基于数值模拟的流场附面层边缘识别方法

附面层边缘通常取在速度达到主流速度0.99倍的位置,而复杂流场中主流流动往往并不均匀,给附面层边缘的准确识别造成了困难。为解决此问题,提出了用"参考主流"代替实际主流识别附面层边缘的方法:通过零剪切力滑移壁面边界条件下数值模拟得到不受附面层干扰的参考主流,在根据附面层定义确定附面层边缘时以该参考主流中的速度代替实际的主流速度。通过斜楔压缩和弯曲压缩两个超声速压缩流场对该识别方法进行了验证,所得到的斜楔压缩出口截面上附面层厚度与采用实际主流速度判断得到的厚度相对误差仅4.1%。根据该方法的识别结果对弯曲压缩型面设计进行附面层修正后,弯曲激波高度与无黏设计值之间的误差从修正前的2.0%降低至0.3%,压缩面末端压力的相对误差从修正前的6.6%降低至2.3%。该方法避免了指定主流速度的主观性,识别结果较为准确。     

PW1100G发动机LPT3叶片断裂风险评估与强制纠正措施决策分析

针对2019年A320飞机运行中因其配装的PW1100G发动机LPT3叶片断裂频发空中停车等问题,首次采用定量风险评估、 根原因分析和强制纠正措施决策的组合技术制定单边适航指令,精准解决中国机队安全监控技术难题。采用区间和比例的风险评估 方法对机队风险指标和符合性时间期限分析计算;分析LPT3叶片失效机理,梳理LPT3叶片断裂根原因;提出可选纠正措施,对不同机 队的风险水平决策。结果表明：南航机队风险高达1.64×10-8,远超过可接受的安全风险水平;起飞阶段未减推力引发机匣共振并变形, 叶片材料抗撞击能力不足,导致LPT3叶片断裂;开展减推力爬升改装,并对中国机队不同风险实施不同的飞机对偶运行时间期限。为 国内外机队安全监控提供了可借鉴的安全风险评估和管理方法。     

基于抽吸的亚声速平面叶栅风洞流场品质控制研究

提升平面叶栅风洞流场品质对于获取高质量、低不确定性的试验结果尤为重要。基于对原始叶栅风洞的测量结果,本文采用数值模拟方法进一步分析了来流攻角对叶栅流场品质的影响机理,并在试验段上侧壁不同位置处设置了两种抽吸方案,研究了抽吸槽位置以及抽吸流量对平面叶栅风洞流场品质的控制效果。研究结果表明：叶栅风洞固有结构对流场品质的影响随来流攻角的增大而增大,使叶栅进口的准确性和均匀性以及出口的周期性下降,可用测量范围缩小;抽吸能够减弱靠近上侧壁的三个通道的堵塞程度,从而扩宽进口均匀性及出口周期性的范围,使进口马赫数偏差小于0.01,进气角偏差小于0.5°;在可移动上侧壁和叶栅首叶片之间进行抽吸对叶栅进口均匀性提升较大,但对出口周期性提升很小;在叶栅首叶片吸力面中后部进行抽吸能够同时提升进口均匀性和出口周期性;在可移动上侧壁和叶栅首叶片之间开抽吸槽比在叶栅首叶片吸力面开设抽吸槽具有更好的工程应用性,但临界抽吸流量增加了两倍。     

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。     

深冷组合循环发动机吸气模态循环分析与设计可行域研究

为了研究类似SABRE3结构的深冷组合循环发动机,建立了基于部件法的发动机设计点热力学计算模型,提出了发动机氦循环新的循环效率和循环特征参数的定义。考虑发动机参数的物理限制条件及不同工质循环之间的相互影响,求解得到了空气路、氦气路重要参数的设计可行域。在可行域内开展了空气路和氦气路的循环分析,获到了冷却当量比、性能参数等主要参数的分布结果。结果表明:此发动机空气热功转换比ηt2为0.02～0.746。氦循环设计可行域受ηt2及换热器热负荷限制;循环起始温度和热负荷限制确定的情况下,ηt2越低氦循环可行域越窄。降低发动机冷却当量比的关键是:提高换热器1的氦出口温度以降低氦流量;当换热器1和换热器2的氦出口温度同时取得最大值时,冷却当量比取得最小值。换热器1和2的氦出口温度分别取1200K和1300K时,空气路可行域内冷却当量比为0.917～2.64。     

低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而,目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战,世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理,从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题,以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

气冷高压涡轮模拟试验研究

为了量化评估冷气掺混对高压涡轮性能的影响,综合分析现有设备能力,采用动量比相似的模拟方法,在2个结构和测试布局相同,但叶片分别为实心叶片和气冷叶片的涡轮上进行对比试验,并借此开展冷气流量、气膜孔位置因素对涡轮性能影响的试验研究。结合试验数据对比分析不同的效率计算方法,确定有效效率为气冷涡轮效率的计算方法。试验结果表明:涡轮性能随冷气流量的增加逐渐恶化,作功能力逐渐下降,效率降低幅度呈先减小后增大趋势;从前缘至尾缘,冷气越靠后进入主流道,气体能量利用率越低,涡轮效率越低。     

时间限制性派遣中短时派遣时长的优化方法研究

航空发动机全权限电子控制系统(FADEC)的时间限制性派遣(TLD)分析是飞机系统安全性分析的重要内容之一。针对目前TLD分析中都假定短时故障派遣时长(ST)为固定值(125h或250h)的问题,开展了短时派遣时长的优化方法研究。采用故障树和马尔科夫方法,以推力控制丧失率(R)要求为约束,分析和建立了ST和长时故障派遣时长(LT)的函数关系;在此基础上,构建了以短(长)时故障派遣时长为变量,系统平均维修时长和带故障运行时长期望值为目标的多目标优化模型,使TLD分析中故障派遣时长的选取更灵活、更合理。通过实例表明:与ST取固定值250h相比,优化后ST取25h时,带故障运行时长期望增大4.2%,系统平均维修时长增大8.6%,验证了方法的有效性。