某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙三维数值分析

利用有限元分析软件计算出了某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙的时间历程变化.分析过程中考虑了温度、压力和转速的影响,并给出了施加边界条件的新方法.通过与前人的计算方法进行对比分析,得出了较为合理的结果:转速的影响是轮盘径向尺寸变化的主要因素,而温度是影响机匣和叶片的主要因素,叶顶间隙分别在慢车突然加速和反推力状态下出现最小值.      

跨声压气机缝式处理机匣非定常模拟研究

在Rotor37单级跨声压气机上进行了斜缝、带气室斜缝和半圆斜缝处理机匣下的压气机全三维非定常数值模拟.结果表明,缝式处理机匣的扩稳与其对泄漏流的影响和利用压差进行泄漏涡抽吸密切相关,在足够导通能力下,所利用的压差越大,抽吸能力越强,扩稳效果越明显.气室可通过改善斜缝输运条件来提高压气机裕度,而叶片角向斜缝则能通过增大斜缝进出口压差来进一步提高抽吸能力,但同时也带来了压比和效率的损失.      

跨声压气机周向槽处理机匣非设计工况研究

设计了某单级跨声压气机周向槽处理机匣,利用全三维定常数值模拟方法研究了三种典型转速下的机匣扩稳机理;对比分析得出处理机匣扩稳性能与压气机工况、处理槽位置的关系:转速越高,处理槽扩稳效果越好,而且位于叶尖弦长中部的处理槽更有效.当转速降低时,扩稳效果减弱,靠近尾沿的处理槽更为明显.研究表明,该压气机在降转速过程中存在一个扩稳机理的转变:在高转速下扩稳以抑制间隙涡破裂为主,而低转速下则以抑制叶尖吸力面附面层分离为主.      

一种相控阵雷达搜索参数设计策略

为实现相控阵雷达探测高超声速目标最远发现距离尽可能大，设计了一种基于改进告警-确认检测方法的搜索参数优化策略。首先根据雷达原理和目标特性指出搜索参数优化需求，分析告警-确认检测基本原理并给出考虑搜索空域内新目标平均出现率的帧时间计算公式，然后以每个波位的告警检测与确认检测的驻留时间和虚警概率为优化变量、以最大化最远发现距离为目标函数建立搜索参数优化数学模型并给出求解步骤，最后对设计方法的有效性进行仿真验证。结果表明，在总虚警概率和每个位置允许的最大驻留时间双重约束下，设计的搜索参数优化策略可以较短的帧时间获得较大的最远发现距离。跟踪负载相同时，设计的搜索参数优化策略优于均匀搜索方法和告警-确认检测方法。     

规则波浪对水下航行体出水姿态参数的影响

基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型，包括各控制方程及边界条件，采用截平面方法对航行体出水模型进行了简化处理，并将所得结果和实验数据进行比对，发现二者符合良好，验证了数值模型的有效性。运用边界元法研究了规则波浪参数（波高、浪向、周期、相位）对出水姿态的影响。研究结果表明，波高影响波浪力幅值大小，对出水姿态参数有着直接的影响，波高越大对出水姿态参数的影响越大；浪向、初相位和周期主要影响流体质点的运动方向，改变波浪附加惯性力，影响波浪力对出水姿态参数的作用效果；受到出水相位的影响，出水俯仰角和俯仰角速度呈余弦变化规律；随着周期的增大，周期对航行体出水姿态参数的影响逐渐减小，此时，相同波高下出水姿态参数只受到出水相位的影响。     

“超重-星箭”的“猛禽”发动机

<正>“强结构、弱动力”是猎鹰-9 (Falcon-9)火箭的印记,“弱结构,强动力”则是“超重-星舰”(Superheavy Starship)的标志。“超重-星舰”的箭体结构并不出色,它的厉害之处实际上是“猛禽”(Raptor)全流量液氧甲烷火箭发动机。“猛禽”发动机被国外评为了目前世界上发动机的性能之王,它是世界上第一款实用化飞行的全流量分级燃烧火箭发动机。1 “超重-星舰”介绍“超重-星舰”是目前世界上最强的运载飞行器,为两级完全可重复使用运载器。     

Ti/CFRP超混杂层板的研究与应用展望

Ti/CFRP超混杂层板具有高比强度、高损伤容限及优异的疲劳性能,是航空航天领域的重要选材对象之一。界面性能决定了层板综合力学性能的好坏,是Ti/CFRP层板目前的研究热点。首先综述了钛和钛合金不同表面处理工艺;然后介绍了Ti/CFRP层板力学性能试验及理论预报的研究现状;最后通过分析Ti/CFRP层板航空航天领域的现有应用情况,展望了Ti/CFRP层板未来潜在的应用方向。     

基于深度学习的电力数据分析研究

针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。     

雷达网探测高超声速目标时间分配

针对雷达探测高超声速目标预警时间有限的问题，建立雷达网无缝跟踪的时间分配模型并设计一种贪心策略进行求解。该模型基于雷达网无缝跟踪的时间分配原则，考虑雷达跟踪容量、交接要求和时间间隔占用性等约束条件，并采用选择最早发现目标的可见时间窗作为初始跟踪时间窗的贪心策略进行求解，实现了雷达网对该类目标的持续跟踪。设计的求解策略比依次选择时间窗最长的雷达参与跟踪的策略交接次数少10%以上，同时使得目标函数值提升近6%,且算法耗时仅为精确求解算法耗时的7.5‰,提高了反临预警任务规划效能。