大尺寸矩形工装在实际振动试验中的应用

在进行振动试验时,因产品种类及用途不同,尺寸大小也不同,试验设备台面尺寸又为固定尺寸,必然会遇到产品工装超出振动台扩展台面的情况,通过简化工装模型建立材料的挠曲方程,结合振动与材料力学的特征,从伸出长度及疲劳损伤两个角度论证了这种大尺寸矩形工装的安全使用范围,并且以常见的转接平板型夹具及锥体形夹具为例,讨论了在工装尺寸超过振动台面时,以上这两种工装的应用情况,以结论的形式确定了安全使用的范围从而为此类情况的出现,提供了有价值的工程数据。     

初始管制员心理授权与神经系统特性的相关性分析

为了减少因初始管制员心理授权导致的不安全事件,提高初始管制员的安全绩效,对初始管制员心理授权和神经系统特性进行相关性分析研究。选取75名初始管制员采用Spreitzer心理授权表测定心理授权的胜任感、控制感和影响力,采用巴甫洛夫气质量表评测神经系统的强度、平衡性与灵活性,运用结构方程模型研究初始管制员心理授权与神经系统特性的相关性。结果表明：初始管制员心理授权与神经系统特性存在一定相关性,即通过胜任感、控制感和影响力对神经系统特性产生间接影响;心理授权通过胜任感、控制感和影响力的中介作用对强度和平衡性均呈现显著正相关,对灵活性均呈现负相关。     

高压下真实气体效应对涡轮性能影响的仿真

大推力补燃循环液体火箭发动机主涡轮燃气在高压下由于受到真实气体效应的影响,其气体性能偏离理想气体,常规分析方法得到的涡轮性能与实际情况存在一定偏差。采用三维流动仿真方法,结合SST湍流模型,采用定物性理想气体、ARK气体状态方程和基于NIST Refprop真实物性数据库的涡轮性能进行了仿真研究,分析了甲烷和富氧燃气的涡轮性能,并与结合一维压缩因子修正的性能结果进行了对比。研究表明,基于真实物性数据的涡轮仿真性能与理想气体存在明显偏差,使用ARK气体状态方程能够有效减小性能仿真偏差,而使用合适的压缩因子修正具有较高的精度,可作为工程算法。     

基于Hamilton体系的Lagrange方程盒式倾转旋翼无人机建模

针对倾转旋翼飞行器动态倾转过程中动力学建模问题进行了研究。首先,从多体动力学出发,以某盒式倾转旋翼无人机为算例,将该无人机假设成由机翼、机体、涵道风扇、倾转旋翼等组成的多刚体系统。其次,通过不同刚体质心间的位移约束,建立该无人机系统的非保守力和力矩矩阵,以及动能、势能、余虚功和逆势能模型。最后,分别基于Hamilton体系下的Lagrange方程和第二类Lagrange方程推导并建立了该盒式倾转旋翼无人机的动力学模型。仿真结果表明:两类Lagrange方程所建动力学模型的仿真结果与实验数据一致,验证了所提建模方法的合理性;在倾转旋翼转速不变的情况下,倾转过程所用时间越长,无人机掉高越少,轨迹越光滑,但输入能量越多,具体倾转过程的设计要根据实际输入能量、倾转时间等需求进行确定。      

新型无铰式旋翼气弹综合分析的全本征方程方法

针对新型无铰式旋翼构型存在的大变形几何非线性及根部多路传力的特点,并考虑非定常气动载荷作用,建立了无铰式旋翼气弹综合分析的全本征方程。发展了高精度的伽辽金法变阶有限单元,利用Newmark平均速度法和牛顿松弛迭代,实现了旋翼动力学与气动力的紧耦合求解。经过算例的对比验证表明,本文方法能够准确模拟新型无铰式旋翼根部多路传力条件,并在稳态气弹响应、振动载荷以及气弹稳定性计算等方面具有较好的精度。     

一类求解Hamilton-Jacobi方程的交错网格差分格式

Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ方程在控制论和微分对策中有广泛的应用,由于其表达形式与双曲守恒律方程极为相近,这有利于借助于求解双曲守恒律方程的差分格式来构造求解Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ方程的差分格式。文中将Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ方程变化为双曲守恒律方程,利用求解双曲守恒律方程的交错网格的Ｇａｕｓｓ型差分格式,构造了一类求解Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ方程的交错网格的Ｇａｕｓｓ型差分     

三维复杂外形的双曲型非结构网格生成方法

为了实现棱柱网格的自动化生成,发展了使用双曲型偏微分方程生成棱柱网格的方法。利用网格正交性条件和单元体积约束相结合的双曲偏微分方程,从物面网格向外逐步推进生成棱柱形网格。通过类比结构网格双曲型网格生成方法,在非结构网格局部格点坐标系上建立了双曲型网格生成方程,通过格点有限体积法、迎风格式和隐式的方法离散控制方程,使用GMRES求解器求解线性方程组,进而自动生成棱柱网格。该方法应用于球外形、具有尖锐边缘、深凹高凸的旋成体外形、双椭球外形以及X38复杂飞行器,生成的网格表现出良好的正交性和光滑性,表明本文的方法是成功的。数值仿真结果表明本文的网格适用于气动力热的数值模拟。     

融合物理的神经网络方法在流场重建中的应用

神经网络融合物理先验知识能极大提高其拟合复杂变量的能力,其中融合神经网络和物理控制方程的物理融合神经网络模型（physical-informed neural network, PINN）,赋予传统神经网络所不具备的先验知识和可解释性。结合课题组对PINN方法的研究和应用,本文介绍了融合N-S方程的PINN神经网络模型预测能力。首先借助三维超声速槽道湍流的直接数值计算数据,耦合神经网络和可压缩N-S方程,应用PINN方法对槽流的瞬时流场的物理量进行预测,并对瞬时量及其统计平均值与DNS对应结果进行对比来验证训练所获PINN模型的可靠性。其次,借助不可压缩圆柱绕流与三维可压缩槽道流动的计算数据,利用PINN模型进行了N-S控制方程待定系数与待定项的重建,结果显示其在重建流场流动信息的同时可逼近方程的待定系数。研究结果证实了PINN方法可为建立流动物理模型提供工具和算法支撑。     

基于映射函数的新型五阶WENO格式

研究高精度和高分辨率的差分格式对于复杂流场的数值模拟有重要意义。为了克服WENO-JS格式和WENO-Z在通量函数的一阶和二阶极值点处降阶的缺陷,基于重构权重系数的思想,设计一族映射函数并应用到五阶WENO格式中。近似色散关系表明,WENO-Pe的色散误差和数值耗散均小于WENO-JS、WENO-Z以及其他基于映射函数的WENO格式。新格式与其他格式数值模拟变形的高斯波问题,Sod激波管、Lax激波管、激波密度干扰问题等一维算例,Riemann问题、Rayleigh-Taylor不稳定性问题、双马赫反射问题等二维算例的结果表明：在精度阶相同的情况下,WENO-Pe格式拥有更良好的捕捉间断能力,分辨率更高,适合应用于复杂流场的数值模拟。     

超静空间科学卫星分离式主动隔振技术

针对量子科学实验、时频传递实验等项目研发的先进载荷对微振动频谱积分的特殊指标需求,研究一种分离式主动隔振技术.分离式隔振技术将卫星划分为载荷模块和服务模块,考虑两模块之间柔性连接线缆和限位弹簧,首先建立两模块的动力学模型.随后,设计基于加速度反馈的六自由度隔振控制器,考虑执行机构控制和驱动电路的电气噪音,在时域和频域仿...