湍流边界层外区超大尺度相干结构相位平均波形

用IFA300恒温式热线风速仪和X形二分量热线探针精细测量了风洞中平板湍流边界层不同法向位置的瞬时流向、法向速度分量的时间序列信号。通过对不同速度分量进行子波变换,得到了近壁区和外边界区流向和法向脉动速度分量的分尺度湍动能随尺度的分布,在外边界区发现流向脉动速度和法向脉动速度的能量最大尺度随法向坐标远离壁面增大,相干结构的平均猝发周期也相应增加,说明在外区存在超大尺度的相干结构。采用条件采样和相位平均技术,提取了近壁区和外边界区能量最大尺度相干结构流向及法向速度的喷射和扫掠的条件相位平均波形,发现流向和法向脉动速度及雷诺应力喷射和扫掠事件的条件相位波形较近壁区都发生了改变。雷诺应力负的幅值显著降低,雷诺应力表现为正负交替的波动现象。     

可控流场尺度预混湍流燃烧器及其火焰结构分析

为了研究单一湍流场参数对预混湍流火焰结构的影响,以及拓宽湍流场的强度和尺度范围,发展了一套可变结构的预混湍流燃烧器。采用恒温型热线风速仪标定流场,得到了一系列湍流参数。流场标定结果表明:该燃烧器能显著拓宽湍流强度和尺度范围,并能利用不同几何结构产生多种可控流场,实现研究单一湍流参数对湍流燃烧速度和火焰结构影响的目的。选用有代表性的15种湍流孔板组合结构,利用OH-PLIF燃烧激光诊断技术,开展了湍流燃烧实验,结果表明:湍流强度的增大（1 < u'/S_L,0 < 10）使得湍流火焰分区扩展到了薄层反应区,火焰面破碎程度明显增强,孤岛结构明显增多。高宏观雷诺数下,积分尺度的增长对湍流燃烧速度起抑制作用,可能存在临界宏观雷诺数Re_c,能够表现流体惯性力占主导地位的程度,决定积分尺度对湍流燃烧速度的影响效果。积分尺度能量大,扰动能力强,故积分尺度越大,火焰体积越大;但过高的湍流强度会使火焰面褶皱更加剧烈,小尺度叠加在大尺度上的程度增强,最终也使火焰体积显著增大,掩盖了积分尺度对火焰体积的影响,说明积分尺度（表征大尺度）不如湍流强度（表征叠加小尺度的程度）对火焰放热率影响大。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

特征值理论在稳定性预测中的应用研究进展

航空发动机三大主要部件风扇/压气机、燃烧室和涡轮的稳定工作范围直接决定了发动机整机的性能和稳定性,在追求高气动性能、高涡轮前温度和低排放的同时,主要部件的气动、气弹和燃烧稳定性问题变得尤为突出。基于经验的稳定性预估方法已不适用于现代航空发动机一体化的设计思想,发展快速、准确的稳定性评估方法和稳定性控制技术并将其纳入发动机设计流程具有重要的理论和工程价值。本文主要综述了基于小扰动方法和特征值理论发展的多种半解析模型的研究进展,该方法在设计阶段可以有效评估风扇/压气机气动稳定性、预测叶片颤振和主/加力燃烧室热声不稳定性,为进一步开展稳定性控制设计提供了基础,且为节约实验和数值成本,建立发动机一体化设计方法提供了可能。     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

QAR数据在航空发动机监控中的应用研究

QAR设备虽已在民航界广泛应用,但目前对QAR数据的应用有限,浪费了大量数据信息。对此,提出通过采用多种监控逻辑并存的方法,建立监控体系,解决QAR数据的监控问题、3种监控逻辑被用于该体系：双发差异监控,EHM方法数据监控,数据极限监控。这些逻辑各有利弊,互为补充。通过对实际发动机QAR数据的监控测试．证明运用该方法所建立QAR数据监控体系的可行性和有效性,一定程度上解决了QAR数据监控问题。     

气体自发光在高超声速流场显示中的应用

提出了利用高焓气体自发光作为高超声速流场显示的方法,介绍了在使用高焓运行的激波风洞中,对二维模型的高超声速绕流流场使用此种方法的初步结果,可观察到二维棱形柱的尾流和马赫波的相交。结果表明此种方法不需外加光源,对于结构限制无法设置透明部件的模型,无疑是简单可行的。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

突扩燃烧室低频燃烧不稳定主动控制实验研究

采用实验手段,开展了突扩燃烧室低频燃烧不稳定主动控制方法研究。进行了燃料脉冲喷射开环主动控制实验,发现燃料脉冲喷射所形成的周期性放热与压强振动反相时会明显削弱压强振动幅度,喷射相位角和占空比是影响控制效果的重要因素。通过调节参数实验,确定了较优的控制参数范围。建立了具有反馈的自适应闭环控制策略,通过实验验证了闭环主动控制是一种能有效抑制突扩燃烧室低频燃烧不稳定的方法。