双旋翼自由尾迹计算分析中的加速算法

对快速多极展开算法(FMM)在共轴式和纵列式双旋翼自由尾迹互诱导速度计算中的应用进行了研究。介绍了FMM算法的基本原理,建立了FMM算法的数学计算模型,并对其加速特性和准确性进行了分析;将方法引入到基于直涡元的自由尾迹互诱导速度的计算分析中,推导了诱导速度的多极展开表达式。在此基础上,以某旋翼模型为例,通过对自由尾迹中涡元诱导速度的计算,验证了加速算法的加速度特性和准确性。使用方法对共轴式和纵列式双旋翼悬停和前飞状态下的自由尾迹几何形状进行了计算,分析了双旋翼之间的相互干扰。     

某结构空心风扇叶片设计与分析

针对宽弦空心风扇叶片技术在大涵道比航空发动机设计中的应用研究,以某型宽弦风扇叶片为对象,探索了无芯结构空心风扇叶片结构设计和快速强度分析方法.定义了无芯结构空心叶片的几何特征参数,提出了1种基于NX Nastran快速强度分析方法,重点分析了加强筋数量、宽度对空心叶片强度和刚度的影响,并分析了制造偏差对结构设计的影响.结果表明:无芯结构宽弦空心风扇叶片设计方法可以实现无芯结构空心叶片结构设计和快速强度分析.     

一种参数化轻量化涡轮盘结构的CAD/CAE集成方法

针对一种轻量化涡轮盘结构的特点,分析了参数化CAD/CAE集成过程的文件与输入参数的关联性.编写C/C++程序,利用UG/OPEN API实现参数化建模,通过修改脚本并基于单向流固耦合算法有序调用CAE软件执行脚本的方式实现关联文件与输入参数关联,从而实现参数化涡轮盘CAD/CAE过程自动集成.程序运行效果显示,相比人工执行同样的一次CAD/CAE流程,该方法至少要快54min,说明了该方法有效提高了轻量化涡轮盘的设计分析效率.      

涡轮叶片尾缘复合冷却通道换热的数值模拟

用数值模拟的方法对一种典型的涡轮叶片尾缘冷却结构进行了数值计算,该冷却结构由横肋通道和交错扰流柱排构成.通过对不同进气雷诺数的计算结果分析可以看出:对所研究的冷却结构,扰流柱通道顶部及底部这两处冷气流速较高的区域的换热系数也比较高,温度较低;尾缘冷气出流孔处的换热系数也比较高;但扰流柱区的中部则由于冷气量明显不足导致明显的换热系数降低.      

修正的动力盘模型与三维模拟螺旋桨滑流比较

比较用于研究螺旋桨滑流对机翼影响的4种数值模拟方法,即未进行修正的动力盘数值模拟、修正的片条理论应用于动力盘模型的数值模拟、有旋转的修正的片条理论应用于动力盘模型的数值模拟及定常三维实体螺旋桨数值模拟求解RANS(Reynolds AveragedNavier-Stokes)方程.以某半径为1.008 m三叶螺旋桨在转速为2 575 r/min,飞行速度为66.889 m/s工况下螺旋桨后的轴向和环向诱导系数作为评估依据进行比较,结果表明:修正的动力盘模型和三维实体模型数值模拟能预测螺旋滑流区内的流动情况,而三维实体模型能更多地反映流动细节,但是会增加计算成本,表明动力盘模型可以替代三维实体螺旋桨进行数值模拟.     

应用LDV测量内流分离流的实验研究

本文叙述了使用二维激光多普勒测速系统(LDV)测量曲壁扩张管中湍流分离区的试验研究。讨论了在测试过程中 LDV 系统的参数设置、粒子投放以及近壁面测量时的光路调整等技术。给出了实验结果并作了初步分析。     

模拟涡轮旋转叶片冷却通道换热的初步实验研究

本文主要阐述了一台研究旋转涡轮叶片或其他类似旋转部件冷却系统换热的实验设备,并介绍相应的实验手段和初步实验结果。 本实验可模拟气流平行于旋转轴方向的流动和气流垂直于旋转轴方向向外流及向内流等三种情况,基本上概括了冷却系统的全貌。故能满足旋转部件冷却系统换热的实验要求,试验结果是令人满意的,为旋转情况下的换热研究开辟了新路。     

一种有效的优化数据仓库性能的解决方案

要在数据仓库环境中获得长期优良的性能最大的障碍就是发现数据仓库中大量的休眠数据；数据仓库中的海量数据隐藏了最终用户查询所需要的数据，降低了查询效率。用于提高数据仓库性能和减少休眠数据存储费用最有效的方法就是移除休眠数据。本文简要分析了休眠数据进入数据仓库的主要方式；改进了数据仓库中休眠数据量的统计方法，以便准确地计算休眠数据量的大小；设计了利用活动监视器监视运行于数据仓库的事务以便查找休眠数据；提出了用近线存储方案移除休眠数据和利用跨媒体存储器管理休眠数据的方法，取得了较好的应用效果。     

INVERSE KINEMATICS FOR A 6 DOF MANIPULATOR BASED ON NEURAL NETWORK

运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况，首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解。通过深入分析基于Ｋｏｈｏｎｅｎ网络原理和Ｖｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆ误差修正的Ｍ．Ｒ．Ｓ．自组织神经网络及机器人运动学特性，创新了自组织神经网络训练算法并建立了一类工业机器人位姿逆解的神经网络方法。对ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真结果表明，本算法在自组织能力和定位控制精度方面大幅度提高。     

多模式高概率量子搜索算法

量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一.本文在分析了Grover量子算法基础上,针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法,它通过一系列的么正操作能在模式集中以较高的概率搜索目标,并且该算法在搜索目标模式时能在一次算法的执行中就找到目标,所以它远比经典的搜索方法要快,而且随着模式集和目标数的增多,它运行效果越好,最后验证了算法的可行性和有效性.