基于POD和ARMA的阵风响应预测降阶模型研究

针对阵风响应流场高效精确分析需求,基于非定常CFD数值模拟发展了一种快速流场预测的降阶模型。采用本征正交分解(POD)方法对高斯阵风激励的CFD非定常流场快照进行特征分析、并基于能量占比准则截取主要基模态来降维,采用自回归滑动平均(ARMA)方法建立各主要基模态系数的线性预测模型。采用NACA0012和DLR-F12的分析算例进行了验证,与CFD非定常计算结果对比分析表明,模型具有可靠的计算精度,适合于精确高效快速分析阵风响应,为阵风减缓设计提供技术支撑。     

压气机叶栅非定常线性自回归气动降阶模型研究

为满足叶轮机械领域高效非定常气动计算的迫切需求,采用线性带外输入的自回归(ARX)理论建立了高亚声速压气机叶栅非定常气动性能降阶模型.该降阶模型构造简单,建立较为容易.通过逐渐增加输入/输出延迟阶数,可以获得较高精度的模型超参数.研究结果表明:降阶模型对线性非定常系统的气动参数响应具有较好的预测精度,但在部分无量纲总压...     

基于本征正交分解和代理模型的高超声速气动热模型降阶研究

气动热弹性分析是高超声速飞行器设计的关键技术之一。高超声速飞行器气动热的准确快速预测是气动热弹性分析的重要前提。针对当前气动加热工程计算、数值计算和实验研究均不能很好满足设计要求的问题,采用本征正交分解(POD)与代理模型(Surrogate)技术结合的模型降阶(POD-Surrogate)方法,建立了一种快速高效的高超声速气动热降阶模型框架。针对典型高超声速三维翼面气动热预测研究结果表明:当保留的POD基模态个数大于20时,PODKriging方法和POD-RBF(Radial Basis Function)方法的降阶模型得到的翼面温度分布与计算流体力学(CFD)计算温度L∞平均误差分别达到6%和14%,相对均方根误差(NRMSE)平均误差分别达到4%和12%,继续增加POD的基模态并不能提高降阶模型的预测精度;针对高超声速机翼气动热计算,POD-Kriging方法比POD-RBF方法具有更高的精度;针对典型的高超声速三维翼面气动热预测表明:基于POD-Surrogate方法的气动热降阶模型具有较高的精度和效率。     

大弯角串列叶栅间隙效应数值研究

为了将串列叶栅更好地应用于高负荷核心压气机后面级,通过直列叶栅的方法,引入高度倾斜的附面层来流条件,对采用串列叶栅作为核心压气机后面级的静子进行变间隙数值模拟研究.比较低展弦比串列叶栅不同间隙、不同附面层来流条件的叶栅整体性能、尖部载荷及叶尖泄漏涡的发展情况.结果表明：随着间隙增大,叶尖区域堵塞加强,损失加大;倾斜附面层来流,低叶展总压损失得到明显改善;小间隙时叶尖产生两个间隙泄漏涡,前叶泄漏涡在叶栅通道中部消失,后叶泄漏涡在近前缘产生;随着间隙增大,泄漏涡绕卷起始点后移.     

离心压气机级串列叶栅扩压器内流场的数值研究

对某一带串列叶栅扩压器的离心压气机级进行了数值模拟,分析了串列叶栅扩压器后排叶片不同周向位置对压气机级流动及性能的影响.结果表明:串列叶栅扩压器性能优于单列叶栅扩压器,其后排叶片在不同周向位置处效率和压比均优于单列叶栅扩压器,效率提高幅度能达到1.9%,压比的提高幅度为2.85%.串列扩压器分流叶片的周向位置对其内部流动情况有显著影响,两排叶片之间存在一个最佳位置使扩压器损失最小.串列叶栅扩压器的主要损失集中在50%叶高以上的区域.      

轴流压气机串列叶栅参数优化研究

为发展串列叶栅优化设计体系,首先提出了串列叶型的参数化造型方法,并对某传统叶栅进行了串列改型,设计点总压损失系数下降了41.8%,静压升上升了0.92%。发展了主从式并行微分进化算法,并对该串列叶栅的5个配置参数进行了数值优化,设计点总压损失系数降低了8.67%,静压升提高了0.3%。采用偏相关分析法对优化全过程进行数据挖掘,揭示了5个配置参数对串列叶栅性能的影响程度。提出并验证了串列叶栅前后叶的弯角和弦长分布对攻角特性的影响关系,并定义一个新的参数用于衡量这一影响关系,实现了对攻角特性的调节,得到了全工况更优的方案。     

