r型网格自适应在间断Galerkin有限元激波捕捉中的应用

间断Galerkin(DG)有限元方法因计算精度高、适用于非结构网格等特点得到广泛研究和应用,其在数值模拟包含强间断流场时存在残差收敛性和计算鲁棒性差问题,均匀分布的网格加剧这一问题并影响激波分辨率。针对该问题,发展了r型网格自适应方法,实现间断Galerkin有限元数值模拟过程中网格自适应加密。基于网格点归一化的压力值作为r型网格自适应中网格点移动驱动力的重要权值,并将网格自适应后的网格点位移变化量与网格点之间的初始位移之比作为驱动力的另一重要权值,实现网格沿激波方向各向异性自适应加密,并且激波附近网格点的相邻网格点同步向激波方向移动。发展了适合间断Galerkin有限元方法的Venkatakrishnan限制器。并列NACA0012翼型超声速算例及三维并列圆柱相互干扰算例结果表明：基于r型网格自适应的间断Galerkin有限元方法能够清晰锐利捕捉激波,提高模拟精度,具有良好的收敛性和鲁棒性。     

应用于DSMC方法的直角网格技术

研究了应用于直接模拟蒙特卡洛DSMC(Direct Simulation Monte Carlo)方法的直角网格技术.通过对边界三角形表面微元进行统计,建立直角网格缺陷单元与表面微元之间的映射关系,并进一步将缺陷单元区分为一级缺陷单元以及二级缺陷单元,同时结合可变时间步长技术,从根本上解决了在DSMC方法中利用直角网格技术贴体光滑地匹配复杂几何型面的问题.给出了相应的自适应网格调整方法.基于以上策略,编制了通用DSMC计算程序RGD-Tool(Rarefied Gas Dynamic Tool).利用RGD-Tool程序对典型的圆球绕流以及无限薄斜挡板绕流两个算例进行了验证计算,结果表明所讨论直角网格技术是有效的.     

一种适用于火星气动捕获的自适应预测制导算法

火星探测捕获制动需要的速度增量大,制动消耗燃料多,因此针对火星大气密度低、大气不确定性强等问题,提出一种基于解析及自适应预测校正结合的分段式气动捕获制导算法,实现无人钝头体飞行器由双曲线接近段轨道到目标停泊椭圆轨道的轨道转移.考虑到多约束条件,将制导算法分为高度数值预测校正 高度保持 入轨控制3个阶段,其中第三阶段使用基于一阶特征模型的全系自适应预测校正算法.该方法利用施加控制量的时间与最终半长轴改变量的关系形成动态输入变换,以抵消该系统一阶特征模型输入输出间巨大的动态增益.仿真结果表明,该算法即可满足一定的多约束条件,同时能够克服较强的初始条件不确定性和环境不确定性,具有较强的鲁棒性.     

尺度自适应模拟的网格尺度关联分析

采用尺度自适应模拟（SAS）对雷诺数3 900的圆柱绕流展开数值模拟,对比分离涡模拟（DES）的计算结果和已有文献中的实验数据,系统研究了SAS和网格尺度的关联性问题。详细研究了不同网格分辨率和展向计算域的影响,分析了冯卡门尺度在尾迹区的时均湍流统计特性和瞬时分布规律。结果表明:在相同的网格分辨率下,SAS预测的回流区长度小于大涡模拟（LES）,表现出较早的剪切层失稳;网格加密后,SAS预测的回流速度增大、雷诺应力峰值降低,计算结果与Lourenco & Shih的实验结果相接近。此外,在相同网格分辨率下改变展向计算域大小对SAS结果的影响很小。对SAS的网格尺度关联分析可以为该方法的工业应用提供指导。      

一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosing method for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势.     

适用于混合网格的改进雅可比迭代法及其应用

LU-SGS因有较高的鲁棒性和小的内存需求而得到广泛应用,然而用于混合网格计算前需要进行网格排序和分组来实现算法并行;此外,LU-SGS格式收敛效率不高。针对这些缺点,本文提出了一种改进的适用于复杂混合网格的雅可比迭代方法,无需网格排序和分组就可实现算法的并行化,且有较快的收敛速度。该方法编程实现简单,易于采用OpenMP实现并行。算例研究表明,相比于LU-SGS格式,在各来流条件下,本文提出的方法收敛速度更快,鲁棒性好,并行和串行结果一致,且内存需求增加很少。      

