温度对飞机燃油射流泵工作特性影响

建立了射流泵数学模型,采用数值计算方法对其工作特性进行了模拟,搭建了实验台,采用RP-3燃油,通过实验数据验证了模型的正确性.在此基础上,分别选择了RP-3和JET-A两种燃油,计算了从-40℃~40℃温度下,不同操作压力对射流泵流量比的影响.结果表明:燃油温度高于0℃时,温度对射流泵工作特性影响并不明显,随着温度的降低,射流泵性能与标准温度下（20℃）偏差越来越大,且压比越高此偏差越明显.当温度高于0℃时,采用RP-3和JET-A燃油性能相差不大,RP-3燃油性能略优于JET-A燃油,但是在低温下,RP-3燃油性能远高于JET-A燃油.因此当燃油温度较低且压比较高时,必须充分考虑温度对射流泵特性的影响.      

基于格子Boltzmann方法表面形貌对微通道对流换热的影响

为推动微通道冷却技术在航空发动机中的应用,进一步提高航空发动机性能,本文通过扫描电子显微镜、粗糙度扫描仪等多方式扫描得到实际加工物体表面形貌,结合分形理论进行处理,得到真实、光滑、分形插值、康托尔集四类圆形截面管模型,管径100μm~400μm;采用格子Boltzmann方法进行数值模拟,首先通过与文献中实验结果的对比,验证了此方法的正确性,然后对空气在这四类圆形截面微通道中的对流换热特性进行了数值模拟,计算雷诺数Re范围80~640;结果发现：表面形貌是微通道中对流换热不可忽略的因素,相对粗糙度越大越有利于换热,真实扫描管的换热性能要比相同条件下光滑管高2.22%;分形理论可用于微通道表面形貌的构建,在相同迭代次数下,分形插值模型与真实扫描形貌换热性能相差0.03%,而康托尔集模型与真实扫描形貌换热性能相差1.88%,分形插值模型较康托尔集模型更能真实地反映实际形貌;微通道中,随着雷诺数的增加Nu将不再是常数,而是有增加的趋势。     

无人机虚拟视景显示技术研究

基于无人机模拟飞行的虚拟视景显示技术是三维可视化显示研究的一个重点,虚拟视景实时同步显 示是三维可视化实现中必须解决的一个难题。本文分析了实现无人机模拟飞行三维虚拟视景系统的基本结构、 实现过程以及显示方式,提出了无人机模拟飞行三维虚拟视景可视化空间信息动态同步、多方位、多视角的显 示方式及显示的关键技术。     

金属弹簧管性能影响因素的仿真分析

为了研究高温密封组件金属弹簧性能,本文通过对波音公司编网状弹簧管结构和Streck心脏支架结构的研究,建立了编织弹簧的几何拓扑构型和数学模型,推导了弹簧直径计算公式。采用AUTODESK3D-MAX构建了编织弹簧的仿真模型,用ANSYS仿真软件分别从编织丝直径、编织密度以及编织方法 3方面探究不同测试对弹簧性能的影响。结果表明,增加弹簧丝直径、降低弹簧管轴向方向的编织密度、提高圆周方向的编织密度、向外的弹簧管编织方式可有效提高弹簧管的回弹性能。     

低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性数值计算

为了获得低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性,采用数值方法研究带冠动叶叶顶间隙对低压涡轮级气动性能的影响。 对试验测量的扇形带冠叶顶叶栅气动性能进行数值计算,得到的叶栅总压恢复系数与试验数据吻合良好,验证了数值方法的可靠 性。对没有间隙和3 种动叶叶顶间隙条件下低压涡轮级的气动性能和动叶叶顶间隙泄漏流动特性进行对比分析。结果表明：带冠动 叶叶顶间隙增大导致转子叶尖的出口气流角增大和叶顶间隙泄漏量增加;涡轮级气动效率降低和叶顶间隙泄漏量增加与带冠动叶 叶顶间隙增大呈近似线性变化;在相同叶顶间隙条件下,出口马赫数对叶顶间隙泄漏量的影响较小;随着涡轮级出口马赫数的提 高,出口气流角度减小。     

燃气轮机间冷器结构改进试验研究

为了分析间冷器翅片高度、翅片厚度、隔板厚度等结构参数对换热性能的影响,根据船用间冷循环燃气轮机长期工作在海洋环境的性能要求及结构特点,初步设计了机上间冷器,并对其进行了试验验证。根据前期验证结果,对间冷器结构进行了迭代改进。结果表明:在一定范围内,翅片高度增加导致换热效率降低和总压恢复系数增大;翅片厚度增加,导致换热效率提高和总压恢复系数减小;隔板厚度增加导致换热效率降低。     

高超声速钝头体边界层转捩试验

为研究高超声钝头体边界层转捩以及头部钝度对转捩的影响,在FD-14和FD-14A两座激波风洞中开展了热流、压力扰动和高速纹影显示等综合测量。试验结果表明,转捩雷诺数关于钝度雷诺数的变化显示出转捩反转的趋势。压力扰动的功率谱密度（PSD）分析结果以流向离散分布云图形式显示,边界层高速纹影图像显示了第二模态波的发展、湍流的生成和熵层对边界层结构的显著影响。大头部钝度带来的强熵梯度熵层流动对边界层压力扰动频谱特性和流动结构影响显著,在转捩反转机理中起到重要作用。此外,马赫数对转捩的影响不容忽视。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。