基于CFD方法的低速潜航器光体及精细体模型受力计算分析

利用CFD计算方法预测潜航器在额定工况下受力一直是工程上的热点问题。通过计算给出实现预期运动所需要的各个推进器提供的静推力,可以为相应的总体方案设计评估和推进器选型提供支撑。利用SST k-ω湍流模型结合笛卡尔网格划分方法,对低速潜航器的光体及精细体模型进行了受力计算,并进行了网格无关性分析。分别比较了两组模型的摩擦阻力及压阻力计算结果,给出了模型表面压力分布、模型周围速度分布及流线形态,并分析了由模型外壳沟槽造成的边界层速度分布变化。     

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展

深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络（CNN）强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。     

压力波作用下二维椭圆形气泡界面演化规律研究

水中压力波与气泡相互作用研究是解决空泡群溃灭问题的核心基础。射流是压力波作用下气泡非球形演化的最显著特征。本文通过数值模拟方法分析了水中压力波加载下二维椭圆形气泡的界面演化规律。结果表明,射流的生成位置与气泡倾角无关,方向与其密切相关。当气泡倾角等于0°,在气泡长轴两端生成两个方向相反的射流,最终与压力波传播方向相同的射流占主导。当气泡倾角等于90°,在气泡长轴两端生成两个对称射流,其与压力波传播方向夹角为53.9°。通过定量分析涡量方程式中各项的作用,揭示界面处压力梯度和密度梯度不共线导致的斜压机制是射流形成的主要原因。最后,通过改变椭圆形气泡倾斜角度,获得了气泡倾角与射流角度的关系。     

近自由面通气空泡诱导的飞溅水层闭合行为数值模拟

当空泡与自由面距离较远时,两者不会发生界面的直接相互作用,表现为以界面间液态水为间接媒介的弱耦合作用。当空泡靠近自由面时,两者界面发生直接相互作用,表现为空泡通气、自由面飞溅以及水层闭合行为的强耦合作用。本文通过数值模拟分析了强耦合作用下飞溅水层闭合行为。基于开源的OpenFOAM平台的多相可压缩求解器,采用有限体积法直接求解Navier-Stokes方程,并使用流体体积法来捕捉气液界面。结果表明,外部气体进入空泡的时间随着无量纲距离γ和环境压力的增加而减少,飞溅水层闭合高度随无量纲距离γ的增加而增加,随着环境压力的增加而减少。通过对飞溅水层受力分析,获得了近自由面空泡诱导的飞溅水层闭合机制,主要是由水层两侧的压差力驱动,而且,水层闭合时间与环境压力满足-0.92幂次律关系。     

轻质点阵主动冷却壁板热流固耦合响应分析

提出一类以点阵材料为夹芯的新型轻质主动冷却壁板,研究了Ma=6条件下的该壁板的流固耦合传热性能及热结构响应性能,并从热防护、热强度和轻量化等几个方面与槽道式主动冷却结构进行了综合比较。采用三维流固耦合共轭传热数值计算方法,考虑了几种典型的点阵夹层结构与冷却液动态换热过程的相互影响,分析中考虑了碳氢燃料与合金材料热物理性质随温度的变化以及湍流换热,求解获得了流体与结构的三维瞬态温度场,并通过顺序耦合求解获得了结构的应力场。计算结果表明,在相同的热环境下,高孔隙率的轻质点阵夹层结构的流固界面换热性能远高于槽道式主动冷却结构,因此结构的最高温度也较低,同时应力集中问题也有所缓解。通过对不同构型的点阵夹层结构的比较发现,胞元构型对其传热性能和结构应力应变有显著的影响。