基于深度学习的风洞天平测力试验数据异常检测方法研究

风洞天平测力试验数据异常检测有助于分析试验异常原因、排查设备故障、改进试验方案,为解决目前人工检测时间成本高、效率低的问题,提出一种基于深度学习的异常检测框架。首先针对异常零样本问题,对风洞试验常见的异常类型及规律进行总结;然后为解决不同车次数据维度不同的问题,提出基于统计特征的标准化特征表示方案;最后利用神经网络学习异常特征,完成异常检测。试验结果表明:基于深度学习的异常检测方法对风洞异常数据检测的准确率和检出率分别达到了81.7%和72.6%,能够较好地识别孤立跳点异常和多点异常。     

大型民机巡航状态下头部流动特性实验研究

高速巡航飞行时,机头的流动特性对大型民机的耗油率以及驾驶舱的舒适程度都有影响,民机高速巡航飞行时要求飞机头部尽可能不存在分离流动,高速气流在机头舷窗位置不出现激波。通过风洞试验．在FD-12高速风洞中得到了某民机头部的压力分布、彩色油流照片以及PIV宅间流场显示结果。试验结果表明：在巡航状态下,机头表面主要是附着流动,来流马赫数为0．82时,机头舷窗后方局部出现超声速区。     

拖曳式诱饵弹落差评估方法研究

针对某掠海飞行器拖曳式诱饵弹1:1试验模型,通过风洞拖曳试验与测力试验展开真实飞行条件下的落差评估方法研究。首先,通过风洞拖曳试验对不同构型诱饵弹的拖曳状态及落差进行分析研究,结果表明:诱饵弹头部外形和质心位置对其拖曳状态的稳定性影响较大,其静稳定性受拖曳线拉力和气动力共同作用,而非质心越靠前静稳定性越高。其次,通过对稳定拖曳状态下的诱饵弹的受力分析发现,利用风洞测力试验能获得诱饵弹随迎角变化的气动力与力矩系数,进而采用函数拟合方法推导出诱饵弹稳定拖曳状态下的落差,并将其与风洞拖曳试验结果对比,从而验证该方法的可行性。最后,分析了两种试验的特性及优缺点,给出了工程实践中拖曳式诱饵弹的优化设计与落差评估方法。     

基于减小轴向力测量干扰的高精度测力天平研制

针对目前风洞试验技术的发展对风洞天平测量精度的更高需求，研制一台六分量杆式高精度轴向力测量天平，应用新型轴向力测量元件结构形式，并采用有限元方法对其进行了优化和改进。轴向力结构设计采用将测量元件置于天平轴线上的"设计中心位置"的方式，并通过在测量梁上设置铰链以及轴向力测量梁的非对称设计，最终使各气动载荷分量对轴向力的干扰应变输出近乎为零，彻底解决了杆式应变天平轴向力的测量干扰问题。同时，该设计还改善了天平各分量载荷作用在轴向力测量梁上交错复杂的应力分布状态，提高了天平的长期稳定性。天平校准和标模试验结果表明，该天平轴向分量具有较高的测量精、准度，可满足现代风洞试验的高精度轴向力测量需求。     

动态微涡流发生器对激波/边界层干扰的影响研究

本文基于OPENFOAM数值仿真平台,采用动态网格技术和湍流离散涡(DES)模型,研究了微涡流发生器以一定速度向下游移动时,激波/边界层干扰(SWBLI)流场特性的变化,重点关注干扰区域内的流向和展向的流场特性。来流马赫数为4,微涡流发生器向下游移动速度为0m/s,20m/s和40m/s。研究表明：当MVG向下游移动时,SWBLI区域的“弓”形高压区会演化成“双弓”形；入射激波形成高压区的压力明显降低,同时,入射激波和反射激波形成高压区的峰值位置均会向下游移动；流场下游 “双圆弧”状高压区的高度逐渐降低；SWBLI区域边界层的高度逐渐降低,同时边界层底部的速度也有所降低；随着MVG移动速度的增加,对SWBLI流场的控制效果更加明显；动态MVG对流场的控制是通过尾迹涡和波系结构实现的。