基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

张力腿漂浮式风力机的运动响应计算

漂浮式风力机与近海桩基式风力机、陆上风力机差异很大,特别是漂浮平台设计复杂,对仿真工具要求更高。海上风力机除受气动载荷之外,还需进一步考虑海洋环境所施加的各种其他载荷。采用自由涡尾迹方法计算风力机气动性能,分别采用线性波和PM频谱模拟波浪运动并应用Morison方程计算波浪载荷。构建张力腿漂浮平台结构动力学方程,以气动载荷和波浪载荷为激励,得到平台响应,并反馈至气动计算,从而完成气动、结构和水动的耦合计算。最后以大型风力机NH1500为例,对张力腿式海上风力机进行仿真模拟,对比分析来流风速、浪高和波浪入流角对漂浮平台运动和风力机气动性能的影响,采用PM频谱模拟真实海况并计算漂浮式风力机动态响应,为漂浮式风力机设计提供了依据。     

基于特征参数的吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化

针对吸气式高超声速飞行器上升段轨迹优化问题,提出并研究了基于特征参数的轨迹优化方法。首先,建立了吸气式高超声速飞行器动力学模型,给出了气动力和推力模型。根据上升段轨迹特性,建立了基于指数函数和多项式的控制变量的取值模型。该模型取决于若干特征参数,从而将一个求解泛函的最优控制问题转化为求解特征参数的非线性规划问题,并采用序列二次规划算法求解。针对初值敏感性,提出了基于遗传算法的初值选取方法,以及基于物理意义的手动选取方法。     

潜入喷管北壁区流场影响因素实验研究

应用相位多普勒粒子分析仪（ＰＤＰＡ）对含潜入喷管、通道为矩形的固体火箭发动机准冷流模型内流场进行测量,研究了雷诺数和背壁空腔形状对背壁区流场的影响。结果表明,随着雷诺数增大气流分离点向下游移动,回流速度增大,椭圆形后封头、直线形喷管背壁构成的背壁区回流速度比圆形后封状、台阶形喷管背壁大。对于潜入深度大的喷管,气流在燃烧室壁面分离,背壁区形成强旋涡;而潜入深度小的喷管,分离点会后移至后封头上,在背壁     

埋入式进气道流场的雷诺应力测量和频谱分析

本文给出了埋入式进气道内湍流流场的雷诺应力测量和频谱分析结果。在研究中利用“Ｘ”双斜丝探头测量了低速下埋入式进气道出口截面上六个雷诺应力分量沿径向和周向的分布,继而把两个单丝热线探头分别置于进气道的进、出口,通过ＣＦ－９２０频谱仪分析两个动态信号的自功率谱和互相关性质。结果表明埋入式进气道出口近壁区气流的雷诺应力呈明显的各向异性,其上游的气流脉动是按气流平均速率向下游传输的。     

喷管潜入段二维两相冷流实验

建立了喷管潜入段二维两相冷流实验设备,进行了相应的实验。实验清晰地显示了在潜入喷管进口背壁凹区旋涡的产生、稳定、消失,以及粒子的冲刷、粘贴、脱落、沉积等反复作用的复杂现象,它们与流动的雷诺数、粒子的含量和尺寸、潜入喷管进口处的形状和潜入深度、背壁型面等因素有关。     

基于非结构网格的涡轮气热耦合数值方法研究

利用课题组自主开发的三维非结构隐式N-S计算软件CU_Turbo,采用气热耦合计算方法,对MarkⅡ内冷径向涡轮导向叶片、带气膜冷却涡轮导叶MT1的流场和温度场进行了数值模拟。计算过程中,隐式时间推进中Jacobi ans矩阵采用对Roe通量的一种近似方法求解。结果表明,计算值与试验值吻合良好,验证了气热耦合计算方法的实用性和有效性,为涡轮工程设计提供了一种新的计算分析方法;涡轮叶片通道内附面层的不同流动状态及气膜冷却,对当地换热都有很大的影响。     

悬停状态下无铰旋翼模型气弹稳定性试验

通过悬停状态下2m直径旋翼模型试验, 研究了旋翼结构参数及动力学参数对无铰旋翼桨叶气弹稳定性的影响, 参数包括桨叶总距角、预锥角、预掠角、摆振频率和旋翼转速。桨叶为挥-摆-扭耦合结构, 并能构成面内柔软和面内刚硬旋翼。试验采用在垂直方向以摆振后退型频率进行周期变距激振的新方法, 得到了与理论相一致的结论。      

超燃燃烧室一维流场分析模型的研究

对公开发表的用于超声速燃烧流场分析的几种一维模型进行了研究，指出了其中存在的问题，研究结果表明：基于实验静压数据的一维模型，若不借助必要的流场测量数据或分析结果，或借助于经验性的处理方法，单靠一维假设，无法获得较为完整的一维流场分析结果。改进后的一维模型降低了数据处理过程中的不确定性，提高了对一般情况的适应能力。用编制的计算程序SSC-2对两组典型的超燃燃烧室壁面静压实验数据进行了演算，取得了燃烧室出口总压恢复系数的计算值与测量值基本一致的好结果。