纳米复合相变材料熔化过程数值模拟

相变储能技术在航空航天等领域具有广泛的应用前景,但是相变材料导热性能差制约了其工程化应用。高导热的纳米材料能够有效提高相变材料的导热性能。为了对其相变现象进行更精细的模拟分析,基于Maxwell-Garnett等效介质理论（EMT）建立3种具有代表性结构的纳米复合相变材料详细物性参数,将流体体积（VOF）模型与焓-多孔介质模型相耦合,在考虑相变材料体积膨胀的情况下,数值模拟了纯石蜡、添加不同体积组分金刚石纳米粒子（ND）、单壁碳纳米管（SWCNT）和石墨烯纳米片（GnP）的纳米复合相变材料在定温边界条件下的固液相变过程。结果表明:相变材料熔化过程中对流效应主要分布在临近固液相界面、临近加热壁面及临近气液两相交界面这3个区域;3种纳米粒子中GnP的导热强化效果最佳,相比纯石蜡,添加体积分数为3%的GnP纳米复合相变材料固相导热系数提高了486%,相变材料的熔化时间缩短了69%;升高壁面温度能够有效缩短复合相变材料的熔化时间。      

液体火箭发动机喷管壁面辐射热流的数值计算

为火箭发动机喷管设计及其冷却系统的设计提供有效参考数据作为应用背景,计算喷管壁所受的红外辐射热流。分别推导了有限体积法和反向蒙特卡罗法适用于不含粒子条件下喷管壁面所受红外辐射热流的计算公式,并针对不同的边界条件设定,重点分析了有限体积法的特性,并提出了有限体积法的局限性。最后,以某三维双圆弧喷管模型为例,用有限体积法和反向蒙特卡罗法自主编写程序计算在不同边界设定下壁面受到的红外辐射热流密度。通过计算结果对有限体积法的局限性进行了论证,同时肯定了反向蒙特卡罗法在壁面辐射热流计算上的优势。     

非结构三角形网格的一个ENO型有限体积方法

基于双曲型守恒律方程,对非结构三角形网格给出了一种ENO(Essentially Nonoscillatory Scheme)型有限体积格式,方法的主要思想是先对每一个三角形单元构造一个加权的二次插值多项式,而在计算交界面的流通量时采用了两点高斯积分公式以保证格式的整体精度,时间离散采用三阶TVD Runge-Kutta方法.最后给出了该格式收敛的数值阶,并对前台阶问题进行了计算.      

用于复杂流场数值模拟的重叠／嵌套网格方法

介绍了一类用于复杂流场数值模拟的重叠／嵌套网格方法。它是一类多块结构化网格,可用于有或无多重网格加速收敛技术的有限体积、有限差分等计算。其基本思想是把复杂流场的计算区域化分成相对简单的子区域,每个子区域上的网格可以独立生成;网格界面之间的流场信息交换通过三线性插值来实现,通过修改流场解算方法来排除洞中的点。     

油液监测技术及其在航空发动机故障诊断中的应用

重点介绍并对比研究了几种油液监测方法 ,并阐释了该技术的应用及发展方向     

一种适用于进气道/风扇一体化计算的体积力模型

全流道的进气道/风扇一体化计算虽然能捕捉到全面、完整的流场细节,但仍然需要消耗大量的计算资源。为了节约计算成本,利用有限的设备达到快速高精度计算的目的,采用自行发展的块体积力模型替代真实叶片进行一体化计算。该模型将叶片流域沿周向等距分成若干块,每个块的体积力源项关联于叶片前缘参数。研究结果表明:该体积力模型能够准确地模拟出流场特征与细节。在均匀来流下,各参数的相对误差在0.5%以内。同时,在大S弯进气道高畸变来流条件下,与冻结转子方法计算结果相比,总压比、总温比和等熵效率的相对误差分别为4.49%,0.26%和2.38%。     

分数阶Cohen-Grossberg神经网络的Mittag-Leffler稳定性

在整数阶 Cohen-Grossberg神经网络与分数阶理论及分数阶神经网络的基础上,提出了分数阶 Cohen-Grossberg神经网络。为了研究该类型神经网络,引入 Mittag-Leffler函数并利用 Mittag-Leffler函数及分数阶导数的相关性质,进而通过构造 Lyapunov函数的方法,研究了分数阶 Cohen-Grossberg神经网络的 Mittag-Leffler稳定性,并最终给出了相应的充分性条件。最后,通过实例仿真验证了结论的正确性。     

预测纳米多孔铜弹性模量的随机分布单胞模型

纳米多孔铜的弹性模量实测值远低于分子动力学的模拟结果,且实际韧带尺寸远大于分子动力学模拟结果。通过Python平台在ABAQUS中构建纳米多孔材料的随机分布单胞模型,基于热应力比拟方法,用多尺度均匀化方法求出均匀化弹性参数。首先,利用所提模型预测纳米多孔金的弹性模量并与实测结果进行了对比,两者的高度吻合说明所提模型的有效性。其次,预测并分析了不同体积分数下纳米多孔铜的均匀化弹性模量,发现了纳米多孔铜均匀化弹性模量随着体积分数变化的阈值现象,并从力学角度对其机理进行了解释,分析了预测结果大于实测结果的影响因素。      

基于D-S证据理论的磨粒识别

基于D-S证据理论的信息融合方法应用于磨损颗粒的自动识别,编制了相应的计算机识别程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行筛选和统计分析的基础上,确定了各参数的统计容许限和决策基元概率。通过对一组标准磨粒的模拟识别试验,显示该方法具有算法简单、运行可靠、识别正确率高以及识别速度快的优点。