超临界压力下竖直圆管内正癸烷对流换热不稳定性实验

以超临界压力正癸烷为工质,在内径2mm的竖直圆管内进行了不同工况条件下的流动与换热不稳定性实验研究。实验发现两种原理的不稳定性现象。转捩型是由于流动状态由层流向湍流转变引起,多为随机的小幅震荡,约在Re=5000左右出现;物性型由准临界温度附近剧烈变化物性所致,具有较大振幅和固定周期,约8~15s。增强系统稳定性的方法主要包括提高进口流体温度、升高压力或者采用向下流动方式。实验还发现在振荡区间内存在稳定区间现象。     

双机协同无源定位的飞行试验方法研究

分析了基于测向交叉定位的双机协同无源定位原理,构建了误差模型,给出了影响定位误差的因素。并从双机定位基线、目标机进入距离和目标机进入方位三个因素进行了双机协同无源定位误差的仿真。通过基于定位精度要求的试飞剖面设计,给出了两种典型的双机协同无源定位试飞航线,并给出试飞结果评估的方法和流程。     

基于嵌套网格的CHN-T1标模数值模拟

为响应第一届航空CFD可信度研讨会(AeCW-1),对CHN-T1标模翼身-尾翼组合体构型采用两种RANS求解器进行了基于结构化嵌套网格的网格收敛性研究和抖振特性计算,并与对接网格结果进行了对比分析。参考AeCW-1网格生成指南自主研发了一族以约3.3倍规模增长的稀-中等-密-特密嵌套网格系列。相比于分区点对接网格,融合了贴体网格和笛卡尔网格优势的嵌套网格从根本上降低了网格生成难度,单块网格拓扑形式更为合理且正交性较好,同时能够有效地平衡近场和远场的网格量。对于跨音速运输机构型,同等规模下嵌套网格的物面网格密度较对接网格更大,能够对激波和分离等复杂流动进行更理想的预测。对比计算过程中,自研求解器OFS3D表现出了较高的嵌套网格计算效率和可靠性,而NASA CFL3D求解器的嵌套网格计算能力有待进一步挖掘和验证。计算还发现,不同湍流模型得到的表面压力分布、分离区大小以及最大升力系数存在差别,而风洞模型支撑和机翼静气弹变形对飞行器力矩特性预测影响较大。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

2050铝锂合金形变热处理工艺

为获得较优的2050铝锂合金形变热处理工艺,本文采用正交试验和极差分析探究固溶温度、预变形量、时效温度与时效时间对合金力学性能和组织的影响。通过TEM、金相分析不同工艺下材料的微观结构,探究其与力学性能间的影响关系。结果表明,固溶温度525℃,预变形量12%,时效温度160℃,时效时间48 h的工艺参数能够获得较优综合力学性能。     

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

石英谐振加速度传感器芯片设计与仿真

分体式石英谐振加速度传感器在性能提升上受到装配误差等因素的影响较大,故提出一种全石英谐振加速度计芯片结构,包括下层的硅结构和上层的石英结构。下层的硅基底仅作为支撑结构进行加工制作,敏感单元为全石英材料,硅结构与石英结构键合到一起,结构加工完成后去除硅材料,以释放石英敏感单元。整体结构为中心对称,包括质量块、音叉结构、微杠杆结构和应力分配梁,芯片通过微杠杆结构来增大传感器的灵敏度,并通过应力分配梁使石英音叉两根振梁上的内应力均匀一致。通过仿真验证了设计的有效性,仿真的差动灵敏度为35Hz/g。     

Aerodynamic optimization design of general parameters for cycloidal propeller in hover based on surrogate model

A surrogate-model-based aerodynamic optimization design method for cycloidal propeller in hover was proposed, in order to improve its aerodynamic efficiency, and analyze the basic criteria for its aerodynamic optimization design. The reliability and applicability of overset mesh method were verified. An optimization method based on Kriging surrogate model was proposed to optimize the geometric parameters for cycloidal propeller in hover with the use of genetic algorithm. The optimization results showed that the thrust coefficient was increased by 3.56%, the torque coefficient reduced by 12.05%, and the figure of merit (FM) increased by 19.93%. The optimization results verified the feasibility of this design idea. Although the optimization was only carried out at a single rotation speed, the aerodynamic efficiency was also significantly improved over a wide range of rotation speeds. The optimal configuration characteristics for micro and small-sized cycloidal propeller were: solidity of 0.2-0.22, maximum pitch angle of 25°-35°, pitch axis locating at 35%-45% of the blade chord length.      

热障涂层在涡轮叶片应用中的热防护有效性

建立了含热障涂层的涡轮叶片简化传热模型,通过理论推导建立了热障涂层的有效性判据,并基于此进行了热防护有效性分析。理论分析与数值实验表明:由热障涂层带来的复合传热表面传热系数的变化会显著影响热障涂层的热防护效果;在发动机典型工况下,对于处于高温区的高压涡轮叶片前缘处,热障涂层引起的复合传热表面传热系数变化率最大值的范围为1.25%~10.83%以满足热防护有效性要求。在工程中应特别注意由于热障涂层的应用带来的复合传热表面传热系数的变化,否则会导致热防护失效,甚至产生反效果。