非定常气动力计算中的偶极子格网法

从亚音速、跨音速和超音速三个方面叙述了非定常气动力计算中的偶极子格网法，且给出了其基本解法和计算实例。     

飞机大迎角机动非线性气动力模型的辨识

给出一种基于最大似然辨识的方法,用以分析飞机模型的大迎角大幅强迫简谐振动获得的气动力和力矩数据,在泛函分析和非定常气动力线性理论的基础上,通过合理的简化建立了能够包括气动力动态失速和涡流破裂及显著气动迟滞效应的大线性气动力模型表达式,并应用飞机模型的试验数据验证了该方法的计算结果,实际计算结果表明该非线性气动力模型能够较为精确地计算飞机模型大幅度迎角简谐振动产生的气动力响应。     

民机空难相关非定常气动力问题研究

近年来，非定常气动力引起的飞行失控在造成民机空难事故诸因素中名列前茅，已经成为困扰国际民用航空运输发展的一个聚焦点。大气飞行气动力环境本质上是非定常的，而迄今飞机均按定常空气动力学和线性飞行力学原理设计，这就决定了现有民机在真实飞行中必然存在飞行失控之类的安全缺陷。简要介绍近年来国内外飞行失控造成民机发生重大飞行事故的情况，着重阐述采用非定常气动力和非线性飞行力学高新技术减少飞行失控、改进现役民机飞行安全性的研究思路和主要技术途径，旨在推动我国尽快实现减少民机空难事故这一重大目标。     

翼梢帆片——机翼非定常气动力计算研究

本文应用偶极子网格法，在数值研究矩形机翼与它三对翼梢帆片的干扰非定常气动力。数值结果表明，由于帆片的干扰效应，使翼梢区域剖面的升压系数分布发生畸变，在1/4弦长附近出现凹坑。干扰升压随振荡频率的增大而增大。在定常和低频振荡的范围内，帆片对机翼气动力的干扰贡献比帆片本身的贡献大，随着振荡频率的增大后者的贡献逐渐变得重要起来。     

分布式非线性气动力模型弹性飞机动力学研究

建立了线性与非线性两种分布式气动力模型,在弹性飞机模型上添加所建立的气动力模型,验证了整个系统的有效性。对所建立的模型进行着陆及突风扰动动力学仿真,对比线性及非线性气动力模型的飞机动力学响应的差异,结果表明非线性气动力模型能够更合理地计算飞机大迎角状态下的气动载荷及动力学响应。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

飞机结冰后非线性气动力建模及动态响应特性研究

当前结冰后的动力学仿真主要基于线性气动力模型及结冰影响模型进行,对于结冰后非线性气动力模型的研究较少,然而这对于飞机结冰后在大迎角等非线性区域的动力学分析极为重要.研究了飞机结冰后的非线性气动力模型,将结冰后线性气动力模型的估算方法扩展到非线性气动力模型上,并在结冰后大迎角区域风洞试验数据的基础之上,对失速及过失速区的气动参数变化进行修正.研究了飞机在不同升降舵脉冲信号作用下的动态响应.仿真结果表明,计算结果能够较好地反映飞机在结冰状态下的动力学特性,提出的非线性结冰影响模型能够为结冰条件下研究飞机失速及过失速区域的动力学特性提供理论支撑.     

飞机大迎角机动非线性气动力模型的辨识

给出一种基于付里叶分析的方法，用以分析飞机模型大迎角、大幅值强迫简谐振动获得的气动力和力矩数据。由一组不同频率飞机模型简谐振动的气动力响应建立升力、阻力、俯仰力矩系数的非线性模型。这些模型的最终表达形式包含阶跃类型函数的时间积分。利用飞机模型的试验数据验证本方法的计算结果。实际计算结果表明，本文给出的非线性气动力模型，能够较为精确地计算飞机模型大幅值迎角简谐振动和斜坡运动产生的气动力响应。     

建模变量对非定常空气动力数学模型的影响

在某飞机大振幅偏航、滚转单自由度运动风洞试验的基础上,采用不同建模变量,用模糊逻辑方法建立滚转力矩模型,分析研究了不同变量对模型精度的影响;然后运用得到的较为合理的建模变量,采用非定常模型获取偏航-滚转耦合运动的气动力系数,并与试验结果比较,分析不同的变量组合对该模型预测精度的影响。结果表明,不论在哪种运动形式下,建模变量间的相关性都是造成模型预测精度低的主要因素。对于单自由度运动,应取α、β、ωy(ωx)为建模变量;对于耦合运动,以α、β、ωx、ωy为建模变量较好。     