关于非结构网格生成中的背景函数

背景信息对于用阵面推进法生成非结构网格是一个关键的环节.文章基于众多文献中提到的背景信息提供方法,提出一种更为实用的背景信息提供技术.此方法不仅避免了不必要的机时,内存的消耗,又使网格具有光滑性,网格的生成具有灵活性,方便性的特点.基于生成的网格采用有限体积法研究无粘高超音速化学非平衡流的流场分布,生成的网格能够成功的运用于高超音速化学非平衡流的数值计算。     

多个裁剪参数曲面的有限元混合网格剖分法

根据冲压模具形状特点,对由CAD/CAM系统建立的冲压模具的多裁剪参数曲面数学模型,提出了一种符合冲压成形有限元分析需要的三角形和四边形混合网格剖分算法.按几何离散控制参数即最长边、最短边、距离误差和角度误差,将多裁剪参数曲面离散为多边形集.利用曲面曲线查找裁剪参数曲面相邻关系,建立B-Rep表示的曲面几何模型,并更新多边形集.然后由多边形集得到三角形和四边形混合网格,结果网格单元是相容的,在相邻裁剪参数曲面边界处无裂缝和覆盖.      

一种恒温箱快速自适应控制方法

随着测量技术的不断发展,恒温箱的应用越来越广泛,传统的温度控制方法多采用全模拟电路进行控制,在控制精度及实时控制方面不能满足需求,且无法进行功能设定,本文设计了一种恒温箱快速自适应控制方法,基于该方法设计的便携式控温箱,根据恒温箱内外温度差采用不同的控制策略,采用加热与制冷双态工作模式,实现对控温箱内部温度的高精度控制,满足更高的应用需求。     

双臂空间机器人关节运动的一种增广自适应控制方法

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有未知参数的自由漂浮双臂空间机器人系统的自适应控制问题.由于此类机器人系统具有结合系统动量及动量矩守恒关系得到完全能控形式的系统动力学方程,以及系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系的特点,因而地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用.为了克服上述难点,仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程.该系统动力学方程的优点是关于一组组合惯性参数能保持惯常的线性函数关系.以此为基础,并借助增广变量法,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的自适应控制方案.该控制方案的显著优点为,不需要测量、反馈双臂空间机器人漂浮基的位置、移动速度和移动加速度.系统的数值仿真,证实了方法的有效性.     

基于有限元素法的挤压油膜动力特性研究

挤压油膜阻尼器(SFD,Squeeze Film Dumpers)因减振效果显著,目前广泛应用于航空发动机等高速旋转机械中.在基于雷诺方程的短轴承近似解或长轴承近似解基础上,提出了求解带挤压油膜阻尼器的转子支承系统稳态动力特性的有限元挤压油膜计算方法,该方法能有效地模拟转子系统在各种工作条件下的油膜力模型.为了验证上述理论分析结果,用有限元法计算了带挤压油膜阻尼器转子系统的油膜压力分布和油膜阻尼,分析中还考虑了油膜惯性力的影响.通过对某发动机转子支承系统的模拟计算,并与试验结果进行对比分析,证明给出的系统动力特性计算方法及性能分析结果可用于工程实际.      

航空发动机整机有限元模型转子动力学分析

现代航空发动机在工作中不断变化的机械激振,气动激振频率越来越复杂,这使得对航空发动机振动分析必须考虑各结构间的动力影响.因此,利用能够考虑陀螺力矩影响,基于NASTRAN中实体单元编制的转子动力特性计算程序,对发动机整机进行了动力特性计算.首先对转子支承结构传递函数(动刚度)进行计算,并进一步研究其对转子动力特性的影响;分析比较基于不同单元模型计算时,盘轴耦合振动及盘轴连接处的角刚度对转子动力特性的影响,证明了基于实体单元的整机模型能够准确考虑各种振动模态.最后,在分析中发现了高阶转子弯曲振动模态与机匣振动耦合现象及其变化规律,在计算分析的基础上研究了在考虑机匣振动耦合时转子系统临界转速的确定方法.      

基于GPU的快速有限元法求解密度场

为了快速计算分析利用视频测量方法测得的高速风洞试验密度场在扰动流场作用下的实验数据,针对密度场的数值求解问题,经过光线偏折理论分析密度场得到的二阶偏微分方程,对其研究实现了CPU串行有限元法求解。在此基础上提出了基于GPU的快速有限元求解密度场的方法,该方法经过对串行有限元法求解过程效率分析后,将耗时的神经网络拟合、总刚度矩阵和总载荷向量的求解进行了基于GPU的并行加速。实验结果表明:在精度满足实际工程要求的前提下,相对于CPU串行求解方法,所提方法可大大提高求解效率,且随着网格剖分成倍加密,其加速比成倍增加。      

