基于本征正交分解和代理模型的流场预测方法

 为了实现流场的快速求解,基于本征正交分解(POD)与代理模型提出了一种全新的流场预测方法。其基本原理为:首先采用本征正交分解将一定数量的样本流场分解为同等数量的基模态流场;然后用少数包含了绝大部分样本流场特征的基模态流场拟合所有的样本流场;最后用代理模型建立起决定样本流场的输入参数与拟合系数之间的近似函数关系。针对几何外形不同的二维翼型定常流场预测结果表明:在亚声速情况下,预测误差收敛的模态数量不超过20个,继续增加模态的使用数量不能明显提高预测精度;在跨声速情况下,预测误差收敛的模态数量为26个,当使用的模态数量达到前10个时,继续增加模态的使用数量能提高绝大部分流场区域的预测精度,但同时会在激波附近引入"噪声"激波特征而降低该区域的局部预测精度。在这两种情况下,预测流场所需时间均不到高精度计算流体力学(CFD)方法的1/200。     

改进型Gappy POD翼型反设计方法

 为了提高基本Gappy本征正交分解(POD)翼型反设计方法的精度,在原始方法快照采样过程中,调整参数化方法,并用已产生翼型中压力分布最接近目标压力分布的翼型替换基础扰动翼型,形成最优快照替换采样法。在迭代求解阶段,根据迭代产生的压力分布与迭代产生的翼型实际压力分布之间的误差,引入校正快照,并据此调整目标压力分布,形成校正迭代法。实际算例表明,最优快照替换采样法所采集快照张成的空间较原始采样法更接近设计目标。而校正迭代法较原始迭代法能明显提高反设计精度。但最佳模态数量的选择对于Gappy POD翼型反设计方法仍然是一个难点。     

民用飞机多舱油箱内惰性气体分布的研究

针对某种通风方式,对1／6比例的波音747中心翼油箱内的气流分布进行了可视化实验,得到了该油箱内气流分布的详细信息。建立三维数值模型,对不同Re数下的多舱气流分布进行了计算,经与实验结果对比显示二者吻合较好。通过数值模拟得到了各舱的流量分配系数,采用微元段的计算方法得到了各舱氧浓度的分布。对3种不同通风方式下的惰化效果进行了对比研究,提出“最不利舱氧浓度”的概念,认为对多舱油箱进行惰化系统的设计时,这一因素不容忽略。该研究可为多舱油箱惰化工程设计提供相应的支持,为通风系统的优化提供理论依据。     

一种提高载重量的新型气动布局设计研究

为了兼顾大载重飞机的气动性能和结构特性,针对刚度特性较好的厚翼型提出和发展了一种新型气动布局形式,在有限的翼展限制下,通过多排翼的设计思路,提高主机翼的升力性能。数值模拟结果表明,采用新的气动布局后,与传统较薄机翼的单翼布局比较,升力特性可普遍提高50%左右。通过加装偏转角、缩小后翼弦长等进一步优化,升阻比性能也优于传统薄翼,从而表明所提出的设计方案对大载重飞机的设计和发展具有重要的参考价值。     

粘弹材料在粘弹性板建模中的应用研究

 给出了确定粘弹性材料本构关系的 GHM模型各参数的简便方法。基于 GHM模型,用有限元法计算了粘弹夹芯板的模态参数,计算结果同参考文献相比,精度高且更接近于实验结果,同时与 ANSYS5.5及NASTRAN70.7的计算结果基本一致,表明给出的方法是可靠的,说明 GHM模型不但能准确描述粘弹性材料的本构关系,而且能与有限元方法相融合,所得系统二阶运动方程可以方便地利用各种控制理论进行振动主动控制。     

基于神经网络的电动加载系统

 针对电动加载系统中多余力矩的干扰 ,提出了基于RBF(径向基函数 )神经网络的新型复合控制策略 ,与传统的BP神经网络相比 ,没有局部最小问题。由于系统非线性和时变性 ,特别在多余力干扰下传统控制方法如PID很难得到满意的控制效果。提出的复合控制方法主要由神经网络PID和前馈补偿器组成 ,通过仿真与试验 ,控制器有效的减少了多余力矩对系统的影响 ,改善了加载系统的动态性能。     

二维气动问题中Kriging代理模型精度影响因素

以二维跨声速临界翼型的阻力特性为对象,探讨样本点数目、Kriging代理模型参数及其类型等对模型精度的影响.阻力系数采用计算流体力学（CFD）方法得到.模型精度的验证采用交叉验证方法,采用平均误差、最大误差和标准交叉验证残差来衡量Kriging代理模型的精度.研究结果表明:①Kriging代理模型预测气动阻力效果较好.②模型精度随样本点的增多而提高,剔除与样本点响应趋势不相符的“奇异点”后,模型精度显著提高,平均误差减小5%~38%,最大误差减小13%~77%.③核函数类型对模型精度的影响最大,相关参数次之,回归模型的影响最小.采用高斯相关函数、2阶多项式回归模型,以及合适的相关参数值时,Kriging代理模型的精度最高.      

有机纤维与酚醛树脂的相似性及应用研究

为了解决新型有机纤维改性硅基/酚醛复合材料的烧蚀/温度场计算问题,提出了将改性用的有机纤维等效于酚醛树脂的处理方法.通过试验表明有机纤维与酚醛树脂具有一定的热相似性,理论计算时将有机纤维成分按树脂处理,从而利用已有树脂基类防热材料设计方法来预测有机纤维类复合材料的烧蚀/温度场.试验结果表明此方法合理可行.     

齿间凸起对直通篦齿封严特性影响的数值研究

为提升篦齿的密封性能,对在齿间光滑衬套上增加矩形凸起的直通篦齿的流动特性进行了数值研究,分析了压比、凸起的尺寸和轴向位置对篦齿泄漏特性的影响。和光滑齿相比,凸起破坏了壁面射流附面层的连续性,改变了流体在齿腔中的流动方向,有效地提高了通道的密封性能,降低了通道的泄漏量。结果表明,当压比为2时,含有凸起结构的篦齿的泄漏系数较光滑齿降低了13%,当压比增加到4时,泄漏系数更是降低了18%;凸起的高度越大宽度越小,凸起对篦齿密封性能的提高就越明显;凸起和下级齿之间的轴向距离越短,凸起对流入下级齿的气体流动方向改变就越大,密封性能也就越好。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。