聚能火工装置工作过程数值模拟

采用ALE算法模拟了聚能火工装置的工作过程。仿真结果能够演示聚能射流的形成过程,并且能够揭示一些有关材料和射流的特性和规律,符合现有实验结论并与相关文献结论一致。表明该模拟方法合理可行,可应用于聚能火工装置优化设计。     

压气机内部噪声特征与转子叶片声固耦合机理分析

航空发动机压气机转子叶片故障多由机械激励和气动激励造成,而高强声波对转子叶片的激振因素不容忽视。通过开展某型涡扇发动机压气机内部噪声测试试验,研究压气机转子叶片振动机理及其与噪声信号的对应关系。阐述了压气机内部旋转不稳定性非定常压力波作用机制,提出了基于刚性壁声波导管技术的导出式噪声测量方法,完成了某型涡扇发动机压气机内部噪声信号测试,对噪声信号进行了频谱分析和声传播特性分析。研究结果表明,某型涡扇发动机压气机内部噪声信号频谱呈现高峰值纯音分量1 402 Hz,并且该纯音分量与转子叶片通过频率呈现特定的频率组合关系。该纯音分量的噪声源在压气机内部沿发动机顺航向方向从后向前传播。利用旋转不稳定性理论,将声源频率在不同坐标系下进行转换,当噪声源周向模态数为13时,该纯音分量可调制出与高压一级转子叶片一阶振动频率相对应的激振频率。     

小型部分进气亚声速涡轮流动损失研究及优化

为拓展某小型部分进气亚声速涡轮的应用能力,要求进一步提高其气动性能。使用Numeca商用计算流体力学软件建立了原型部分进气涡轮流道的全环域网格,进行了流场的粘性数值仿真,通过与相同叶型全周进气式涡轮的流场对比分析,揭示了部分进气式涡轮的流动机理和流动损失分布规律。在流场结构研究的基础上,对原型涡轮的动叶进行了改型优化,将动叶叶型由原来的纯冲击式叶型改为略带反力度的叶型,流场仿真结果表明涡轮效率提高了5个百分点。通过对改型前后2种部分进气式涡轮气动参数分布情况的对比分析,表明略带反力度的动叶叶型能有效减小部分进气式涡轮非进气扇区动叶通道内的回流损失,对提高涡轮性能有利,可为同类涡轮的气动设计提供参考。     

转子分段斜极对永磁伺服电机性能的影响

着重研究不同分段斜极段数对转矩波动和噪声的影响。通过Ansoft软件进行3D电磁场计算,并将3D场计算的气隙磁密进行矢量相加,利用Ansys软件将叠加后的平均气隙磁密进行2D声场计算,将分段斜极复杂的3D声场计算简单化,同时提出一种将转子分成两段斜极结构的简单工艺,并总结了满足该工艺的设计要求。通过试验验证,该仿真计算与试验基本一致,为该类电机设计计算提供参考。     

民用飞机线束主通道规划设计

综合中国民用航空规章25部对于电气线路互联系统(EWIS)的隔离要求,提出了民用飞机EWIS主通道的规划设计方法。以某型飞机供配电系统为例,通过将导线按电磁兼容类别、余度功能、独立电源以及特殊系统线路进行分类,编制导线敷设的通道代码,并在规划线束通道时,将不同类别线束、线束与结构、管路、操纵钢索等按照一定的距离进行隔离,在不满足隔离距离的情况下,通过施加隔离保护装置的措施进行等效隔离,完成线束主通道在机上的布局,从而实现EWIS的隔离。     

FL-3风洞喷流试验高精度数字阀的设计与实现

详细介绍了FL-3风洞喷流、带涡轮动力模拟器(TPS)试验中用于流量和压力控制的数字阀系统的设计,包括技术指标、总体方案、通断阀门的类型和喷管的气动设计等。地面调试结果表明:数字阀系统设计合理,喷流流量绝对控制精度小于±5g/s,且控制时间快、效果平稳,满足了FL-3风洞喷流、TPS试验流量压力精确快速控制的设计指标。     

太阳爆发抵近探测——“触碰计划”

本文旨在介绍一项具有重大科学意义和应用价值的深空探测任务构想.该任务将对驱动恒星大尺度爆发过程的中心结构(即磁重联电流片)进行抵近(原位)探测,主要目的是详细研究发生在离地球最近的恒星—太阳上的大尺度磁重联过程的精细物理特征,揭示太阳系中最为剧烈的能量释放过程(即太阳爆发或太阳风暴)的奥秘.该任务的科学目标:磁重联过程...     

彩色图象光斑的识别及分割

由于存在光斑及ＣＣＤ摄像机固有特性的限制，使得彩色图象的分割更为困难，通过研究二分光反射模型及光斑的成因，分析了ＣＣＤ摄象机特性对图象的影响，提出了一种光斑检测和彩色图象的分割算法，较好地解决了光斑识别和彩色图象分割的问题。     

载人小行星探测目标选择与轨道优化设计

针对2020-2040年载人小行星探测任务,研究了探测目标选择与轨道优化设计问题。首先,针对已编目的近地小行星,综合考虑绝对星等、燃料消耗等多方面因素与约束,给出了适合载人探测任务的候选小行星序列;然后,构建了载人小行星探测任务轨道的设计模型,采用参数优化算法对探测轨道进行了设计;进一步,为了获得最优探测轨道,利用主矢量原理对探测轨道进行了优化。该研究可为载人小行星探测任务设计提供有价值的参考。     

基于混沌的改进粒子群优化粒子滤波算法

针对基本粒子滤波(PF)算法存在的粒子退化和重采样引起的粒子多样性丧失,导致粒子样本无法精确表示状态概率密度函数真实分布,提出了一种基于混沌的改进粒子群优化(PSO)粒子滤波算法。通过引入混沌序列产生一组混沌变量,将产生的变量映射到优化变量的区间提高粒子质量,并利用混沌扰动克服粒子群优化局部最优问题。利用单变量非静态增长模型(UNGM)在高斯噪声和非高斯噪声环境下将该算法与基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波(PSO-PF)的性能进行仿真比较。结果表明:该算法的性能在有效粒子数和均方根误差(RMSE)等参数都优于基本粒子滤波和粒子群优化粒子滤波,改善了算法的精度和跟踪性能。