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"翼型"俗称翼剖面或叶剖面,是飞机机翼及尾翼、导弹翼/舵面、直升机旋翼、螺旋桨、风力机叶片等外形设计的基本元素和气动力的"基因",也是影响综合气动性能的核心因素之一.自20世纪初莱特兄弟发明人类第一架飞机以来,翼型研究的每一次重要突破,都有力促进了航空飞行器的更新换代或性能的大幅提升.除了发展RAE、DVL、NACA、TsAGI等通用翼型族外,研究者们还针对性地发展了适用于各类飞机的翼型族,以及适用于直升机旋翼、螺旋桨和风力机叶片的专用翼型族.进入21世纪,随着现代数值模拟方法、流动稳定性与转捩预测、优化设计、试验测试技术等研究的进步,各种新的设计理念、优化方法和设计技术相继被提出,翼型研究也被赋予了新的使命和内容.本文立足飞行器设计和翼型研究的前沿,在回顾100多年来翼型发展历程的基础上,重点综述了翼型研究的最新进展,分析了研究现状,提出了未来发展方向.新一代翼型将适用于未来飞行器的发展需求,在宽速域、大空域、多物理场及智能变体等复杂使用条件下兼具优良的多学科综合性能. 相似文献
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针对大多数特征表示算法在挖掘高维数据内在结构时容易受到噪声的影响,以及特征学习与分类器设计割裂导致分类性能降低的问题,提出了一种新的基于特征表示的人脸识别方法,称为块对角投影表示(BDPR)学习。首先,利用样本信息对每类样本的编码系数施加一个加权矩阵,通过局部约束来加强表示系数之间的相似性,从而降低噪声对系数学习的影响,使所提方法能够更好地保持数据的局部结构。其次,为了实现数据与编码系数相关联,降低表示系数的学习难度,构造了块对角化判别约束项来学习一个判别投影,通过投影从低维数据中提取样本表示系数,使系数包含更多的样本间全局结构信息且具有更低的计算复杂度。最后,将系数学习和分类器学习整合到同一框架下,同时增大不同类别样本间的“标签距离”,采用迭代求解的方式交替更新判别投影和分类器,最终得到最适合当前表示特征的分类器,使得所提方法能自动完成分类。多个公开的人脸数据集上的实验结果表明:较之传统的协作表示分类和多个主流的子空间学习方法,所提方法均取得了更优的识别效果。 相似文献
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将矩阵预处理方法与多重网格方法结合,发展了适用于机翼及复杂外形气动数值优化设计的高效数值模拟方法和程序。在不改变定常流动解的前提下,对 Navier-Stokes 方程的时间导数项实施 Choi-Merkle 矩阵预处理,从而改善可压缩控制方程在低速情况下的系统刚性。Choi-Merkle 预处理最初用于二维低马赫数粘性流动数值模拟,本文将其推广应用到计算三维流动,并针对提高跨音速流动计算收敛性进行了相应的改进。预处理后控制方程采用中心格式有限体积进行空间离散,Runge-Kutta 混合多步方法进行显式时间推进求解,并应用 FAS 多重网格方法加速收敛。采用所发展的方法和程序数值模拟了绕 M6 机翼和 M100 机翼的低速和跨音速流动(马赫数从0.01 到 0.839)以及绕 F4 翼身组合体流动。计算结果与实验值吻合良好,验证了所发展的方法的正确性。算例研究表明所发展方法较大幅度地提高了三维流动数值模拟的效率,且同时适用于可压和不可压流动计算,在机翼及复杂外形气动优化设计方法具有应用前景 相似文献
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通过求解拟压缩性修正后的Euler方程成功地模拟了悬停时微型直升机旋翼的绕流。由于拟压缩项的加入,使不可压Euler方程组的类型发生了变化,相当于使方程组变成了双曲型,因此,求解可压缩流场的时间推进解法用于本文的不可压缩流场求解。计算中,网格采用O-H拓扑形式的结构网格,空间离散采用中心有限体积法,时间推进为五步Runge-Kutta方法。采用了当地时间步长、压强阻尼及隐式残值平均方法来加速收敛。应用此方法对低速条件下旋翼悬停绕流进行了数值模拟,计算结果与实验数据吻合得较好,经气动分析,证明拟压缩性方法运用于微型直升机旋翼是完全可行的。 相似文献
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OA212翼型主动流动控制的数值模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用数值模拟的方法,探讨了基于零质量射流的主动流动控制技术对OA212旋翼翼型动态失速的控制效果和控制特性.以积分形式雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程为控制方程,采用格心有限体积法进行求解.空间离散采用AUSM~+-up格式,时间推进采用含牛顿型LU-SGS子迭代的全隐式双时间法,且引入了预处理方法和多重网格方法加速收敛.通过在喷口上施加非定常边界条件来模拟射流对翼型绕流的影响.研究了不同类型射流、不同位置射流以及不同控制参数(频率、相位、偏角、动量系数等)对动态失速控制效果的影响.研究表明:零质量射流和传统的定常射流均可减小动态失速迟滞环的回线面积,但在提高最大升力方面零质量射流明显优于定常射流;在12%c和62%c处施加组合零质量射流的控制效果最为明显. 相似文献