智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

300M超高强度钢在模拟积水环境中的腐蚀行为

 针对飞机结构部件在服役过程中存在的缝隙积水导致结构材料腐蚀的问题,通过研究腐蚀产物、形貌、失重、腐蚀速率、腐蚀损伤度以及积水溶液与暴露金属的面容比、pH值等的变化,探讨了300M超高强度钢在模拟积水环境中的腐蚀行为。结果表明,300M钢在模拟积水中的腐蚀是从点蚀开始,然后点蚀坑扩展合并,逐渐发展为全面腐蚀,其腐蚀失重和腐蚀损伤度随腐蚀时间的增加而增大,腐蚀损伤度则呈现出幂函数变化趋势;随腐蚀时间的延长,模拟积水环境中的pH值从初期的4.2升到5.2再下降到4.8～5.0,平均腐蚀速率也从0.289 g/(m²·h)线性减小到0.120 g/(m²·h);电化学交流阻抗结果表明随腐蚀时间的延长,容抗弧半径逐渐增大,说明腐蚀产物对基体起到一定的保护作用,这与腐蚀速率变化规律一致;另外,不同的面容比(腐蚀介质体积与300M钢暴露面积之比)对腐蚀过程的影响是:随面容比的增加,腐蚀失重与腐蚀速率均增大。     

超流体物质波干涉陀螺仪的噪声研究

 陀螺仪的精度与其噪声密切相关,为开发新型高精度的超流体物质波干涉陀螺仪,必须对其噪声进行系统研究。根据超流体陀螺噪声产生的机理,分析了该陀螺噪声的来源,并把超流体陀螺的噪声类型归纳为:热、锁定值波动、温度波动、频率波动和检测元件等。在建立了各噪声数学模型的基础上,利用超流体陀螺通用的参数,对其噪声进行了分析。分析结果表明:热噪声与陀螺的结构参数和工作参数相关,与被测角速度无关;锁定值波动噪声只与结构参数相关;其他噪声与结构参数、工作参数和被测角速度都相关;检测元件、频率波动和锁定值波动噪声是构成超流体陀螺输出噪声的主要因素;在角速度变化量的范围内,超流体陀螺的输出噪声非线性变化,在1 Hz的带宽下,其变化范围为-7到-6次方的数量级。     

Research on failure criterion of composite based on unified macro- and micro-mechanical model

A new unified macro- and micro-mechanics failure analysis method for composite structures was developed in order to take the effects of composite micro structure into consideration. In this method, the macro stress distribution of composite structure was calculated by commercial finite element analysis software. According to the macro stress distribution, the damage point was searched and the micro-stress distribution was calculated by reformulated finite-volume direct averaging micromechanics (FVDAM), which was a multi-scale finite element method for composite. The micro structure failure modes were estimated with the failure strength of constituents. A unidirectional composite plate with a circular hole in the center under two kinds of loads was analyzed with the traditional macro-mechanical failure analysis method and the unified macro- and micro-mechanics failure analysis method. The results obtained by the two methods are consistent, which show this new method’s accuracy and efficiency.     

无人机气动力地面车载测试系统

介绍了中国航天空气动力技术研究院开发的一种用于测量全尺寸无人机气动力的地面车载测试系统（GTV）。车载测试系统采用一辆中型卡车进行相关改造,将试验无人机机身安装在其顶部,通过汽车牵引能够达到40km/h的速度。一套专用的测试天平系统和数据采集系统用于记录试验中无人机产生的升力、阻力以及俯仰力矩等数据。主要介绍测试天平系统的设计,数据采集测试系统,测试方法和试验结果。多元静态原位校准加载结果表明天平测试系统输出信号线性度以及重复性较好。动态校准试验采用一副定常展弦比6的机翼进行,试验结果与已知的风洞试验数据进行了比对。车载测试系统试验结果的升力和俯仰力矩数据不同车次之间重复性较好,并且与风洞试验数据基本一致。但阻力数据的离散度要比风洞试验时大得多,并且试验结果比风洞试验时偏小一些,试验证明地面车载测试系统的阻力测量难度较大。     

坐标测量机测头系统误差检测中的布点优化与实现

测头系统的精度对坐标测量机整机的精度非常重要。根据ISO 10360-2的规定,需要在标准球上尽量均匀采集25个点,计算全部25个点的径向偏差范围,以此来衡量测头系统的误差。本文给出了测头系统检测策略的一种更为准确的实现方法,证明了25个点在标准球面上不能均匀分布,阐述了一种半球面上准均匀分布25个点的方法,给出了测量程序中的一个关键参数———安全高度的简单计算方法,并给出了一种测量点三维误差的可视化方法,为测头系统的误差分析提供方便。     

飞机机翼积冰研究方法和进展分析

通过对目前国内外研究飞机机翼积冰三种方法的分析,指出了它们各自优缺点,重点介绍了现行国内外研究的进展和新趋势,提出了研究方法的改进方案和进一步研究的建议。     

基于区间分析法的防冰引气管路系统故障树分析

针对防冰引气管路系统故障树分析中底事件故障率和概率统计信息的不确定性,基于区间分析法开展某型飞机防冰引气管路系统可靠性评估。根据防冰引气管路系统原理和故障发生机理建立系统的故障树,并采用区间概率来描述底事件失效概率的不确定性。计算结果表明:区间分析法在分析防冰引气管路系统故障树时只需要底事件失效概率的取值范围,而不要求其详细的概率统计信息,因而其适用面更广,更适合实际工程问题的需要。     

大涵道比涡扇发动机整机稳定边界预测方法

为了评估风扇/压气机在整机环境下的稳定边界,采用加源项的一维欧拉方程构建小扰动线性化的发动机整机控制方程组,建立了大涵道比涡扇发动机稳定性分析模型,利用李雅普诺夫稳定性理论,对其整机环境稳定边界进行了评估分析。计算结果表明,风扇/压气机在整机环境和单独部件环境下稳定边界存在差异。风扇整机环境稳定边界和部件环境稳定边界基本重合,整机环境稳定裕度略有减小;增压级整机环境稳定边界下移,可用稳定裕度减小;高压压气机随着换算转速降低整机环境稳定边界下移,稳定裕度减小。     

基于CUDA的椒盐噪声自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法的优缺点,结合椒盐噪声的特征,提出了一种有效的自适应中值滤波算法。首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后根据窗口内噪声点的个数自适应地确定滤波窗口的尺寸,仅对噪声像素进行中值滤波。但随着噪声密度和图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器(GPU)的并行处理特征,并在CUDA平台中实现了算法。实验结果表明,所提出的算法能够有效地去除椒盐噪声、保留边缘和细节,并且能显著缩短计算时间,随着噪声密度和图像规模的增大,最大加速比达到6 000倍。