脉动压力为正态分布时瞬时畸变的随机统计特性及其最大值的预估

 <正> 通常认为,由脉动压力引起的瞬时畸变服从一定的随机分布规律。但至今,在国内外尚未见到有关瞬时畸变的幅值概率密度分布规律的确切描述的文献,即使在脉动压力为正态分布时也是如此。每当要利用瞬时畸变的概率分布规律时,人们总是假定它为正态分布。很显然,这样做有一定的近似性,如在最大瞬时畸变值的预估中,这种近似将会影响最大值的预估精度。     

Motycka估算进气最大瞬时畸变方法的改进

一、引言 用Motycka估算方法去估算最大瞬时畸变值很费机时,特别是当采样频率很高,估算时间较长时。为了工程应用,有必要改进这种估算最大瞬时畸变值的方法,以减少估算机时。     

紊流度测点少时最大瞬时畸变值预估

在已有的最大瞬时畸变值的预估方法中,几乎都要求输入各测点脉动压力的均方根值。然而,在工程实际中,特别是选型阶段的小模型。由于实验模型限制了安装动态传感器的数量,或因为动态侧量系统的复杂性及设备费用高等原因,所测得紊流度数据较少。此时,不可能直接用上述文献中介绍的方法来预估最大瞬时畸变值。本文的目的则是要解决紊流度测点较少时最大瞬时畸变值的预估问题。     

最大瞬时畸变图谱的预估

为了分析最大瞬时畸变图谱对发动机工作稳定性的影响,本文提出了一种新的最大瞬时畸变图谱的预估方法。该方法中根据给定的最大瞬时畸变值,利用Fletcher-Reeves非线性优化方法来确定压力分布。与实验测得的最大瞬时畸变图谱的比较表明,本文提出的最大瞬时畸变图谱预估方法能准确地模拟高低压区的位置和大小,高压力梯度区的位置和形状;既使在最大瞬时畸变值误差较大时也能准确地预估最大瞬时畸变图谱。因此,本文提出的最大瞬时畸变图谱预估方法能满足工程精度要求。      

变唇口型总压畸变流场的模拟技术

本文对变唇口型总压畸变流场模拟技术进行了试验研究。一方面总结分析了各种唇口几何参数对总压分布谱图和总压脉动紊流度的影响, 从而将这些一般的规律应用于特定总压分布谱图, 总压脉动紊流度及其畸变指数的模拟。另一方面, 对给定的二个不同类型的总压畸变流场进行模拟, 所模拟的稳态周向总压畸变指数, 平均总压脉动紊流度和最大瞬时畸变指数均能达到规定偏差的要求。      

改进的综合CFD与畸变合成法预测动态畸变(英文)

对综合CFD与畸变合成方法进行了改进。通过CFD求解,获得AIP上各稳态气动参数。采用BP人工神经网络直接求解高度非线性的湍流相关方程,该方程将CFD求解的稳态气动参数与试验测得湍流度进行关联。经过训练的网络可根据稳态CFD结果预测湍流度。之后根据CFD计算的稳态总压和神经网络预测的湍流度合成动态压力。最后根据合成的动态压力寻找最大瞬时畸变。文中使用了六个工况的飞行数据验证该方法的准确度并且与原方法的计算结果进行了比较。结果表明该方法预测的畸变值与试验畸变值吻合较好,且预测结果较原方法与试验值更接近,该方法能够在试验前用来预测动态畸变,具有很强的工程价值。     

瞬时畸变指数IDC、IDR最大值的预估与实验

提出了一种预估流场畸变指数IDC、IDR瞬时最大值的方法。推导了周向畸变指数IDC、径向畸变指数IDR的时均值与均方根值。还由实验测得了实际的最大瞬时畸变值。经过与预估值相比较给出了预估的精度。     

总压和对涡旋流组合畸变发生器流场S-PIV测试

为研究组合畸变对推进系统性能和稳定性的影响,设计了一种总压和对涡旋流组合畸变发生器。该组合畸变发生器利用畸变网生成总压畸变,利用攻角平板产生对涡旋流畸变,并可通过前后畸变网作用进一步增强对涡旋流强度。利用立体粒子图像测速(S-PIV)技术对3种畸变发生器构型的流场特征和畸变指标进行了测试分析,获取了测试截面流场高空间分辨率的时均值和脉动值特征。结果表明:畸变发生器可产生与S弯进气道出口相似的组合畸变形态;在马赫数为0.2,平板攻角为10°条件下,由攻角平板和前后畸变网共同作用产生的最大旋流角为23°;平板攻角减小时,对涡旋流强度降低,旋流稳定性和对称性降低;进气速度对旋流角的时均值和脉动量的影响较小。在畸变指标方面,提出表示最大和最小旋流角的旋流幅度指标以及周向角度位置指标,以弥补国际自动机工程师学会(SAE)旋流评估方法对小范围强旋流状态评估的不足。     

不同导叶数下液力透平蜗壳内压力脉动计算

当离心泵作液力透平运行时其内存在振动现象,为了使液力透平能够稳定运行,在液力透平蜗壳出口设计不同数量的导叶,然后在不同导叶数下利用Pro/e软件建立几何模型,并利用ANSYS-CFD软件通过在蜗壳内沿周向和径向设置监测点,计算在不同导叶数下液力透平蜗壳内的压力脉动幅值,之后通过快速傅里叶变换将压力脉动的计算结果进行数据处理,分析不同导叶数下液力透平蜗壳内的压力脉动频域分布和液力透平机组内的振动情况.研究结果表明:当导叶数等于9时,蜗壳内周向和径向各监测点处的压力脉动主频幅值最小;蜗壳内径向各监测点处的压力脉动主频幅值和最大脉动幅值随着流量的增加而增大,但随着导叶数的增加其增大程度逐渐减小;当液力透平蜗壳出口添加导叶数为9的导叶时有效降低了液力透平机组内的振动和噪声,提高了液力透平机组运行时的稳定性.      