进口附面层对串列叶栅气动性能的影响研究

为探究进口附面层对串列叶栅气动性能的影响,以高亚声速压气机常规叶栅及其改型串列叶栅为研究对象,基于数值方法对比分析了不同进口附面层厚度对两叶栅的总体性能及三维角区分离的影响。结果表明：随着进口附面层厚度增加,原型叶栅三维角区分离范围沿展向逐渐增大,而串列叶栅三维角区分离范围的增加主要体现在周向。由于进口附面层的存在,串列叶栅前后叶片之间的缝隙射流与近端壁低能流体的相互作用所产生的通道涡、诱导涡及角涡是总压损失增大的主要原因。串列叶栅与原型叶栅相比能有效降低总压损失和提高静压升,然而附面层厚度的增加会减小这一优势;进口附面层厚度相对叶高的比值为0%,5%,12.5%时,串列叶栅的出口总压损失系数较原型叶栅分别降低11.1%,5.5%和4.1%,静压升系数分别提高7.4%,6.5%和6.4%。     

基于主/被动联合控制技术设计的高负荷扩压叶栅内部流场结构研究

为进一步优化设计工作做准备,以基于主/被动联合控制技术设计的高负荷扩压叶栅作为研究对象,在进口为高亚声速的条件下,利用数值模拟的方法,详细研究了冲角变化对扩压叶栅壁面流谱以及气动损失的影响。结果表明,负冲角下,后列叶栅内部存在较大尺度的角区分离流动,构成叶栅损失的主要来源;随着冲角增加,流经串列叶栅近端壁处缝隙流道内流体的相对动量增强,后列叶栅角区分离流动受到抑制,端区二次流动损失降低,+3°冲角下,上、下20%叶展区域内总压损失分别降低了4.4%、6.8%,但前列叶栅叶型分离流动加剧,主流区损失增加;合理协调端壁附面层抽吸技术与串列叶栅技术的应用是提升高负荷扩压叶栅全工况气动性能的关键。     

基于数据同化的试验数据驱动的叶栅流场预测

为了更精确地预测压气机叶栅流场,发展了一套基于两步集合卡尔曼滤波数据同化方法的试验数据驱动的流场预测框架。首先使用测试函数校验了集合卡尔曼滤波算法的准确性,并探讨了各超参数的选取准则,分别使用S-A和SST湍流模型对MAN GHH叶栅在设计马赫数不同攻角工况下流场进行了试验数据驱动的流场预测,预测流场与试验测量结果高度相符。结果表明：相比原始参数的预测结果,数据同化校正后的流场与试验测量结果的偏差减小了将近70%;对于多数工况校正后流场叶片吸力面尾缘分离泡尺寸明显减小,分离起始点延迟,2种湍流模型校正流场的来流边界条件、流场物理量分布具有较高的一致性,表明试验数据驱动的流场对湍流模型的依赖性较低。     

基于降阶模型的气动弹性主动控制律设计

流体/结构耦合数值模拟是目前解决复杂气动弹性问题精度最高的方法。但由于计算效率比较低,模型阶数过高,不能直接用于气动弹性系统的主动控制律设计。为了对主动控制系统设计提供高效高精度状态空间模型,研究了气动弹性系统的时域正则正交分解(POD)/降阶模型(ROM)方法,并引入平衡截断(BT)技术进一步降低时域POD/ROM的阶数,从而有效克服了时域POD/ROM阶数过高的缺点。在此基础上建立了基于POD-BT/ROM的气动伺服弹性降阶方程。以AGARD445.6机翼为例,说明了时域POD/ROM建模的各个细节,并将其用于气动弹性主动控制律的设计。计算结果表明,POD/ROM具有接近计算流体力学(CFD)/计算结构动力学(CSD)耦合计算的精度,同时又大大提高了计算效率约1～2个量级,是一种高精度高效率的气动弹性主动控制系统设计工具。     

基于本征正交分解的流场快速预测方法研究

对于飞行器气动设计,通过实验或CFD计算获得所有设计状态处流场信息成本高、耗时长,难以满足工程应用要求。利用基于本征正交分解(POD)降阶模型结合相应的插值方法,只需要通过实验或CFD计算获取有限个数的采样流场,可以快速预测出具有满足精度要求的设计状态处流场信息。首先,证明对POD基系数插值获取预测流场与对采样流场直接插值获取预测流场的等价性,并分析采样流场分布的要求。然后,以三段翼型流场作为研究对象,POD降阶模型分别与三次样条插值和径向基插值结合,实现设计状态处流场信息快速预测。最后,通过将流场预测结果与相同条件下的流场CFD计算结果对比,表明了POD降阶模型结合两种插值方法的各自特性。     

