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%。     

双射流环量控制翼型的控制力矩特性研究

为了探究环量控制技术在飞行控制性能方面的优势，在定常流场中对定常射流环量控制翼型的控制力矩作用机理展开了研究，采用数值仿真的方法，对比分析了单射流、双射流产生的虚拟舵面与传统舵面作用下的气动力系数的变化规律，并基于无舵面飞行器CCSCAOON对其气动力矩的控制特性进行了验证。验证结果表明:单射流作用下的虚拟舵面能够提供用于飞行器所需的滚转和俯仰力矩，且作用机理相似，控制性能优于传统舵面；无论是单射流还是双射流，在大迎角下虚拟舵面的气动控制特性较差，限制了环量控制的使用迎角；双射流较单射流而言，升阻比特性和控制力矩特性较好；双射流下的虚拟舵面通过调节下射流口动量系数，能够有效降低偏航力矩与滚转、俯仰力矩之间的耦合效应。      

固体火箭发动机喉衬用轴编C/C复合材料的烧蚀及热结构特性研究进展

固体火箭发动机喉衬用轴编C/C复合材料的工作环境面临高温、高压、高速燃气流和大量凝聚相颗粒的烧蚀和冲刷,对材料的抗烧蚀性能和热结构特性要求十分严格。因此,从烧蚀实验和热结构特性实验研究、热结构特性预测与气体-颗粒两相流数值模拟三个方面,论述了轴编C/C复合材料的烧蚀及热结构特性研究进展。总结讨论了实现真实烧蚀工作环境的模拟和影响烧蚀实验参数的控制是高温烧蚀实验的难点,对于铝颗粒添加下工况的烧蚀实验和在细观尺度下热结构特性参数的测定实验是重点;提出从实验件类型、实验系统设计和对比有无铝颗粒添加下的工况进行烧蚀实验;提出采用一种热稳定性材料取代界面的实验方案进行热结构特性参数的测定实验。在热结构特性研究的细观尺度方面,组分材料之间的界面对热结构特性的影响有待深入研究,提出在代表性体积单元模型的基础上引入温度的周期性边界条件来实现热结构参数的预测。在气粒两相流数值模拟方面,发动机内不同相之间相互耦合作用以及对轴编C/C复合材料的机械侵蚀是数值模拟研究的难点,提出使用SDPH-FVM耦合的方法去解决内流场燃烧流动的问题,进一步可用来揭示内流场燃烧流动机理。     

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。     

空间站燃烧科学实验系统设计

建立空间站燃烧实验系统，可满足未来空间微重力燃烧实验系统需求.通过空间站微重力燃烧实验研究，可拓展空间燃烧学研究.根据所要实现的功能及燃烧实验需求，对中国空间站燃烧柜的燃烧科学实验系统进行了设计和分析.燃烧科学实验系统由8个子系统组成，是一个适合开展气、液、固多种燃料燃烧实验的综合性实验系统.考虑到强度设计要求，在完成方案设计后，对系统进行了有限元分析，并在研制的结构件上进行了力学环境实验.实验与分析结果表明，本文设计的实验系统能够满足环模实验的要求，结构合理可行.      

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

基于合成射流的旋翼翼型动态失速控制研究

针对直升机旋翼工作环境下来流速度和迎角(Angle of attack,AoA)耦合引起的动态失速问题,建立了基于合成射流的旋翼动态失速控制的数值模拟方法。采用运动嵌套网格方法,通过对翼型的平移和旋转实现变来流速度-变迎角的耦合。以积分形式的雷诺平均N-S方程为主控方程,空间离散使用Roe格式,时间离散为隐式LU-SGS方法,以OA209翼型为研究对象,在翼型上表面放置合成射流激振器,开展了射流位置、动量系数、无量纲频率以及偏角等参数对轻度失速、深度失速下翼型动态失速控制的研究。研究发现,轻度失速下,射流位置靠近气流分离点时(20%c附近,c为翼型弦长),对逆压梯度引起的轻度失速控制效果最佳。深度失速下气流分离点虽在5%c之前,但射流位于前缘分离泡后端(10%c附近)时控制效果较好。大迎角需要较大的动量系数才能有效控制。射流频率对涡结构的尺寸和数量会产生一定影响,能改变气动特性波动幅度。较小的射流偏角对轻度失速的控制更有效,而深度失速则需要较大的偏角。     

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。     

低温磨料气射流加工PDMS实验研究

通过自研的低温磨料气射流加工装置进行低温磨料气射流加工聚二甲基硅氧烷(polydimethylsiloxane,PDMS)实验研究,分析了加工时间、加工距离、冲蚀角度和磨料粒径对冲蚀率、孔深和孔横截面形貌的影响。结果表明:随着加工时间的增加,冲蚀率先增大后减小,在第1阶段加工过程中,孔深与加工时间大致呈线性关系,增加加工时间还可使孔底部变平整;存在一个最佳加工距离使孔深最大,当加工距离大于最大加工距离时,孔深将随着加工距离的增加而急剧下降,孔的锥度随着加工距离的增大而增大;当冲蚀角度处于30°～60°之间时,冲蚀率最大,随着冲蚀角度的增加,孔的形状逐步由椭圆形变成圆形;存在一个最佳磨料粒径,使冲蚀率和孔深达到最大;当冲蚀角度小于90°时,低温磨料气射流加工PDMS材料去除机理为塑性去除和脆性去除的结合。