基于有限元方法的蜘蛛网阻拦猎物过程模拟

为揭示蜘蛛网阻拦猎物过程的内在力学规律,基于理论和有限元方法对这一过程进行了研究。首先,根据已有实验结果建立了蜘蛛网径线和周线的应力-应变关系。然后,给出了单根丝线受横向冲击问题的理论解,并利用LS-DYNA有限元软件对该问题进行了数值模拟,有限元数值解与理论解一致。最后,利用LS-DYNA有限元软件模拟了蜘蛛网阻拦猎物的过程,得到的网内最大应变值和能量曲线与已有实验结果一致。计算结果表明,在蜘蛛网对猎物动能的耗散中,径线占主导地位;与冲击位置相邻的径线应力水平很低,有利于蜘蛛网的修复,径线中点附近的区域最有利于较大初始动能猎物的阻拦。      

基于有限元分析的椭圆振动切削换能器

通过分析纵向振动换能器的传统模型,设计出一种在结构不对称情况下,单向激励产生椭圆振动的理论等效模型,利用有限元分析工具对换能器的等效模型进行动力学和静力学分析,对换能器的尺寸进行优化设计,使换能器的谐振频率和振动模态达到较为理想的状态,在此基础上研制出一套单激励超声椭圆振动车削系统,并且利用人造多晶金刚石(PCD)刀具进行了超声椭圆振动切削试验,得到了比较好的加工质量,验证了有限元分析的方法对换能器设计在参数优化和振动形式分析方面有实际的指导意义,同时也说明椭圆振动切削能够有效的提高加工质量.     

基于有限元3-RPS并联机床轻量化优化设计

为了减轻3-RPS并联机床质量,提高其刚度,分别对静平台与支链进行了结构改进.采用连接单元模拟机床中运动副,对并联机床静刚度进行有限元分析.通过分析结果获得静平台的刚度薄弱环节、支链的变形及其对机床变形的影响规律.在静平台刚度薄弱处增加抵抗变形的筋板,并通过减小其框架尺寸的方式优化静平台结构.采用悬臂梁模型分析支链的变形,以支链质量和变形乘积最小对支链进行尺寸优化.改进后的并联机床质量显著减轻,机床变形明显减小.优化结果能够提高机床动态响应性能以及机床精度.     

基于响应面优化的结构有限元模型修正

针对结构有限元分析中模型精度低的问题,提出了响应面优化的模型修正方法.利用优化拉丁方试验设计样本点,F值检验筛选出修正参数构造不完全4阶多项式响应面并检验响应面有效性.引入遗传算法以响应面计算值与试验值的残差为目标来优化修正参数,将修正值代入初始模型中得到修正模型.三自由度系统数值算例,验证了模型中参数准确、参数不存在和参数有误差3种工况下,响应面优化方法的模型修正能力.以GARTEUR飞机模型为对象,筛选显著性参数进行模型修正,结果表明修正后模型不但在修正频段和预测频段具有良好的复现和预测能力,还能预测结构局部修改后的频率,证实了经过参数筛选后响应面优化的模型修正有效性.     

基于索膜有限元模型的翼伞气动变形仿真

对定常状况下翼伞的流固耦合变形问题进行了三维数值模拟。使用有限体积法计算了飞行时的气动载荷,分析了前缘切口和翼肋开孔对压强分布的影响;基于翼伞结构大位移小应变的特点建立了非线性索膜有限元模型,伞衣由不能承受弯矩的膜单元模拟,伞绳和切口加强带由只能单向拉伸受力的索单元模拟,仿真了受气动载荷后翼伞相对于理想设计位置的变形和应力分布。结果表明:该翼伞展长相对于设计值减小,"鼓包"形成后翼型最大厚度增大,伞衣变形后产生了额外的后掠角和攻角;最大等效应力主要集中在翼肋上的开孔和伞绳连接点处,需合理布置加强带以满足强度要求。     

卷积神经网络求解有限元单元刚度矩阵

随着深度学习在众多领域的成功应用与快速发展,将深度学习与传统的结构分析相融合已经成为了新的研究方向。在求解有限元单元刚度矩阵的具体问题上,研究了卷积神经网络在结构分析上的应用。以四边形平面应力单元为例,基于卷积神经网络,提出了一个求解有限元总体刚度矩阵的神经网络模型;同时分析了网络的学习效果与网络卷积核数目、训练样本数目之间的关系。计算实例表明,在一定范围内,网络的学习能力随着卷积核数目、训练样本数目的增加而不断提升。在现实应用时,可以根据具体的精度要求而设定相应的卷积神经网络。卷积神经网络训练完成后,单元刚度矩阵的计算具有实时性,且精度满足工程要求。