基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法

基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。     

基于PIV技术的单圆孔脉冲射流流场特征

对稳态射流及脉冲射流冲击靶板时的流场特性结构进行了探索和分析。采用高频粒子图像测速技术,在射流管口到冲击靶板间距为6倍管径的条件下,对稳态射流进口雷诺数为6 000的稳态射流及脉冲频率为20 Hz的脉冲射流进行了实验测量,得到了射流核心区、壁面射流区及滞止区内的速度分布。研究发现:①由于射流剪切作用的影响,脉冲射流核心区的最大轴向脉动速度为稳态射流的3倍。②滞止区内,由于射流的剪切作用和壁面的滞止作用,导致了脉冲射流轴向速度梯度最大为稳态射流的2倍,同时,滞止区内的最大脉动速度是稳态射流脉动速度的3倍。③脉冲射流对壁面的卷吸以及旋涡的产生和传播过程,破坏了壁面射流区稳定的速度边界层。相比稳态射流,脉冲射流的流场增加了湍流相干结构的含能并产生周期性的大尺度卷吸涡。     

超紧凑燃烧室内流场水流模拟实验研究

为探究超紧凑燃烧室内流场结构和数值模拟结果的准确性,根据相似原理,搭建了超紧凑燃烧室内冷态流场水流模拟实验装置。用红墨水作示踪剂,显示超紧凑燃烧室周向环腔内不同位置的流场轨迹。在满足与水流模拟实验雷诺数相等的情况下,以空气为介质用Fluent软件对超紧凑燃烧室内冷态流场进行数值模拟。数值模拟与水流模拟实验结果对比表明,所得流动轨迹形状相似,运动趋势一致。利用水流代替空气流研究超紧凑燃烧室内冷态流场特性,能更直观地验证流场结构数值模拟结果的可靠性。     

NASA研制月球挖掘机RASSOR能在月球上制造燃料与水

据报道,NASA工程师们正在研制一个装配有强大挖掘设备的月球土壤挖掘机样机,该样机能呈现多种不同形状,以完成多种任务,其可靠性足以执行数年的日常基础工作。NASA在一份声明中称,这台机器人样机被称为"土壤先进月表系统运行机器人"(RASSOR),"身体"两侧分别装有一个挖掘铲斗,能够反向旋转,一端提供牵引力,让另一端挖掘土壤。RASSOR现还处于初级阶段,尚不能进入太空,但尽管如此,其前景仍被看好。     

可用于光滑切削成形的带锋利切削刃的铣刀

对于瓦尔特公司来说,刀具和模具制造是传统的重要行业。作为金属切削行业的专家,使用整体硬质合金铣刀和可转位刀片的铣刀提供全面的、对外形有很高要求的铣削应用中,无论是需要去除大体积材料还是需要实现镜面质量都表现优异。瓦尔特公司的旋转刀具的开发负责人Josef Giessler解释说:"用于刀具和模具制造的硬质合金材质是标准材质,也可用于其他领域的加工,"他回顾了刀具的演变。"这些切削材料仍然保留了10%的钴含量,可以用作硬度约52HRC的材质。"     

低速风扇气动旋转不稳定性问题的实验研究

阐述了对国内外风扇气动旋转不稳定性研究现状,并总结出一些特征。然后介绍了北京航空航天大学的低速风扇实验台,并在该实验台上进行了风扇气动旋转不稳定性的实验探究。实验中,应用了管道声模态的测量和分析技术。结果表明:风扇气动旋转不稳定性的频率特征表现为转频的非整数倍,并且随着节流工况的改变,1阶叶片通过频率处的纯音会被削弱;同时,旋转不稳定性还存在一定的模态特征。     

三维PIV中透视成像的视点定位与透视平面的确定

对三维ＰＩＶ中透视投影的视点定位与透视平面的确定技术作了深入的研究，提出了一种确定观点坐标与透视平面的方法，给出了相应的数学关系式，最后通过实验的方法对视点坐标与透视平面的确定技术进行了检验。     

尾旋预测技术

研究了旋转气流环境中快速鉴定飞机气动特性的兰利尾旋风洞中的旋转天平设备。设计者为获得机内旋转天平数据图表，预测稳定尾旋模型并同时获取数据，可在现场研究高抗尾旋形态，如果尾旋特性用于特技飞行或训练，就可演示所希望的尾旋特性。旋转天平数据也用于计算随时间变化的最初阶段、发展阶段和改出尾旋阶段。本文介绍和讨论这些尾旋分析技术：旋转天平数据评价，稳定尾旋平衡预测，大角度、六自由度随时间变化的计算。     

神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究

风洞流场的多维性、复杂性以及马赫数的不可直接测量、马赫数控制一直是风洞控制的难点和重点。笔者在研究FL26Y风洞流场特性的基础上，应用神经网络技术，研究马赫数在线辨识问题，为高精度风洞流场马赫数控制提供技术支持。首先介绍神经网络马赫数辨识原理，然后介绍神经网络拓扑结构的设计，并构造神经网络的马赫数辨识模型(NNI)。最后通过软件实现及仿真研究动态数据优化、软件滤波以及动量系数对网络学习性能的影响，进一步验证神经网络辨识器在实时性、自适应性、以及辨识精度等方面的优越性。