非定常自由来流对飞机模型气动特性的影响

在国内首座非定常风洞中，研究了不同幅值、不同频率脉动的非定常自由来流对飞机模型气动特性的影响。结果表明，当来流减速时，升力系数增加，当来流加速时，升力系数减小；随着迎角的增大，非定常自由来流对升力系数的影响增大；当来流脉动频率一定时，随脉动幅值的增大，升力系数增大；当脉动幅值一定时，随脉动频率增大，升力系数增大。因此在研究飞机机动飞行的同时，考虑飞行速度变化的影响是十分必要的。     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

大迎角非定常气动力建模方法研究

以战斗机俯仰机动为例,建立了飞机大迎角非定常气动力模型,包括非线性代数模型、Fourier函数分析模型、状态空间模型、差分方程模型以及模糊逻辑模型.并用SDM标模大振幅俯仰振荡非定常气动力风洞试验数据对模型参数进行了辨识,验证了模型的有效性.从模型物理意义、参数辨识难易程度及模型通用性和精确度等方面对几种非定常气动力模型进行了比较研究.     

径向基神经网络在非线性非定常气动力建模中的应用研究

基于南航NH-2风洞中某飞机模型大迎角大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合的谐波、阶跃运动实验数据,应用径向基神经网络,研究人工神经网络描述非线性非定常气动力特性的能力.研究结果表明,所建立的径向基神经网络模型的预测结果与训练数据和验证数据都符合得很好,说明神经网络建模方法可以有效地对高度非线性的气动力进行建模.研究还表明,用神经网络建立模型时所需要的风洞实验数据可以减少,从而提高风洞实验效率、减少风洞实验的时间和成本.     

扑翼飞行器非定常气动特性研究

为了研究复杂的非定常运动状态下扑翼飞行器翅翼的气动特性,针对自行研制的一种仿鸟扑翼飞行器建立了翅翼二维非定常空气动力学模型.基于该模型,通过用MATLAB编制计算升力系数和推力系数的程序,计算并分析了各运动参数对升力和推力特性的影响.结果表明,相位差对推力系数的影响较大,而升力系数随迎角的变化较快.     

基于分层思路的动态非线性气动力建模方法

很多非线性气动力模型难以精确预测系统的小扰动线性特征。针对这一局限,提出了一种非线性分层模型,用于辨识跨声速非线性非定常气动力。分层建模需要同时提供微幅振荡和大幅振荡两套训练样本,首先通过线性模型(如带外输入的自回归(ARX)模型)对微幅振荡样本进行建模,而后采用非线性模型(如径向基函数神经网络(RBFNN))对大幅振荡的样本与线性模型的差量进行建模,进而把线性模型和非线性模型的输出相叠加,得到分层非线性动力学模型。算例表明建立的分层气动力模型与单一自回归径向基函数(AR-RBF)神经网络模型相比不仅具有更高的数值精度,可以精确预测大幅运动中的非线性特征,而且在小扰动状态下自动退化为线性模型,能够精确刻画结构微幅振荡下的线性动力学特性。     

关键设计参数对摆线桨气动性能影响

以西北工业大学自行研制的摆线桨飞行器为研究对象,对简化的二维摆线桨模型进行了非定常数值模拟.在数值模拟模块中,桨叶的公转及俯仰振荡运动采用弹簧近似光滑模型和局部重划模型相结合的动网格技术来处理.重点研究了关键设计参数对摆线桨气动性能的影响,结果表明:随着桨叶数的增加,悬停气动效率提高;随着翼型厚度增加,推力变大,气动功耗减小;桨叶俯仰轴位置位于桨叶弦向中部位置时的功率载荷最大,悬停气动效率最高;随着最大俯仰角增大,气动功耗逐渐增加,悬停气动效率降低;当桨叶上、下半周最大俯仰角之和一定时,采用上半周最大俯仰角小的设置时,推力和气动功耗较大,悬停气动效率也更高.      

旋翼翼型非定常动态失速响应的计算

基于旋翼非定常翼型气动模型,给出了计算分离流和深度失速状态下的翼型非定常升力、俯仰力矩的数值计算方法。该方法采用半经验指数响应公式,利用数值离散方法来求解翼型的非定常法向力和俯仰力矩。分别计算了NACA0012和SC-1095翼型上的非定常气动载荷,并与可得到的试验结果进行了对比,验证了方法的有效性。文中还讨论了缩减频率和马赫数对动态失速响应的影响;然后,这个模型被改进以适用于后掠流下的翼型动态失速响应计算,分析了后掠角对翼型动态失速响应的影响。最后,得出了一些结论。