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。     

连续式风洞二喉道调节马赫数控制策略

为了降低连续式跨超声速风洞压力波动,提高马赫数稳定性,需要对二喉道调节马赫数控制方式进行研究,针对现有文献鲜少对该控制策略描述等问题,以0.6m连续式跨声速风洞为例,对二喉道控制马赫数的原理进行分析,基于运动控制器加伺服驱动器双PID(proportion-integral-derivative)控制模式实现二喉道位置精确控制,提出了二喉道和压缩机转速的组合控制流程,并采用分段变参数模糊PID加串级控制的算法实现马赫数精确控制,最后进行了试验验证。结果表明马赫数控制精度优于0.001,且每个马赫数极曲线(9个攻角阶梯)的时间可控制在4min以内,证明所提出的控制策略是有效的,可为连续式跨超声速风洞的设计调试提供参考。      

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.      

一类超声速长航程民用客机的气动设计和性能评估

缩短跨洲越洋长途旅行的飞行时间是人们一直追求的目标,超声速民用客机为这种日益增长的缩短飞行航时的需求提供了可能。本文阐述了一类超声速长航程民用客机的气动布局学设计和性能评估结果,其巡航马赫数为1.6,巡航高度为15km。采用航空工业空气动力研究院自主研发的ARI_OPT、ARI_OVERSET和ARI_Boom程序分别开展了气动优化设计、计算流体力学(CFD)性能计算和声爆特性评估,给出了其在巡航条件下的气动特性和声爆水平。本文的研究结果可为下一步发展超声速长航程民用客机提供技术支撑。     

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。     

超声速混合层气动声场的数值模拟

超声速混合层的噪声是气动声学研究的经典问题,制约着航空发动机性能的提升。本文用数值方法对超声速混合层声辐射特性进行研究,具体方法:用抛物化稳定性方程(PSE)计算混合层近场大尺度扰动演化,结合一种基于渐进展开和稳定性分析的积分预测远场声压,得到快慢两种模态马赫波辐射的强度和方向。分析了上下侧来流温度对气动声场的影响,结果表明,上下侧温度比小于1时,慢模态占优;而上下侧温度比大于1时,快模态占优。     

弹用“X”,型倒置二元进气道方案与常规正置方案的气动性能对比

为提高来流马赫数范围为2~4的“X”型进气系统大攻角下的稳定裕度,设计并研究了一种倒置二元进气道设计方案,并将其与正置方案进行了比较。结果表明:来流马赫数为2.3~3.5，攻角范围为0°~6°时，倒置布局设计方案总体性能较优,未出现明显激波/附面层干扰问题,能够满足设计要求。在采用相同的进气道设计方案时,倒置布局其迎风与背风进气道结尾激波位置及总体性能参数差异更小；0°攻角时倒置布局临界总压恢复系数与正置布局相当,4°攻角时倒置布局比正置布局高2%~3%,8°攻角时普遍高19%以上,且来流马赫数越高提升幅度越明显,8°攻角下倒置布局总流量系数较正置布局高6%左右。研究还发现,当来流马赫数较低时倒置布局总阻力低于正置布局, 4°攻角时低1.7%；而来流马赫数较高时倒置布局总阻力高于正置布局,4°攻角时高2.0%。