基于本征正交分解的叶片碰摩系统降阶方法

针对叶片碰摩响应求解问题,提出了采用本征正交分解进行动力学降阶的方法。通过对快照矩阵进行本征正交分解生成投影子空间,将系统动力学方程投影到子空间进行模型降阶,并结合数值积分方法进行了碰摩响应求解。基于降阶模型分析了不同转速及侵入量参数下的叶片碰摩响应,并与全阶模型进行了对比。结果表明:降阶模型的时域响应幅值偏差小于5%,计算效率了提升98.4%;通过改变叶片转速、侵入量参数验证了降阶模型的鲁棒性,并且发现随着转速、侵入量的增加,本征正交模态能量在低阶与高阶之间发生转移,并呈现出不同的传递规律,由转速引起的模态能量转移与结构的固有频率存在一定关系。该方法及结论可为叶片碰摩分析及故障诊断提供依据。      

Reduced order model for unsteady aerodynamic performance of compressor cascade based on recursive RBF

Based on Recursive Radial Basis Function (RRBF) neural network, the Reduced Order Model (ROM) of compressor cascade was established to meet the urgent demand of highly efficient prediction of unsteady aerodynamics performance of turbomachinery. One novel ROM called ASA-RRBF model based on Adaptive Simulated Annealing (ASA) algorithm was developed to enhance the generalization ability of the unsteady ROM. The ROM was verified by predicting the unsteady aerodynamics performance of a highly-loaded compressor cascade. The results show that the RRBF model has higher accuracy in identification of the dimensionless total pressure and dimensionless static pressure of compressor cascade under nonlinear and unsteady conditions, and the model behaves higher stability and computational efficiency. However, for the strong nonlinear characteristics of aerodynamic parameters, the RRBF model presents lower accuracy. Additionally, the RRBF model predicts with a large error in the identification of aerodynamic parameters under linear and unsteady conditions. For ASA-RRBF, by introducing a small-amplitude and high-frequency sinusoidal signal as validation sample, the width of the basis function of the RRBF model is optimized to improve the generalization ability of the ROM under linear unsteady conditions. Besides, this model improves the predicting accuracy of dimensionless static pressure which has strong nonlinear characteristics. The ASA-RRBF model has higher prediction accuracy than RRBF model without significantly increasing the total time consumption. This novel model can predict the linear hysteresis of dimensionless static pressure happened in the harmonic condition, but it cannot accurately predict the beat frequency of dimensionless total pressure.     

高超声速乘波体扩容设计及流场快速预测

为发展一种兼具乘波体高升阻比和升力体高容积率的气动设计与预测方法,开展了3个方面的研究工作。基于升力体和乘波体融合设计理念,提出了一种大容积率、高升阻比的乘波前体的扩容设计方法。对扩容设计的乘波前体进行了数值模拟,获得了典型设计参数对前体容积率、升阻比等气动性能参数的影响规律。基于本征正交分解理论和径向基函数建立了高超声速乘波前体流场结构和气动性能参数的快速预测模型,并对扩容设计的乘波前体流场开展了快速预测研究。研究表明:相比于未扩容之前,高度为5、10 mm时,容积增加8.00%和15.00%;基于本征正交分解理论的快速预测方法可精确、快速地获得不同几何设计参数下乘波前体的流场,预测误差不高于2.00%。      

基于本征正交分解和代理模型的流场预测方法

 为了实现流场的快速求解,基于本征正交分解(POD)与代理模型提出了一种全新的流场预测方法。其基本原理为:首先采用本征正交分解将一定数量的样本流场分解为同等数量的基模态流场;然后用少数包含了绝大部分样本流场特征的基模态流场拟合所有的样本流场;最后用代理模型建立起决定样本流场的输入参数与拟合系数之间的近似函数关系。针对几何外形不同的二维翼型定常流场预测结果表明:在亚声速情况下,预测误差收敛的模态数量不超过20个,继续增加模态的使用数量不能明显提高预测精度;在跨声速情况下,预测误差收敛的模态数量为26个,当使用的模态数量达到前10个时,继续增加模态的使用数量能提高绝大部分流场区域的预测精度,但同时会在激波附近引入"噪声"激波特征而降低该区域的局部预测精度。在这两种情况下,预测流场所需时间均不到高精度计算流体力学(CFD)方法的1/200。