某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙三维数值分析

利用有限元分析软件计算出了某型航空发动机高压涡轮叶顶间隙的时间历程变化.分析过程中考虑了温度、压力和转速的影响,并给出了施加边界条件的新方法.通过与前人的计算方法进行对比分析,得出了较为合理的结果:转速的影响是轮盘径向尺寸变化的主要因素,而温度是影响机匣和叶片的主要因素,叶顶间隙分别在慢车突然加速和反推力状态下出现最小值.      

跨声压气机缝式处理机匣非定常模拟研究

在Rotor37单级跨声压气机上进行了斜缝、带气室斜缝和半圆斜缝处理机匣下的压气机全三维非定常数值模拟.结果表明,缝式处理机匣的扩稳与其对泄漏流的影响和利用压差进行泄漏涡抽吸密切相关,在足够导通能力下,所利用的压差越大,抽吸能力越强,扩稳效果越明显.气室可通过改善斜缝输运条件来提高压气机裕度,而叶片角向斜缝则能通过增大斜缝进出口压差来进一步提高抽吸能力,但同时也带来了压比和效率的损失.      

规则波浪对水下航行体出水姿态参数的影响

基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型，包括各控制方程及边界条件，采用截平面方法对航行体出水模型进行了简化处理，并将所得结果和实验数据进行比对，发现二者符合良好，验证了数值模型的有效性。运用边界元法研究了规则波浪参数（波高、浪向、周期、相位）对出水姿态的影响。研究结果表明，波高影响波浪力幅值大小，对出水姿态参数有着直接的影响，波高越大对出水姿态参数的影响越大；浪向、初相位和周期主要影响流体质点的运动方向，改变波浪附加惯性力，影响波浪力对出水姿态参数的作用效果；受到出水相位的影响，出水俯仰角和俯仰角速度呈余弦变化规律；随着周期的增大，周期对航行体出水姿态参数的影响逐渐减小，此时，相同波高下出水姿态参数只受到出水相位的影响。     

HTPB复合固体推进剂率相关损伤机理分析与验证

固体发动机在点火过程中常由于结构完整性问题而出现爆炸或性能曲线异常等问题，结合发动机在点火状态下推进剂的受载情况，亟待探索固体推进剂的率相关损伤机理。本研究从某HTPB复合固体推进剂在宽温和宽应变率下单向定速拉伸试验的力学响应特征入手，针对应力-应变曲线呈现的“双峰”、“脱湿”点前后移位等现象阐释了推进剂的率相关界面损伤特性。然后，基于建立的推进剂细观有限元模型对推进剂的率相关损伤过程进行了仿真计算，通过提取有限元分析结果的损伤界面分析了推进剂的界面损伤机理。最后，通过高速摄像试验的结果对损伤机理进行了验证。结果表明，推进剂的界面损伤过程具有很强的率相关性，“双峰”和“脱湿”点前后移位均与推进剂在不同应变率下拉伸时内部的损伤演化过程有关。通过对比推进剂在不同应变率下拉伸时断裂前的形貌，高应变率下AP颗粒析出数量较多，在一定程度上印证了本研究对推进剂损伤机理的阐释。     

“超重-星箭”的“猛禽”发动机

<正>“强结构、弱动力”是猎鹰-9 (Falcon-9)火箭的印记,“弱结构,强动力”则是“超重-星舰”(Superheavy Starship)的标志。“超重-星舰”的箭体结构并不出色,它的厉害之处实际上是“猛禽”(Raptor)全流量液氧甲烷火箭发动机。“猛禽”发动机被国外评为了目前世界上发动机的性能之王,它是世界上第一款实用化飞行的全流量分级燃烧火箭发动机。1 “超重-星舰”介绍“超重-星舰”是目前世界上最强的运载飞行器,为两级完全可重复使用运载器。     

Ti/CFRP超混杂层板的研究与应用展望

Ti/CFRP超混杂层板具有高比强度、高损伤容限及优异的疲劳性能,是航空航天领域的重要选材对象之一。界面性能决定了层板综合力学性能的好坏,是Ti/CFRP层板目前的研究热点。首先综述了钛和钛合金不同表面处理工艺;然后介绍了Ti/CFRP层板力学性能试验及理论预报的研究现状;最后通过分析Ti/CFRP层板航空航天领域的现有应用情况,展望了Ti/CFRP层板未来潜在的应用方向。     

基于深度学习的电力数据分析研究

针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。     

基于一种贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动优化设计

为了在可接受时长内获得高空螺旋桨气动方案的最优解，提出一种基于贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动外形优化设计方法。该方法以拉丁超立方抽样获取螺旋桨气动外形参数的初始样本点，建立以该参数为输入、数值模拟获取螺旋桨气动性能为输出的初代高斯过程模型；以遗传算法和三种并行加点准则构成的子优化获取新样本点，求取新样本点的气动性能，并更新样本数据和高斯过程模型。该方法可以使新样本点快速向最优解附近集中，从而提高最优解附近的模型近似精度。为验证模拟方法，加工了某高空螺旋桨进行地面试验。与模拟结果相比，试验推力平均误差2.34%、扭矩平均误差3.33%。以课题组自研的6个低雷诺数翼型为基础，使用该方法对某高空太阳能无人机螺旋桨进行优化设计，优化结果显示：螺旋桨在设计点推力提高9.24%、效率提高8.13%。研究结果表明，该方法对高空螺旋桨优化设计及相关工程应用具有较强的参考价值。