混合流场控制的大涡模拟

采用大涡模拟方法研究了三维小扰动下,混合流场大尺度拟序结构的产生和演化过程,捕捉了展向涡的卷起、配对、合并,以及二次流向涡的出现等大尺度的三维拟序结构,分析了拟序结构与入口扰动方式之间的内在联系,再现了涡卷自身撕裂而引发转捩的现象。     

二维结构/非结构混合网格的生成及其流场模拟

采用分区求解方法在二维结构/非结构混合网格中对粘性绕流作了数值模拟。利用层面推进法生成绕物体的O形结构网格,利用推进阵面法在结构网格外生成非结构网格。在结构网格区内,采用B-L湍流模型,求解雷诺平均N-S方程。在非结构网格区内求解Euler方程。两区的解通过在交界面上满足通量守恒条件进行耦合。数值算例表明了方法的有效性和实用性。     

多股射流横向喷入有约束管流过程的模拟

用基于控制体的有限差分方法对一排射流横向喷入管流的流场进行了数值分析，以建立流场温度分布和上游流动条件及几何参数的关系，可变的参数包括：喷嘴直径，喷嘴数，圆柱管半径，射流与主流的体积流量比，温度比和动压比，结果发现，动压比，喷嘴个数和喷嘴间距是三个重要变量，通过对模拟结果的函数拟合，发现射流喷射深度与动压比除以喷嘴数的平方之间的关系可用一个对数函数很好地描述，给出了适用最佳混合的喷射深度和喷嘴间距，提出了可用于结构实设计的程序。     

固液混合火箭发动机燃烧的边界层计算

针对固液混合火箭发动机典型的边界层燃烧理论，用边界层的方法对固液混合火箭发动机燃烧进行了计算，计算采用二维轴对称的层流边界层方程，化学模型采用有限速率模型。计算考虑了不同氧化剂流率，不同吹入参数的多种情况，得到了固体混合发动机边界层的温度场分布，并利用计算结果，拟合了固体燃料的燃速公式，与相关文献的比较说明计算正确，结果符合燃烧机理和流动规律，为进一步研究固液混合火箭发动机的燃烧问题打下了基础。     

基于非结构重叠网格的螺旋桨滑流非定常数值模拟

基于各向异性非结构混合网格及多套网格重叠技术,通过求解非定常雷诺平均Navier-Stokes(URANS)方程,分别研究了螺旋桨动力特性和螺旋桨滑流对涡桨飞机气动特性影响。运用物面相交准则实现多套网格间的挖洞,采用距离权和三线性插值技术传递重叠区变量信息,并针对定轴旋转优化了网格重叠边界。采用双时间步求解控制方程,内迭代计算采用LU-SGS(lower-upper symmetric Gauss-Seidel)方法。模拟了单独螺旋桨旋转的非定常流动,计算的拉力系数和扭矩系数与试验结果一致,表明采用的数值方法和网格技术能有效模拟螺旋桨滑流效应。数值模拟了某涡桨飞机,对比了有无滑流下飞机的气动特性,给出了滑流对飞机影响。结果表明:滑流导致其后部气流加速和旋转,改变飞机气动特性,增大飞机的阻力和俯仰力矩,导致气流下洗,影响机翼及平尾压力分布。      

