环形燃烧室性能计算

在任意曲线坐标系下对包括扩压器和火焰筒在内的环形燃烧室三维两相反应流进行了数值模拟。燃烧室性能采用多维经验分析法估算所用的数学模型有 κ-ε,紊流模型 ,EBU -Arrhenius紊流燃烧室模型 ,六通量热辐射模型以及颗粒群轨道模型。在非交错网格体系下 ,气相采用 SIMPLE算法和液相采用 PSIC算法求解 ,通过两种工况和三种扩压器进口速度分布计算表明 ,所得的流场各气流参数分布和燃烧室性能较合理 ,本文所建立的程序可为燃烧室优化设计和研制提供有用数据。     

采用经纬仪测量空间点三维坐标的仿真研究

对采用两台经纬仪测量空间点的三维坐标时的各种误差因素的影响规律进行了较为深入的理论分析和仿真研究，指出在靠近测量平面的区域内测量误差较大，应尽量避免。     

基于等效板的含离散源损伤机翼结构分析

研究离散源损伤对机翼结构的影响,可以大幅度提高飞机在不良损伤事故下的生存能力.由于机翼内部结构复杂,很难对含离散源损伤机翼结构进行精确分析,而且精确的建模和仿真在建模与计算过程中往往也非常耗时.因此,以含离散源损伤机翼为对象,采用有限元优化设计方法,确立了一种机翼结构等效板模型的建模方法.建立的等效板模型可对含离散源损伤机翼实现快速、准确的静力学和动力学分析.     

离散粗糙元诱发边界层转捩的实验研究

针对直升机转子叶片模型表面离散粗糙元诱发边界层转捩问题开展了实验研究,分析不同雷诺数下粗糙元尺寸参数对转捩位置的影响。实验在中航工业气动院直升机转子叶片模拟装置进行,在模型转子叶片表面布置不同尺寸的离散柱状粗糙元,利用红外热像技术探测边界层转捩,并提出一种基于湍流／层流区域面积比的转捩位置判定准则,目的是实现边界层转捩位置自动识别,进而分析粗糙元尺寸参数对转捩位置的影响。实验转速为300至600 r／m,对应叶尖切向速度为25～40 m／s。实现了对旋转叶片边界层转捩位置的定量测量,通过实验验证,转捩位置判定算法正确可靠,初步得到了不同高度 DRE 诱发转捩位置与雷诺数之间的关系,随着粗糙元高度的增加,转捩位置逐渐靠前。     

潜射导弹发射原点测量方法

潜射导弹试验发射坐标系的原点一般应取在发射时刻(弹动时刻)导弹质心位置,这就需要高精度的水下定位测量系统。本文提出在不具备水下高精度测量能力的条件下,利用水上测量手段,对发射原点进行“靠近”测量并予以修正的方法。通过计算给出发射时刻导弹质心的大地坐标,应用于潜射导弹试验中。     

基于活动标架对Gosper曲线的研究

基于活动标架定义离散曲率^[1-3],并借此研究了Peano-Gosper分形曲线,得出一种新的生成Peano-Gosper空间填充曲线算法。通过建立曲线弯曲点位置号码与弯曲点曲率的映射,对于任意正整数n,能够输出对应弯曲点的曲率并画出相应弯曲点图象结构。相比于传统生成Peano-Gosper分形曲线的方法,本文算法减少迭代次数提高效率。     

燃烧过程辐射换热离散坐标模型的应用

对离散坐标(DO)辐射传热模型分别在长方体空间和旋流燃烧室内进行了验证与应用。长方体空间的计算结果表明:DO模型的纯辐射传热预报结果比六热流(SHF)模型准确,与计算精确的区域法的计算结果吻合较好,而SHF模型的预报结果却有较大的误差。对于旋流燃烧室内温度场的模拟预报也表明,DO模型的计算结果和实验值相吻合,明显高于用SHF模型计算所得的温度值。另外,DO模型在计算时间和边界处理等方面比区域法优越;在收敛速度和计算准确度等方面也比工程常用的六通量模型优越。      

激光功率与底面状态对选区激光熔化球化的影响

为研究激光功率与底面状态对选区激光熔化熔池流动的影响,基于离散单元法建立了选区激光熔化铺粉模型,采用粒径分布与实验相符的马氏体时效钢粉末分别铺展到平坦底面和增材底面上,将计算获得的粉末分布导入到基于有限体积法建立的选区激光熔化熔池计算流体力学模型中,研究激光功率和基板底面粗糙度对熔池流动和熔道表面形貌的影响。采用激光单道扫描实验验证铺粉模型和选区激光熔化模型。结果表明：随着激光功率的降低,单位长度的球化数量增加;由于增材底面使熔池润湿性变差,同时又对熔池流动行为产生扰动,使得增材粗糙底面上熔道的球化数量增加。选区激光熔化铺粉模拟及激光单道扫描模拟结果与实验结果吻合较好。本研究可为选区激光熔化工艺中工艺参数的选择提供理论指导。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.