翼型尾缘低频大功率合成射流的动态载荷特性研究--B：动态气动载荷特性分析

针对NACA0015翼型,设计了适用于风洞研究的尾缘低频大功率合成射流致动器,对翼型尾缘合成射流作用下的非定常气动特性进行了风洞实验研究。研究表明：尾缘合成射流与横流的相互作用能够有效改变作用在翼型上的气动载荷;单侧喷口喷/吸时,喷冲程气动力系数响应幅值约为吸冲程幅值的3倍;双侧喷口同时工作时,升力和力矩系数的幅值并不是单侧喷口单独工作时喷气幅值的简单叠加,而是处于单侧喷气幅值和喷吸幅值和之间;升力和力矩响应的幅值与喷流动量系数的平方根之间存在近似的线性关系;在动量系数不变时,升力和力矩系数响应的幅值会随减缩频率的增加而减小;给定合成射流器行程,升力和力矩响应幅值与合成射流频率之间近似呈线性关系。     

固体火箭发动机燃烧室内声波振荡的数值研究

1引言当固体火箭发动机工作时,燃烧室受到某种扰动就会产生一定振型的声波。此时推进剂燃烧表面处于声学环境中,周期性的压强振荡和速度振荡必然会引起推进剂燃速的周期振荡。燃烧对声波的响应反过来会使声波强度、频率和振型有所改变。这种耦合关系包括压力耦合和速度耦合。由     

飞行器系统参数变化对章动过程的影响分析

研究小卫星发射过程中最末级使用旋转固体火箭发动机时飞行器系统参数变化对其章动效果的影响。考虑了推进剂质量变化引起系统的能量耗散,在欧拉动力学方程的基础上,引入了由于飞行器系统质量变化引起的角动量变化率,得到了飞行器系统的角速度方程与章动方程。把实际飞行器工作过程的参数代入所推导的方程,得到了飞行器的章动放大过程,同时得到了飞行器系统参数变化对章动放大过程的影响规律。计算结果可为飞行器系统的设计提供指导。     

一种新的非平行轨迹机载双站斜视SAR成像算法(英文)

本文提出了一种用于非平行轨迹机载双站斜视SAR条带模式成像的新的解析算法。该算法用收、发雷达的多普勒调频率贡献比为加权系数推导了点目标回波的二维频谱。通过解目标位置相对于收、发载机飞行轨迹的耦合,将这个二维频谱中目标的距离参数和方位参数进行了分离。在二维频域内,补偿掉双站扭曲项后利用二维Chirp-Z变换(2D-CZT)校正了距离向和方位向的徙动,获得了精确聚焦的目标图像。雷达回波的二维残余徙动用沿距离向和方位向的分块来限制,推导了数据分块的条件,由此可以实现宽场景成像。仿真试验验证了这种2D-CZT算法的有效性。     

空气节流对乙烯燃料超燃冲压发动机流场结构影响研究

空气节流可以有效地实现超燃冲压发动机燃烧室燃料的稳定燃烧,采用非定常数值模拟和地面试验研究了空气节流作用下乙烯燃料超燃冲压发动机的流场特性。结果表明:在燃烧室入口马赫数2、静温530K,静压0.1MPa,845mm处节流条件下,冷流流场达到稳定所需时间较短,约为2ms;在空气节流开始后的6ms注入燃料实现发动机的起动点火是合适的;28ms后燃烧流场稳定,流场呈现短周期的小幅振荡,周期约为0.86ms,振荡对流场的影响很小;壁面压力数据的数值模拟结果与试验结果匹配良好,数值模拟更加全面地给出了流场结构信息。     

案例推理和神经网络在航空发动机稳态模型中的应用

传统建模方法难以准确建立航空发动机数学模型,单纯使用BP神经网络建模又有其不足.将案例推理和改进BP方法相结合,根据案例推理优化训练数据,再利用神经网络,建立了发动机稳态模型.结果表明,该模型有较高的稳态精度,而且具有较好的泛化能力.     

复合材料整体加筋板的七点弯曲试验与数值分析

研究了复合材料整体加筋板七点弯曲试验的失效表征问题。在有限元分析的基础上,设计了七点弯曲试件和试验夹具。在试验研究和有限元计算的基础上,对七点弯曲试验的失效机理进行了讨论分析。通过对一系列七点弯曲试验模型的分析,获得了复合材料加筋板典型部位的失效包线,并给出了失效表征方法。最后给出了指导复合材料整体加筋板结构细节设计的建议。     

航天飞机头部无粘绕流的无波动,无自由参数格式的数值计算

本文采用气动中心张涵信教授提出的无波动、无自由参数耗散格式(NND)进行了如下的计算:航天飞机头部段对称剖面内的二维无粘绕流;航天飞机头部段三维无粘绕流;轴对称凹陷外形的三维无粘绕流。在物面坐标系下,用代数方程生成计算网格,利用特征相容关系式处理激波和物面边界。为了比较,还用SCM格式进行了计算。结果表明,本文所采用的NND格式,在捕捉流场内激波时不会出现非物理振荡,其收敛速度和所获得的计算结果都是令人满意的。     

端羟基粘合剂交联官能度的测定

提出了一种测定复合固体推进剂粘合剂官能度的新方法.该方法是根据French的聚合物网络结构理论.在羟基粘合剂和二异氰酸酯反应中对不同的当量比测定了交联度,然后把交联度外推到0得到临界交联点r_c.最后由r_c计算出交联官能度.同时给出了用别的方法测定结果的比较资料.     

基于试车数据的发动机神经网络模型

利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据。模型的输入量包括燃油流量、喷口面积、高度及马赫数,输出量则包括高、低压转子的转速及各截面的温度和压力。计算表明,当具有足够的训练样本时,神经网络模型不仅在整个飞行包线内具有较高的稳态、动态精度,而且具有较好的实时性。