喷水射流预冷对加力燃烧室特性影响分析

为了探究采用射流预冷技术之后加力燃烧室性能，开展了不同喷嘴布置方案、喷水量和来流温度对预冷效果的影响研究。对射流预冷发动机工作过程进行了简化，建立了加力燃烧室进口前段射流预冷喷水特性计算的数学模型。同时搭建了小型试验台，通过与试验结果的比对验证了该模型的准确性，并利用该模型对射流预冷效果进行了仿真预测。结果表明：提高喷嘴数量与布置均匀性能够小幅度改善预冷效果；当来流温度不变时，射流预冷喷射腔室出口处的液态水蒸发量随着喷水量的增加而提高，但蒸发率却处于下降的趋势；当喷水量达到2%时，加力燃烧室燃烧效率对比不喷水工况会有一定的提升；喷水量达到4%以后，加力燃烧室出口温度及燃烧效率随着喷水量的提高而降低；喷水量大于8%以后，恶化了加力燃烧室（V型火焰稳定器）贫油熄火极限与燃烧效率；喷水量达到最大10%时，油气比需从原来设计工况的0.052上升到0.064才能保持稳定点火且对比不喷水时工况，加力燃烧室出口温度由1860K下降到1373K，燃烧效率由80.2%下降到69.2%。     

爬升阶段涡扇发动机核心流道吸鸟适航审定

研究涡扇发动机核心流道吸鸟对发动机的影响，分析核心流道吸鸟与风扇叶片鸟击的损伤模式及关键要素的差异。采用光滑粒子流体动力学方法开展某发动机风扇增压级内涵的吸鸟数值模拟，研究吸鸟位置、鸟速和风扇转速等关键参数对鸟体碎片轨迹及质量分布的影响，确定核心流道吸鸟最严苛工况条件。结果显示：鸟撞击进口导流叶片中心位置时鸟体切片质量较大；在较高鸟速和较低风扇转速下进入内涵的鸟体切片质量较大。研究结果支撑了某型涡扇发动机核心流道吸鸟专用条件的制定，要求在典型的爬升阶段允许的最大爬升速度以及最小风扇转速条件下开展吸鸟试验，同时试验用到的这只鸟的撞击位置应该使吸入核心流道的鸟的质量最大。     

详细化学反应机理对预混丙烷钝体熄火模拟影响

航空发动机熄火预测是重要关键问题之一，湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟（LES）对湍流进行高精度模拟，采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型（TPDF）耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理，对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单，反应释热快，局部放热高，火焰宽度大，火焰两侧温度梯度大，燃烧更加趋于稳定，无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低，火焰温度低，回流区中部OH含量高；在近熄火状态，大量CO被氧化，释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态，在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中，局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。     

模拟转子叶片丢失后外传载荷影响特性研究

航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求，为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程，得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验，进行突加不平衡质量后的转子响应测试，进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果，通过控制对试验件阻尼器是否供油，进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明，冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减，本文试验对象传递比最高仅为53%，远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时，阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷，但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明：进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时，需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外，合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用，有助于提升发动机的抗冲击能力。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

高背压等离子点火器及其液体燃料点火特性实验研究

航天应用的液体火箭发动机及燃烧型加热器燃烧室室压高、燃料流量大、温度低、有重复启动需求，实现安全可靠点火的难度较大。针对这些需求，研究了一种采用高背压设计的电弧等离子体点火器。实验研究了Ar，N₂气体工质在高进气压力下的伏安特性，发现N₂在宽压力范围内适用于点火。发射光谱分析表明，在高达数MPa的进气压力下，Ar，N₂等离子体射流电子密度符合局部热力学平衡判据（LTE判据），点火能量集中。N₂等离子体整体温度低于Ar，但阳极喷口附近温度高于Ar，N₂等离子体射流火焰长，卷吸沿程空气造成射流平均温度偏低，但有助于低温液体推进剂的蒸发混合和强化点火。等离子体射流引起了臭氧和氮氧化物的形成，具有促进点火和化学反应的作用。背压提高引起电源输出电压升高，提高供气压力和电流，有助于点火器在高背压环境中稳定电压。燃烧型空气加热器燃烧室的点火实验发现，采用N₂等离子体喷注面中心点火，可以在短时间内完成酒精-空气和酒精-液氧-空气的点火，最高燃烧室室压接近5MPa时，点火器仍能稳定工作，多次使用电极烧蚀不明显，在液体火箭发动机的重复可靠点火方面具有很好的应用前景。     

大型飞机平尾翼尖涡对后体涡系影响的实验研究

大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡（后体主涡），该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中，利用激光粒子测速（PIV）方法，对单独后体和加装不同展长平尾的后体，分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动；加装平尾后，涡系呈现典型的四涡结构，平尾翼尖涡对后体主涡影响显著，加大了后者向上移动的趋势，同时使其沿展向外移，并显著削弱其涡旋强度；平尾展长增加后，后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下，来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

SAS与PANS模型在圆柱绕流中的应用比较

分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。