甲烷摩尔分数及初始压力对甲烷/RP-3航空煤油混合燃料燃烧特性的影响

采用定容燃烧实验装置获得初始温度为450K、初始压力为0.1~0.3MPa、当量比为0.7~1.5以及甲烷摩尔分数为0~0.8工况下甲烷/RP-3航空煤油混合燃料火焰发展特性图片、马克斯坦长度和层流燃烧速度等燃烧特性,分析甲烷摩尔分数及初始压力对甲烷/RP-3航空煤油混合燃料燃烧稳定性及层流燃烧速度的影响。结果表明:当量比为1.3时,随着甲烷摩尔分数增加,甲烷/RP-3航空煤油混合燃料燃烧趋于稳定,初始压力对燃烧稳定性影响较大,随着初始压力增加,燃烧稳定性变差。混合燃料马克斯坦长度随当量比增加而减小,当甲烷摩尔分数增加时,混合燃料马克斯坦长度减小趋势变缓,当初始压力增加时,混合燃料马克斯坦长度减小趋势明显变缓。混合燃料层流燃烧速度随当量比增加呈现先增大后减小的变化趋势。当甲烷摩尔分数为0、0.4和0.6时,随着甲烷摩尔分数增加,混合燃料层流燃烧速度逐渐增大,当初始压力为0.1、0.2、0.3MPa时,随着初始压力增加,混合燃料层流燃烧速度显著降低,随着甲烷摩尔分数和初始压力的增加,混合燃料层流燃烧速度峰值有向当量比大的区移动的趋势。      

涂敷硬涂层的失谐整体叶盘减缩建模及振动分析

为了提高整体叶盘的服役寿命,提出一种对叶片涂敷硬涂层的减振方法。同时,针对失谐叶盘-硬涂层复合结构的运算规模庞大的难题,提出了一种双重减缩建模方法。利用一种改进的混合界面子结构(HISCMS)法对复合结构进行第一重的自由度减缩。利用一种模态密集判别准则与经典模态减缩(SNM)法的思想对综合后的模型进行第二重的模态减缩。选取了对叶片双面涂敷NiCoCrAlY+YSZ(yttria-stabilized zirconia,氧化锆) 硬涂层的失谐叶盘进行仿真分析及试验测试,以探究失谐叶盘的振动情况以及硬涂层厚度对失谐叶盘的影响。结果表明:双重减缩建模方法能够在保证计算精度的前提下提高25.86%~42.05%的计算效率;而且硬涂层表现出较强的阻尼作用,能够在共振区显著抑制失谐叶盘的共振响应。      

新型高低速流统一算法及其叶轮机应用

 对于可压缩/不可压缩混合流动或高低速混合流动问题,目前没有较好的解决方法。基于Roe格式及预处理方法,提出了全速度Roe格式。全速度Roe格式是将Roe格式与低速Roe格式通过一个与本地马赫数相关的函数联合而得到的。与标准Roe格式相比,对亚音速流动,全速度Roe格式中声速对数值耗散的影响随着马赫数变化而变化。与预处理Roe格式相比,全速度Roe格式简单易于实现,而且没有计算稳定性的限制,不需要采用全局截断处理,从而在理论上对高低速流动具有一致精度。事实上,全速度Roe格式意味着可以通过直接改变Roe格式的非线性特征值,解决可压不可压流动统一计算精度的问题。这是对统一算法的新观点。数值模拟表明,全速度Roe格式具有与预处理Roe格式一样的激波捕获能力、极低速流动准确模拟能力。     

大规模混合网格的分区策略研究

在飞行器阻力数值模拟中常常需要数百万网格点的巨型混合网格,甚至需要网格点数达到数千万的超巨型混合网格.在并行计算前往往需要对这些大规模混合网格进行分区操作.针对Metis库函数所需要输入的大规模边表的生成问题,提出了一种生成边表的并行算法,并运用此算法,在微机机群上对具有4,787,893个网格点的DLR-F6翼型(翼身组合体 挂架 发动机短舱)的巨型混合网格成功地生成21,556,110条边的大规模边表,进而采用Metis提供的多级循环二分法顺利地对该巨型混合网格实现均匀分区,从而验证了该并行算法的有效性.     

Agent仿真中具有先验知识的混合学习算法与混合结构模型

强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作。Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时。为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先验知识的Q学习算法,利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化;针对Agent个体学习与群体学习各自的不足,提出了采用混合学习算法,将个体学习与群体学习有效结合起来,提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平;同时为满足复杂适应性需求,采用Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程。