘密封及空腔流动的源项建模方法研究。结果表明:基于源项方法的密封及空腔简化建模仅需在主流道建模基础上施加泄漏质量流量、总温和摩擦损失源项边界条件,即可较高精度地还原完整的盖盘密封及空腔建模的性能和关键流动细节。与完整建模相比,在全工况下源项建模预测的等熵效率的绝对偏差小于0.65%,总压比和等熵效率的相对性能偏差小于1%。该方法可在满足下游部件匹配设计精度需求的同时,减少50%以上的网格数量,并显著提高计算的经济性和收敛性。泄漏流量的计算精确度是影响源项建模法性能预测准确性的最关键因素,耦合建模可以采用一维计算中推荐的密封泄漏系数值。      

航空发动机双转子系统“临界跟随”现象的机理及影响

为了探明“临界跟随”现象导致航空发动机振动居高不下的产生机理,建立了考虑中介轴承的双转子动力学模型,推导了双转子发生“临界跟随”现象时参数之间的关系,分析了“临界跟随”状态下转子系统的动力学特性。结果表明:“临界跟随”现象会导致转子系统无法越过盘偏摆振型临界转速,造成转子振动对不平衡质量分布极其敏感,其主要影响因素为盘极转动惯量与直径转动惯量的比值(简称惯量比)以及双转子增速比；当高压盘等效惯量比等于1,或增速比与任意低压盘惯量比相等时,转子系统表现出高压激励条件下的“临界跟随”特征；当低压盘惯量比等于1,或增速比与高压盘等效惯量比的乘积等于1时,转子系统表现出低压激励条件下的“临界跟随”特征。提出了必须严格控制航空发动机叶盘的等效惯量比以及双转子转速控制律的设计建议。