飞机三维结冰模型及其数值求解方法

 对飞机结冰外形进行纯三维数值模拟,是目前飞机结冰预测中的一大难点。为了建立三维结冰数值模拟方法,基于Messinger的二维结冰模型,提出了一种考虑液态水溢流效应的三维结冰计算模型,并针对该模型建立了表面单元内溢流水流动的分配方案、发展了相应的迭代求解方法。采用本文方法对MS-317后掠翼结冰进行了计算,并与实验和Lewice3D的计算结果进行了对比。研究结果显示：本文方法具有较好的收敛性,计算的霜冰和明冰外形均与Lewice3D计算的冰形一致;对于霜冰和结冰时间较短的明冰,本文计算的冰形与实验吻合较好;对于结冰时间较长的明冰,本文计算的冰形与实验对比还有一定差异,但冰生长的总体趋势和大致体积与实验一致。同时,对比了MS-317无后掠翼与有后掠翼结明冰的外形,发现机翼后掠导致的三维溢流效应对结冰外形有明显影响,因此,对于三维结冰分析,如果用二维截面的结果来代替三维结果,其合理性还需验证。     

基于深度神经网络的飞机结冰冰形预测模型

结冰是威胁航空飞行安全的重要因素,适航条例要求需要根据不同结冰工况开展结冰安全评估.由于飞机结冰过程十分复杂,快速预测结冰冰形仍是当前面临的重要挑战.基于深度置信神经网络(Deep belief net-work,DBN)及栈式自动编码器(Stacked auto-encoder,SAE)深度神经网络建立了一种高效的飞...     

大气冰非等径孔隙细观结构随机建模方法（英文）

大气冰内部孔隙细观结构是影响其宏观力学性能的关键因素,然而传统方法在精细化模拟孔隙结构中存在局限性。为了更准确地模拟大气冰孔隙细观结构,提出了一种基于统计原理的建模新方法。首先,通过图像识别获得大气冰孔径的统计信息。然后,通过拟合优度检验筛选确定与孔径真实分布相匹配的最优分布函数。其次,给出大气冰模型边界几何尺寸计算公式,并考虑孔隙相交情况,生成大气冰非等径孔隙细观结构随机模型。仿真结果表明,所生成大气冰模型中的孔隙定量信息与实验结果吻合较好,验证了建模方法的准确性和可行性。此外,系统讨论了二维、三维情况下模型参数对孔隙率精度与计算效率的影响。当模型中的孔隙数量达到50时,能够较好地实现孔隙率精度和建模成本之间的平衡,为后续力学性能精细化仿真提供支撑。     

翼面结冰过程中的冰晶运动相变与黏附特性

冰晶的运动、相变、黏附现象广泛存在于航空发动机内部结冰过程中，开展相应的计算方法研究，系统分析冰晶运动相变与黏附特性是研究发动机内部结冰、保证飞行安全的迫切需求。针对冰晶运动相变及黏附特性计算，建立了拉格朗日框架下冰晶运动-传热传质耦合的数值计算方法，分析了基于Monte Carlo方法的冰晶撞击与黏附收集系数计算方法，基于NNWICE平台开发了相应的计算程序。以NACA0012翼型为对象，计算研究了扁椭球状、六角平板状和长椭球状3种非球状冰晶颗粒与球状冰晶的运动、传热传质过程，系统分析了来流温度等参数对冰晶黏附特性的影响，得到了冰晶形状对冰晶运动轨迹和融化过程的影响规律及来流总温与液态水含量/总水含量（LWC/TWC）对冰晶黏附特性的影响规律。相关工作为进一步分析混合相结冰数值模拟计算奠定了工作基础。     

基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法

为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题，采用基于多模态融合的深度神经网络方法，以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入，以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出，建立深度神经网络预测模型，实现了对任意对称翼型结冰特征的预测能力。结果表明：提出的模型可以准确地预测任意对称翼型几何特征条件下的结冰外形，冰形面积与最大冰厚等冰形主要参数预测误差均保持在10%以下。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

3m×2m结冰风洞试验技术新进展（2020-2022年）

3 m×2 m结冰风洞是我国“十一五”国家重大科技基础设施，也是国际上尺寸最大的非季节性结冰风洞。自2013年建成以来，已经完成了70余项试验，有力支撑了我国飞机的自主研制和适航取证。本文首先介绍了3 m×2 m结冰风洞的组成和特点，其次重点阐述了2020年至2022年间风洞试验能力和试验技术的若干新进展，通过发展双闭环自适应温度控制技术、多路热气供气防除冰试验技术、冰形在线测量技术、发动机进气精确模拟技术、旋翼结冰与气动载荷同步测试技术等，使风洞的温度场模拟能力、热气防冰试验能力、冰形测量能力、进气模拟能力和直升机旋翼结冰试验能力得到增强，综合试验效率显著提升。最后，针对大型结冰风洞过冷大水滴试验面临的挑战，对下一步试验技术的发展进行了展望。     

AC-SDBD等离子体激励防/除冰研究现状与展望

层流控制、复合材料、全电驱动等创新性航空技术的应用给传统防/除冰方法带来了新的挑战。基于高电压驱动的表面介质阻挡放电等离子体激励新概念防/除冰方法因其没有复杂的机械构造和潜在的气动耗损，从而有潜力成为下一代飞行器采用的防/除冰方法。该综述从飞行过程中的结冰与防/除冰研究、等离子体空气动力与热激励特性研究、等离子体激励防/除冰研究等三个方面，对等离子体防/除冰方法的研究现状和发展趋势进行了分析，指出等离子体防/除冰研究的关键科学问题主要包括：1）以等离子体空气动力与热激励为主要因素的多物理场耦合机制；2）等离子体激励下多物理场非平衡相变演化规律与防/除冰机理。上述科学问题的研究包含了等离子体物理特性、流动控制机理、结冰机理、防/除冰规律等众多流体力学前沿方向，等离子体防/除冰研究的难点在于涉及多物理场耦合和多时间尺度，因此，相应的数值模拟方法与实验观测技术成为解决上述科学问题的关键突破点。探索等离子体激励防/除冰机制以及解决面向工程应用的技术问题，是下一步需要聚焦的研究方向。