涡轮直列叶栅中二次流损失预测模型

本文根据已有的试验数据,提出了预测二次流损失分布的数学模型。用该模型计算得到的结果同试验数据比较,精度是满意的,且此其它已有的模型更接近实际情况。      

树脂基复合材料缺陷表征与评价方法研究综述

复合材料结构中的制造缺陷严重影响航天装备的服役性能,如何实现复合材料缺陷的高精度检测表征与评价对航天装备的安全性设计意义重大。针对树脂基复合材料缺陷的先进表征技术及评价方法进行概述,重点介绍了复合材料成型工艺与典型缺陷类型、常用复合材料缺陷检测与原位表征技术和复合材料缺陷分析评价方法。通过对复合材料缺陷研究现状的梳理,可见计算机断层扫描技术和基于图像的数值计算方法正以其独特的精确度优势在复合材料缺陷的表征与分析领域崭露头角。同时还对先进的复合材料检测与评价技术在航天装备中复合材料结构安全性设计与可靠性分析方面的应用和发展趋势进行了展望。     

船用钢需钠弧菌附着腐蚀电化学噪声特征分析

选取船用钢板DH34为研究对象 ,将试验钢板浸泡于需钠弧菌培养液中和无菌培养液中进行腐蚀试验,对比分析了该材料在需钠弧菌培养液中的腐蚀特征。采用扫描电镜观察腐蚀形貌,结果表明在需钠弧菌培养液中试样发生局部点蚀,而在无菌培养液中则为全面腐蚀。对腐蚀过程进行了噪声电压和噪声电流的采集,时域和频域分析表明:在有需钠弧菌的培养液中,电压噪声功率谱的高频斜率高于-20 dB/dec,截止频率大于0.2 Hz,起始两天噪声的点蚀指数接近于1;而在无菌的培养液中,电压噪声功率谱的高频斜率小于-20 dB/dec,截止频率低于0.2 Hz。需钠弧菌的培养液中噪声电阻值高于无菌培养液中噪声电阻值。点蚀指数、噪声功率谱密度的高频斜率和截止频 率可用于判断需钠弧菌附着时船用钢板DH34的腐蚀行为。     

0.6m风洞自适应壁试验段研制

介绍了 0 .6m× 0 .6m自适应壁试验段的总体结构布局、测控处系统 ,研制中解决的主要技术难点问题和达到的主要技术指标。该试验段流场校测和利用DLR -GO¨TTINGEN一步迭代控制算法调整柔壁外形 ,获得模型阻塞度分别为 1 %和 2 8%两个标模试验结果。结果表明 :0 .6m× 0 .6m自适应壁试验段研制是成功的 ,流场品质优异 ,已基本具备了在M≤0 9、- 4°≤a≤ 1 0°范围内 进行全模型纵向测力试验并获得近于无干扰数据的能力。     

卫星测控信号的调制类型自动识别算法

研究了应用于卫星测控信号的自动调制识剐算法，提出了FM和PM测控信号识剐的两种算法，分析并仿真验证了载频偏移对正确识别率的影响，研究了载频偏移估计算法对消除载频偏移影响的效果。计算机仿真实验表明：在基于瞬时相位标准偏差σdp为关键特征的算法中，采用最小二乘原理估计频偏可以有效地消除载频偏移和部分噪声的影响；基于瞬时折叠相位偏差σ1Wp的算法在载频偏移为100Hz，信噪比高于-6dB时，其识别率可达100％。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。     

结构动特性计算的广义模型物理化方法及应用

大型组合结构动特性计算往往采用子结构模态综合技术。子结构模态综合技术是将大型结构划分多个部件,将部件按照模态坐标展开为广义模型,再将广义模型进行综合,获得整体结构动特性。本文给出一种将部件的广义模型和物理模型直接综合的方法一广义模型物理化方法,并提供了方法在Nastran软件的实现途径。该方法不同于传统的子结构综合方法,能够将广义模型直接按照物理模型看待,从而将广义模型直接和物理模型进行综合,避免了繁琐的模态综合过程,使得对广义模型的理解和使用更加直观。文章晟后给出了广义模型物理化方法的验证算例以及工程应用实例。     

风力机叶尖涡的数值模拟

以NREL Phase叶片的1/8模型为对象,采用有限体积法求解不可压缩雷诺平均的Navier-Stokes方程组,模拟了风力机叶片的绕流和尾流,分析了叶尖涡的生成和发展过程。结果显示:在叶片尖部,从前缘开始生成的压力面一侧漩涡和从约1/2弦线开始生成的吸力面一侧漩涡在尾缘附近汇合并脱出形成叶尖涡;在近尾流区域,叶尖涡先局部向内迁移,但其原因并非风轮旋转;在远尾流区域,叶尖涡以接近线性的规律持续向外迁移;叶尖涡与叶根涡共同形成的涡系结构,在风轮下游相当一段距离仍然对尾流场产生显著的速度诱导,表明尾涡对风力机尾流场产生主导作用。     

基于小生境遗传算法的风电场布局优化

基于小生境遗传算法对风电场内风力机机组的布局进行优化。在优化过程中,考虑等风速同风向和变风速变风向两种简化的入流模式,采用修正的Jensen尾流模型模拟机组之间尾流的相互干扰效应,以单位发电量所消耗的成本最低为目标,使用小生境遗传算法优化风电场机组的排布。文中给出了优化后的风电场布局轮廓图、风电场机组台数、总发电量、目标函数值以及风电场的效率。通过与以前的相关研究对比分析,表明本文的方法取得了较优的结果,可为将来真实风场的风力机排布提供参考依据。     

风力机尾流流场的数值分析和尾流边界建模

采用计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)的方法模拟致动盘,研究了尾流边界的发展过程。为了准确捕捉尾流边界细节,根据尾流边界的速度梯度远远大于流场中的其他区域的速度梯度的特性,使用自适应弹簧网格技术,使网格的最密区域始终跟随尾流边界运动。基于该数值模拟结果建立了一个尾流边界模型。该模型将尾流的发展分为与粘性无关的膨胀过程和与粘性相关的扩散过程,建模结果与实验结果吻合。在此基础上,还利用该模型对高斯分布预测(Gaussian distribution prediction,GDP)尾流模型进行了修正,使其更加准确。