微小狭缝肋矩形通道多目标优化

开展了矩形通道内微小狭缝肋的换热和流阻性能的多目标优化研究。选取缝宽、相邻缝间距、狭缝的前端面和后端面与壁面距离四个参数作为优化变量，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）获得了Pareto最优解。分析了Pareto最优前沿面上四种优化方案下微小狭缝肋的流动和传热热特性。结果表明：优化后的微小狭缝肋的换热能力与实心肋相当，而流动阻力有所降低，肋壁的换热均匀性得到显著提高。     

新一代战斗机非定常流动数值研究综述

新一代战斗机强调超机动能力和强隐身性，其中大攻角下的静态失速、动态失速及内埋弹仓绕流是与高机动和强隐身密切相关的、极具挑战的几类典型的非定常流动，它们对数值方法提出了极高的要求。为了高精度地仿真流场、清楚地揭示流动机理，有效地控制非定常流动，非常有必要发展高精度且高效率的RANS-LES混合方法体系，包含RANS-LES混合方法本身、与RANS-LES混合方法匹配的高精度自适应耗散格式、基准湍流模式、高质量计算网格、高精度时间推进方法、非定常量的统计方法等，具有极强的紧迫性。提出、发展、验证并应用该类方法数值仿真新一代战斗机（包括单独部件、组合体、甚至全机）的非定常流动，数值预测结果与风洞实验数据吻合良好；此类方法可为新型战斗机设计提供理论依据和分析手段。     

一种利用水下激光冲击处理涡轮叶片残余应力的方法

为提高涡轮叶片疲劳寿命,探索了一种利用水下激光冲击强化方法处理涡轮叶片残余应力的技术。利用波长532 nm、脉宽10 ns、能量1.2～1.5 J、光斑直径1.0 mm的YAG激光器,对涡轮叶片榫齿部位进行了激光冲击强化处理。结果表明,水下激光冲击强化方法能有效消除、调整机械加工残余应力。当激光功率密度大于2.5 GW/cm~2且小于7.5 GW/cm~2时,随着功率密度的增加,表面残余应力也相应增加;当功率密度大于10.0 GW/cm~2后,表面残余压应力随功率密度的增加而明显降低;功率密度等于7.5G W/cm~2时,表面残余应力为-419.5 MPa,为最佳。     

计算流体力学非结构混合网格高精度格式研究现状

介绍了航空CFD技术中的非结构混合网格高精度格式的基本理论和方法,国内外研究现状,几种非结构混合网格高精度格式。     

基于混合平面法的跨声速轴流压气机三维数值模拟研究北大核心CSCD

利用自主开发的三维流场求解器MFlow,基于混合平面法技术对航空发动机压气机流场进行了数值模拟。在转/静子交界面处的不同的展向位置,将流动周向平均后进行传递,使得非定常流动问题简化成为"准定常"问题,从而将计算过程简化为只需要对一个叶片流道进行计算,大大减小了计算量。通过计算得到了压气机的总体工作特性和几个关键气动参数的展向分布曲线,并将结果与试验数据进行了对比分析。计算结果和试验数据基本吻合,验证了计算程序的适用性和可靠性。     

船舶燃机电机混合动力控制方法

在对现有混合动力控制系统进行研究的基础上,提出了新型的燃气轮机和异步电机混合动力系统。采用模块化的设计方法,建立了燃气轮机、异步电机、S.S.S.离合器、并车齿轮箱、并车控制器和螺旋桨等部件的数学模型,进而构建了整个系统的仿真模型。利用外特性法建立了燃气轮机的仿真模型;采用电流滞环跟踪 PWM方法建立了异步电机仿真模型,实现了弱磁调速;建立了 S.S.S.离合器的可靠的仿真模型,能够研究并车时的冲击;设计了 2种推进方式投切策略,实现了混合动力仿真;设计了并车控制器以实现并车过程调节。对混合动力控制策略和并车过程进行了仿真,结果表明所提出的混合动力系统能够正常工作,并车控制器工作较好,并车策略有效,能够减小并车过程中的冲击。     

40CrNi2Si2MoVA钢喷丸强化层微观结构

喷丸强化在金属材料表面形成强化层,可以有效提高构件的疲劳寿命,是金属构件表面完整性制造的重要方法.喷丸强化已有效应用于40CrNi2Si2MoVA钢制构件,为了探明喷丸强化对该钢种的强化机理,本工作采用高分辨电子显微电镜(HREM)对40CrNi2Si2MoVA钢喷丸强化层微观组织结构进行了系统分析研究.结果表明:喷丸强化使40CrNi2Si2 MoVA钢组织细化,呈明显的马氏体“有效晶粒”现象,“有效晶粒”尺寸为几个纳米到几十个纳米;“有效晶粒”界面呈明显的倾转现象,相邻“有效晶粒”间转动角度为几度到几十度,最大达到30°.     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。