航空活塞二冲程发动机的可变排气阀换气过程

航空活塞二冲程发动机的换气过程直接影响发动机的性能,采用可变排气阀可以改善发动机的动力性能。通过GT-Power软件搭建发动机一维整机模型,进行可变排气阀的仿真研究,分析了发动机在不同转速、不同排气阀状态下的换气过程及排气阀状态对换气过程的影响。在此基础上,还对定速巡航工况下(6500r/min转速、50%节气门开度)的排气阀状态进行了优化。结果表明:不同的排气阀状态可以改变发动机排气过程压力波动的相位,从而影响发动机的换气品质及燃烧过程;在定速巡航工况下,排气阀为中等开度时(初级阀关闭、次级阀开启),其发动机动力性能达到最优。     

盘腔进气位置对径向预旋系统的影响

为减少径向预旋系统的流动损失,运用数值模拟方法对不同盘腔进气位置的径向预旋系统进行分析,结果表明:随着盘腔进气径向位置的增加,预旋喷嘴出口气流旋流比随之逐渐减小,径向预旋系统的温降系数及总压损失系数均随之逐渐增大。当旋转雷诺数等于7.9×106,盘腔进气位置由低位向高位变化时温降系数最大可增加525%,同时总压损失系数增加3.93%。径向预旋系统内比熵增主要发生在预旋喷嘴和共转腔,约占系统总体比熵增的80%。随着盘腔进气径向位置的增加,径向预旋系统总体比熵增降低,预旋喷嘴比熵增占比逐渐增大,共转腔比熵增占比逐渐减小。     

极低压下两相流挤压油膜阻尼器油膜参数特性

针对极低供油压力工况开展实验研究,以考察气液两相流对挤压油膜阻尼器(SFD)油膜参数特性的影响。结果表明:当SFD入口气体体积分数小于0.9时,油膜阻尼随着入口气体体积分数的增加而减小,直至气体体积分数增大到0.9时,油膜阻尼是纯油状态时阻尼的60%;当气体体积分数大于0.9时,油膜阻尼大幅减小至几乎可以忽略不计。现有理论模型并不适用于极低供油压力工况。基于实验结果,找到了最符合SFD两相流动的等效黏度模型,其理论预测的油膜阻尼与不同供油压力下的实验数据吻合较好,为SFD两相流研究的模型选择提供了依据。     

推力室状态对其声学振型及其阻尼特性的影响

为确定工程中冷态条件下获得的推力室声学特性能否表征真实条件下的声学特性,研究了冷态无流动、热态气相流动和湍流两相燃烧三种状态下推力室声学振型及其阻尼特性。在推力室稳态流场中的有限区域施加数值定容弹,激发其具有多模态声学振型的大幅值压力振荡,采用衰减时间和半带宽来定量评价所激发的不同声学振型压力振荡衰减快慢,进而获得其阻尼特性。在相同过载比的数值定容弹激励下,在冷态条件下能激发包含更多声学振型压力振荡,且该振荡衰减时间更长,相同振型压力振荡衰减比热态条件下慢。在冷态条件下,一阶切向振型振幅最大,为最容易被激发声学振型;一阶纵向振型半带宽最小,为最难衰减的振型。在热态条件下,一阶纵向振型为最容易激发声学振型,也为最难衰减声学振型。从所激发的主要振型及其相对衰减的快慢来看,冷态条件下获得的声学特性能够表征真实条件下的推力室的声学特征。     

超声速进气道压力估算方法及验证

进气道载荷的预示和限制是超声速飞行器设计中的关键问题。以典型颌下进气超声速飞行器为研究对象,对其进气道流场进行数值仿真,研究不同马赫数、攻角、侧滑角及余气系数条件下的进气道压力特性;针 对进气道压力工程估算及设计需求,使用无量纲和解耦的方法,对进气道压力经验公式进行拟合;反算飞行试 验中的进气道压力,并与测量结果进行对比。结果表明:进气道压力随马赫数增大而增大,随余气系数增大而 减小;正常工作包线内,较小的攻角、侧滑角对进气道压力影响不明显;进气道压力经验公式计算值与飞行试验 测量值符合较好,具有较高的精度。     

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。     

某型主燃油泵调节器起动副油路压力低故障分析

针对某型主燃油泵调节器起动副油路压力低故障,从发动机控制计划和该型主燃油泵调节器工作原理入手,分析导致副油路压力低的相关结构,逐层逐级定位,最终确定固定压板高度差为故障原因并进行了试验验证,成功排除故障并提出改进措施,为此类故障的分析及排除提供参考。     

某型电调控制器滑油压力偏高故障研究

针对某型发动机电调控制器在模拟参数测试过程中出现滑油压力偏大的故障现象,阐述了电调控制器的功能及工作原理,并在故障定位后对故障现象、故障机理进行分析,以公式为基础进行了故障验证,为该产品同类故障的排除提供有效的解决方案。     

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

基于两相流模型的挤压油膜阻尼器空化流场特性数值模拟

基于气液两相流理论中的Mixture模型和Zwart-Gerber-Belamri空化模型,采用动网格技术建立了两端开口中心槽供油型挤压油膜阻尼器三维非定常空化流场求解模型。数值模拟表明:随着阻尼器内环进动,考虑两相流动的油膜低压区在中心槽的两侧产生两道对称的条状负压带,条状带内具有较高的气相体积分数;阻尼器低压区的压力和气相体积分数对进油孔位置十分敏感,阻尼器油膜力和流场气穴比的变化频率与进油孔数密切相关。内环同心进动半径、进动频率对阻尼器空化流场影响的数值计算表明,进动半径和频率的增大均会使得流场内的空化现象加剧,同时气穴比的相位滞后现象愈加显著。