旋翼悬停性能的Re数影响研究

为了解决由旋翼模型风洞试验数据预估全尺寸旋翼性能的问题,开展了旋翼模型悬停性能试验数据的Re数影响及修正方法研究.采用3种旋翼的不同尺寸的模型进行了对比试验,通过试验结果的分析,研究了胁数对旋翼悬停效率的影响规律;按照旋翼理论的有关公式和定义,参考粘性流体力学的研究结果,推导了对悬停效率进行Re数效应修正的公式;利用推导的公式,对模型试验结果的悬停效率进行了修正计算和比较.对比试验结果表明,Re数较小的旋翼模型的悬停效率相对较低;修正计算结果表明,利用笔者推导的修正公式,可以对旋翼模型试验的悬停效率进行合理的Re数影响修正.     

求解二维Hamilton-Jacobi方程的一类无波动的耗散差分格式

将二维Hamilton-Jacobi方程转换成双曲型守恒律方程组,然后利用求解一维H-J方程的一类无波动无自由参数的耗散差分格式的思想,构造了一类求解二维H-J方程的差分格式.数值实验结果表明:该格式易于计算且分辨率较高.     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

起降和航路阶段的ISA偏差对指示高度的影响及修正研究

气压式高度表作为现代航空器使用的主高度表,是根据国际标准大气（ISA）压力与高度的一一对应关系来指示飞机的高度。当外界大气和国际标准大气不同时,其指示高度必然产生偏差。大气的偏差可以分为压力偏差和温度偏差。本文将分析起降和航路阶段的ISA偏差对指示高度的影响并给出修正方法。     

基于多次附加质量模态试验的动力学模型修改

用增加附加质量的模态试验修正结构动力学有限元模型是一种新颖的精确建模方法,但当测试模态数目较少时,由于识别方程中未知数数目大于方程数,计算精度会很差,影响了该项技术的实际应用.本文提出了一种用多次改变附加质量的多次模态试验数据来修正有限元刚度、质量矩阵的改进方法.该方法可增加参数识别方程个教,从而能有效地将参数识别欠定方程组变为超定方程组,使矩阵参数修正的准确性有效提高.文中通过两个例子具体研究了附加质量的模态试验次数与刚度、质量阵元素的修正精度及模型修改后模态计算精度的关系,表明该方法可行且有效.     

基于灰色关联分析的中国二氧化碳排放量影响因素分析(英文)

如何实现中国碳减排目标已经成为当前的研究热点,为完成减排目标首先要研究中国CO2排放量的影响因素。首先利用灰色关联分析方法选择与中国CO2排放量灰色关联度最高的3个变量:能源消费量、第三产业比重、外贸依存度。协整检验表明中国CO2排放量和3个影响因素之间存在长期协整关系,本文同时建立中国CO2排放量的长期协整方程和短期误差修正模型。运用误差修正模型得到的中国CO2排放量预测值与真实值的比较和得到的统计值均表明本文建立的模型有较好的解释能力和信度。     

非稳态流体网络模拟新方法及其应用

推导了一种新的非稳态流体网络模拟方法应用到流体系统沿程温度、压力、流量的非稳态特性预测中.本方法将流体系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,应用压力修正和微积分方法相结合的综合方法进行模拟.程序应用到NASA的推进剂压缩模型中,并与经验关联式和NASA的程序模拟结果进行了对照,结果吻合地较好,证明了程序的可行性,验证后的程序被应用到航空发动机冷却流路模拟中.      

冲压发动机燃烧室性能参数探讨

针对亚燃冲压发动机直连式试验中燃烧室性能评价的问题,对原有的燃烧效率及总压损失等评价指标进行了介绍,同时对自由射流试验与直连式试验之间的联系与区别进行了分析,并阐述了现有评价指标的局限性。为了综合衡量总温及总压对直连式试验中发动机整体性能的影响,从而为自由射流试验中燃烧室结构的设计提供参考,依据直连式试验的特点,建立了基于推力性能的新型评价指标———修正动量比。针对一组亚燃冲压发动机直连式试验数据,计算了其燃烧效率、总压损失及修正动量比。结果显示,三种方法计算出的修正动量比具有相同的变化趋势,修正动量比与燃烧效率及总压损失所反映的燃烧室性能比较吻合。     

基于云自适应粒子群算法的高压转子复杂接触有限元模型参数修正

为建立更加准确的航空发动机高压转子的有限元模型,提出一种修正有限元模型描述航空发动机复杂接触的方法.将修正问题转化为求解定义在时域的误差函数的极小值,运用云自适应方法动态调整粒子群算法的惯性权重,使得算法在接近较优解时,惯性因子分布在云低端,有利于收敛得到更优解;当问题解较差时,其惯性因子分布在云顶端,有利于跳出局部极小点,扩大搜索范围.以仿真算例和实际航空发动机高压转子模型为例,通过与相关算法的修正结果比较,证明该算法是可行且有效的.      

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.