氢氧火炬点火器低压燃烧流动仿真研究

为研究低压条件下氢氧喷注间距及液滴粒径对氢氧火炬式电点火器燃烧流动的影响规律,结合DPM离散相模型,采用6组分16步氢氧反应机理,选取考虑湍流燃烧效应的涡耗散概念燃烧模型进行仿真计算,并将结果与试验结果进行比对,温度结果符合得较好,压强计算偏差在5%以内,验证了仿真模型的准确性。仿真结果表明:低压条件下,氢氧喷注间距增加时,点火器头部内壁温度升高,室压降低,燃烧长度缩短;液氢液滴直径增大时,点火器头部内壁温度升高,室压降低,燃烧长度变长;改变液氧液滴直径对点火器燃烧流动影响较小。      

潜基武器体系对抗仿真技术研究

在潜基武器体系对抗相关背景分析的基础上,提出了潜基武器体系对抗仿真的系统框架。重点阐述了体系结构驱动的体系对抗概念建模技术、体系对抗半实物仿真技术和体系对抗仿真网格计算技术等相关关键技术,分析了体系对抗仿真的若干技术发展趋势。最后,给出了研究进展和下一步工作。     

基于半导体制冷高效热回收装置的研究

从笔记本电脑散热难的问题出发,初步设计了以半导体制冷技术为基础,利用热端回收装置有效解决笔记本电脑散热问题。通过在实际应用中进行测试和试运行,实践证明该系统设计的合理性和可行性。而且通过该热回收装置有效提高了半导体制冷效率及热量的高效利用。在此基础上融合了负离子空气清新技术,利用负离子的良好功能,给上网者提供了良好健康环境。并为解决小型设备散热提出了新的思路。     

导弹轨姿控舱体的强度分析

借助NASTRAN和PATRAN有限元分析软件,对承受多种加载方式的导弹轨姿控舱体进行了有无补强措施对比的强度分析。计算结果表明,轨姿控舱体设计的安全系数高;采取施加压紧盖的补强措施后,可分别使轨姿控舱体的最大应力值和最大变形量约降低到原值的1/2。试验结果证明,这种计算分析方法有效、可靠。     

直接加热对固冲发动机地面模拟性能影响的理论分析

为了模拟飞行状态下进入补燃室的空气总温,在地面模拟试验中要对空气加热。通过直连模拟计算,研究了常用加热器燃料(氢气、煤油、甲烷和酒精等)对含硼贫氧推进剂固体火箭冲压发动机性能的影响。结果表明,当按照气流中含氧量与纯净空气一样进行补氧时,气流中的含氧量能模拟纯净空气中的含氧量;直接加热、补氧的直连模拟计算所得的发动机真空比冲相对偏差与加热空气的燃料种类有关,以氢气为燃料的相对偏差大于0,而其它3种燃料的相对偏差小于0;从污染空气对真空比冲相对偏差的影响分析,污染空气对发动机性能的影响很小。     

针栓式喷注器无旋锥形液膜线性不稳定分析

将离心式喷嘴锥形液膜破碎模型应用于针栓式喷注器,对无旋锥形液膜进行了线性不稳定分析。求解色散方程获得了色散关系曲线,分析了无旋锥形液膜表面波发展过程。研究了喷注压降、喷注通道长宽比、液膜半锥角以及正弦模式扰动波加权因子等参数对无旋锥形液膜无量纲破碎时间和破碎长度的影响。结果表明:正弦模式扰动波比曲张模式扰动波增长更快,并且更不稳定。正弦模式扰动波在无旋锥形液膜破碎过程中占优,并且喷注压降越大,液膜破碎的越快。喷注通道长宽比的增加会使得无量纲破碎时间和破碎长度近似线性增大。针栓式喷注器设计时,为利于液膜破碎,喷注通道长宽比应取小值,而液膜半锥角应取大值。     

北大体育馆屋盖的风荷载及周边建筑干扰影响的试验研究

结合北京大学体育馆屋盖结构的风洞模拟试验,分别考虑了有无周边建筑两种情况下的风压分布。以屋盖上的平均风荷载和脉动风荷载为研究对象,对屋盖上的风荷载特性和周边建筑的干扰影响进行了详细的分析。得出的主要结论:上游建筑物的干扰一般会减小屋盖上的平均风压,增大屋盖上的脉动风压,且对迎风前缘的影响比对其他部位的影响大;周边建筑物的布置,也有可能产生"兜风效应"从而显著地增大风压;周边建筑的影响使风压分布更加分散,脉动风荷载对于总的设计风荷载来说不能忽略。     

超声速边界层三维扰动引起小激波的数值研究

通过直接数值模拟的方法,研究了M=4.5的超声速边界层中三维扰动的演化。以某一剖面为入口,加入一个及一对三维T-S波,发现随展向波数的增加,扰动幅值的增长率逐渐减小,证实了M=4.5的超声速边界层中,当三维扰动达到一定幅值时会有小激波出现,为建立可压缩流动稳定性理论提供了依据。     

微通道内亲疏水壁面特性对入口段长度的影响

针对水力直径为200μm的微尺度通道,采用数值模拟的方法研究了壁面亲疏水特性产生的速度滑移对微尺度通道入口段长度的影响,建立了包含滑移长度影响的入口段长度修正计算公式.研究表明:相同流量下,速度滑移的存在使得微尺度通道充分发展段的最大速度减小,从而缩短了入口段长度,且在低雷诺数区域,入口段的缩短效应更为显著.针对不同的...     

基于小样本数据增强的航天器表面损伤智能检测方法

在轨运行的航天器表面形成损伤有可能导致严重的后果,需要对航天器进行在轨实时损伤检测。针对航天器损伤检测图像样本难以获取的问题,本文采用智能化检测方法,提出了一种用于航天器表面损伤样本扩充的生成对抗网络,该网络能够学习单张输入图像的特征纹理表示,从而生成大量与输入图像特征相似的细粒度尺度样本,实现了少量图像数据样本的扩充。利用YOLO目标检测算法在扩充的图像样本中进行表面缺陷与损伤的检测识别,获取了较高的检测精度,为未来航天器健康状态监测与评估、通用化服务机器人应用及太空原位建设等提供了技术支撑。