大坝渗流反问题初步研究

对大坝渗流反问题进行了初步研究,基于渗流场的有限元计算建立了反演坝体渗流参数的计算方法.该方法将参数反演问题转化为参数优化问题,利用大坝运行水位变化过程中坝体内某些测点上的水头测量数据,用牛顿-拉夫逊算法优化出坝体的渗流参数.通过算例计算分析表明,该反演方法具有推导简洁、反演精度高、适应性好的优点,有较好的工程实用价值.     

利用微气囊扰动进行流动控制的数值模拟研究

探讨一种可以用来模拟“三角翼上分布微气囊，从而控制流动获得滚转力矩”的数值方法。为微型飞机的气动设计提供一种工具。研究的内容包括：考虑微气囊的三角翼网格生成、流场NS方程计算、微气囊不同布局对流动的扰动等。     

一种弹性低密度耐高温隔热涂层

针对固体火箭发动机实际使用的热环境要求,研制了一种弹性低密度耐高温隔热涂层,通过石英 灯辐射和电弧风洞试验对其进行了防热性能考核。该涂层密度为0. 62 g/ cm3,伸长率为25%,热导率为0． 18 W/ (m·K);在401℃时DSC 失重率仅为6. 6%;验证考核表明,采用1. 0 mm 涂层时,壳体与涂层界面温度最高 为77. 3℃,壳体背温度最高为44. 5℃。     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

某涡轴发动机涡轮叶片尾缘孔的蠕变-疲劳寿命预测方法

针对某涡轴发动机的涡轮叶片,建立了考虑应力松弛的蠕变-疲劳寿命分析方法。通过在黏塑性理论框架内耦合蠕变损伤,对某高温合金的非线性蠕变变形进行了数值模拟。结果表明:基于对某涡轮叶片的弹塑性-蠕变分析研究,明确了叶片上前缘和尾缘等关键部位的蠕变损伤及其演化规律,也为确定叶片上的局部危险点提供了一种方法。该模型针对弹塑性应力应变曲线计算误差小于5%,而针对蠕变曲线的模拟精度则处于材料蠕变变形固有属性分散范围内。借助于线性损伤累积寿命理论,分析得到了某涡轮叶片尾缘孔局部考虑了应力松弛的蠕变-疲劳寿命,从而为叶片寿命评价提供了更为合理、工程化应用更好的方法。      

航空活塞二冲程发动机的可变排气阀换气过程

航空活塞二冲程发动机的换气过程直接影响发动机的性能,采用可变排气阀可以改善发动机的动力性能。通过GT-Power软件搭建发动机一维整机模型,进行可变排气阀的仿真研究,分析了发动机在不同转速、不同排气阀状态下的换气过程及排气阀状态对换气过程的影响。在此基础上,还对定速巡航工况下(6500r/min转速、50%节气门开度)的排气阀状态进行了优化。结果表明:不同的排气阀状态可以改变发动机排气过程压力波动的相位,从而影响发动机的换气品质及燃烧过程;在定速巡航工况下,排气阀为中等开度时(初级阀关闭、次级阀开启),其发动机动力性能达到最优。     

平流层浮空器保压指标对驻空性能的影响

地面保压试验是综合评估囊体材料性能的重要手段,其设计指标将影响平流层浮空器总体驻空高度与时间的变化范围。以球形超压平流层浮空器为例,建立了驻空高度运动学模型、热力学模型及基于微孔损伤的氦气渗透模型,综合考虑驻空过程中力、热耦合引起的浮空器内部氦气压力、温度和质量等的实时变化,以囊体材料微孔当量直径为桥梁建立了平流层浮空器地面保压指标与驻空高度、驻空时间的耦合关系,通过定量分析不同保压指标下浮空器驻空性能的变化情况,提取影响规律,为保压指标的合理设计提供总体参考。     

低马赫数下多凹腔燃烧室非稳态燃烧过程

作为稳定火焰的有效手段之一,凹腔构型在冲压发动机燃烧室研究中占有重要地位。在对以煤油为燃料的多凹腔燃烧室冷/热态流动特性分析的基础上,重点研究低进口马赫数条件下燃烧室点火起动初期非稳态过程。结果表明：上游凹腔内大涡结构有助于提高燃料的驻留时间,未燃混气被高速主流带入下游凹腔内继续反应,进一步提高燃烧效率;燃油喷射速度决定被卷吸进回流区的燃油质量分数的大小,进而影响燃烧效率高低;燃烧室点火起动初期出现了主流熄火、火焰逆流传播以及主流再着火等复杂现象,火焰逆流传播现象是在上游凹腔内燃料自燃与下游燃烧释热压缩来流两种机制共同作用下完成的。     

弯扭复合大负载下电动舵机设计及性能试验研究

针对弯扭复合大负载工况下电动舵机快速性与稳定性匹配的问题,在分析有限空间质量约束下舵机设计要求的基础上,采用基于核心部件与系统仿真及试验验证相结合的手段,提出了一种高刚度高功率密度的抗弯扭复合大负载电动舵机设计方法。详细阐述了高功率密度伺服电机和高刚度传动机构的设计过程,并研制了工程样机。试验结果表明:该电动舵机伺服刚度与功率密度得到显著提升,在复合大负载工况下能够实现高动态高可靠稳定运行。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。