可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方法

在可压缩流动问题的数值模拟领域,激波的高分辨率计算已取得重要进展.但是包含物质界面的可压缩多介质流动的数值模拟还存在诸多数值挑战,主要表现为界面处数值耗散过大和非物理振荡等问题.界面处流体性质的不连续性是造成可压缩多介质流动问题物理建模与数值方法困难的主要原因.为了建立一套高效的可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方案...     

三维光晶格在镱原子光钟中的应用研究

首先介绍了镱原子光晶格钟的基本原理及构成,随后提出了三维光晶格在镱原子光钟上应用的可行性。通过操控光晶格中冷镱原子的量子特性,降低了光晶格频移的不确定度,提高了光钟性能。在Mott绝缘区域中将冷镱原子装载到三维光晶格的基带中,使原子密度最大化,从而极大地抑制了光频移。在JILA小组锶原子费米简并三维光晶格的实验基础上,提出了对于镱原子光钟也可采用三维光晶格结构的方案,阐述了抑制镱原子光钟三维方向标量、矢量和张量频移的方法。最后对冷镱原子三维光晶格钟的应用研究进行了展望。     

基于疲劳-蠕变载荷等效转换的涡轮盘载荷谱编制及寿命预测

针对雨流计数法在峰谷值提取时进行等值压缩,忽略保载时间的问题进行了改进,提出了一种基于损伤曲线的疲劳-蠕变载荷等效转换方法。利用非线性疲劳损伤累积函数和损伤等效原则,建立了不同应力水平、不同保载时间下疲劳-蠕变载荷与疲劳载荷之间的等效换算模型。利用涡轮盘材料试验数据,计算了不同循环加载条件下的等效换算比,得到了其随保载时间的变化规律。利用改进的雨流计数法,编制了航空发动机高压涡轮盘载荷谱,并将其与寿命-时间分数预测法相结合,得到了涡轮盘剩余寿命。结果表明,改进的雨流计数法综合考虑了疲劳-蠕变耦合损伤对涡轮盘寿命造成的影响,相比于传统雨流计数法,寿命预测误差降低了15.02%,验证了该方法的有效性。     

航空复合材料加筋板压缩屈曲及后屈曲力学性能

航空复合材料加筋板由于具有良好的力学性能,广泛地应用于航空结构中。本工作研究了航空复合材料加筋板压缩屈曲及后屈曲力学性能,首先应用工程方法对复合材料加筋板进行压缩稳定性计算,得到加筋板的屈曲载荷和破坏载荷的预估值;其次,开展复合材料加筋板压缩稳定性实验,得到实验件的屈曲及破坏形式、实验件的载荷-应变及载荷-位移关系和实验件的屈曲载荷和破坏载荷。结果表明:采用工程方法得到的计算结果与实验结果较为吻合,屈曲载荷和破坏载荷的误差分别为6.12%和9.31%,合理应用工程方法可以为实验提供较好的指导;加筋板的破坏形式为壁板的分层、鼓包和撕裂、筋条的断裂以及筋条-壁板的脱粘;屈曲比为1.65的复合材料加筋板具有较强的后屈曲承载能力;工程中可充分应用加筋板的后屈曲承载能力提高结构的利用效率。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

航空发动机空气系统和热分析的耦合计算与试验验证

针对航空发动机空气系统设计和热分析计算分开进行且不考虑发动机部件对空气系统换热影响的特点,结合热分析计算实际,通过计算空气与热端部件之间的热量交换,建立了空气系统和热分析的耦合计算方法,并通过试验予以了验证。计算结果和试验结果的对比表明,耦合与非耦合计算的腔室压力基本相同,但耦合计算的腔室温度更接近试验结果,耦合计算相比于非耦合计算与试验的温度误差减小9.7K,耦合计算方法有利于减小空气系统温度计算误差。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。      

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。