基于经验模态分解的燃烧不稳定性分析

实验研究了在常温常压条件下贫燃预混旋流火焰的燃烧不稳定性,发生燃烧不稳定性时其压力脉动表现为非平稳信号.利用一种基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)算法对在当量比分别为0.71和0.80工况下的压力脉动信号进行了时频分析.针对压力脉动信号进行经验模态分解,选取主要的固有模态函数(IMF),对IMF通过HHT变换得到瞬时频率并进行统计分析.结果表明:在当量比为0.71时,压力信号呈间歇式的脉动,其振型为拍振;在当量比为0.80时,脉动压力信号则呈现出极限环振型.在基于EMD的HHT变换中,IMF体现了燃烧不稳定性的固有模态且具有自适应性强的特点.      

最大瞬时畸变预测中的滤波位置问题

虽然Motycka估算方法能较好地估算最大瞬时畸变值,但其估算机时很长。作者曾用40个测点,采样频率f_s=1000赫,在Inte186/330微机上估算30秒的数据,共费机时约27小时。其中约一半机时系用于对每一测点的随机数进行滤波。      

进气道出口大畸变流场的模拟

提出了“大板结构”模拟板的概念,并用它成功地模拟了某飞行器进气道出口大畸变流场,其畸变值最大达DC_(90)=-1.118,表明采用“大板结构”模拟板可有效地模拟大畸变流场。同时给出了板前来流M数对板后流场总压损失、流场畸变及紊流度等参数的影响,为进一步开展进气道/发动机匹配研究,发动机抗畸变能力实验研究提供了手段。     

飞机冲击载荷等效静载的确定方法研究

如何确定冲击载荷的等效静载对飞机结构的强度设计和验证具有重要意义。基于经典冲击载荷时域曲线后峰锯齿波、单自由度冲击动响应理论和位移等效原则，建立冲击载荷动态缩放系数求解公式；基于三角函数不等式关系，推导出动态缩放系数与冲击载荷作用时间、结构固有频率乘积的函数关系。建立求解冲击载荷等效静载方法的实施流程；以简化拦阻钩系统的冲击和缩比模型的水上迫降为例，对所提方法的有效性进行验证。结果表明：拦阻冲击载荷动态缩放系数的理论估计值与仿真计算值的相对误差小于4%，水上迫降等效静压与选用的设计压力相对误差为0.9%，所建立的动态缩放系数的理论计算公式精度较高，所提方法可供工程相关应用参考。     

双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计

双基地逆合成孔径雷达（ISAR）距离-多普勒算法成像时，容易引起越分辨单元徙动问题，影响成像质量，为了抑制越分辨单元徙动，需要估计目标的等效旋转中心。本文针对双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计问题，提出了一种等效旋转中心估计算法。该算法首先将运动补偿后的一维距离像序列分为两组并分别成像，得到两幅图像；其次，假定某个距离单元为等效旋转中心位置，对两幅图像进行畸变校正，使得两幅图像只存在一个视角差，按视角差旋转其中的一幅图像，并与另一幅图像作相关，得到相关系数；然后，假定下一个距离单元为等效旋转中心位置，重复上述步骤，直至遍历结束，相关系数最大值对应的假定位置就是估计的等效旋转中心。最后进行了仿真对比实验，表明本文算法能够有效估计双基地角时变下的ISAR等效旋转中心位置。     

Bayesian uncertainty analysis of SA turbulence model for supersonic jet interaction simulations

The Reynolds Averaged Navier-Stokes(RANS) models are still the workhorse in current engineering applications due to its high efficiency and robustness. However, the closure coefficients of RANS turbulence models are determined by model builders according to some simple fundamental flows, and the suggested values may not be applicable to complex flows, especially supersonic jet interaction flow. In this work, the Bayesian method is employed to recalibrate the closure coefficients of Spalart-Allma...     

融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法

针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化性能,采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模,通过极大似然估计方法确定模型参数,进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数,提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后,基于训练发动机历史寿命数据,确定出模型参数的离线估计值;然后利用Bayesian公式,同时结合发动机的实时监测数据与参数的先验分布对模型参数进行实时更新,接着在首达时间的意义下推导出剩余寿命的概率分布,进而实现了发动机的剩余寿命在线预测。最后,选择商用模块化航空推进系统仿真数据集进行数值仿真实验,结果表明：相较于基于单一传感器的方法,论文所提方法能够提高剩余寿命预测的准确性,其剩余寿命预测的相对均方误差降低了2%左右。