基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

轴对称旋成体流动结构的数值研究

利用N-S方程模拟了旋成体的绕流过程。旋成体流场由不同层次的涡结构组成,包括主涡、二次涡t、ertiary涡、螺旋涡、羊角涡、U型马蹄涡。文中清晰地展示了这些结构,简要分析了各类结构的特性和功能,强调了亚结构和三维结构在流态发展与流场演变中的作用。     

一种新的自由涡尾迹计算方法

在使用自由涡理论进行旋翼气动计算时,尾迹几何结构的确定是计算旋翼气动载荷以及空间流场计算的关键。发展了一种新的自由涡尾迹结构计算方法,该方法能快速得到收敛的尾迹结构,能比较准确地计算桨叶载荷分布。算例与实验数据的比较验证了该方法的正确性。     

低速风洞双自由度大幅振荡试验技术

为满足国内战斗机型号研制对大迎角过失速机动过程中非定常气动力问题研究的需求,中国航空工业空气动力研究院在FL-8风洞开发了一套基于电液伺服马达和电机耦合驱动的双自由度大幅振荡试验技术。简单介绍了该系统的基本组成和试验原理,给出了FL-8风洞动态标准模型双自由度大幅振荡试验的典型结果,分析表明：该系统运行性能稳定,试验数据可靠,重复性精度较高,可以有效应用于飞行器双自由度耦合运动气动特性研究。     

Human factors quantification via boundary identification of flight performance margin

A systematic methodology including a computational pilot model and a pattern recognition method is presented to identify the boundary of the flight performance margin for quantifying the human factors. The pilot model is proposed to correlate a set of quantitative human factors which represent the attributes and characteristics of a group of pilots. Three information processing components which are influenced by human factors are modeled： information perception, decision making, and action execution. By treating the human factors as stochastic variables that follow appropriate probability density functions, the effects of human factors on flight performance can be investigated through Monte Carlo（MC） simulation. Kernel density estimation algorithm is selected to find and rank the influential human factors. Subsequently, human factors are quantified through identifying the boundary of the flight performance margin by the k-nearest neighbor（k-NN） classifier. Simulation-based analysis shows that flight performance can be dramatically improved with the quantitative human factors.     

民机极限飞行状态的动态气动力试验与建模

飞行失控是造成民机灾难性航空事故的重要因素,飞行失控中飞机难以避免超出正常飞行包线范围,进入具有复杂非线性和非定常动态气动特性的极限飞行状态。本文开展典型民机布局飞机极限飞行状态的动导数、大振幅试验,对大迎角动态气动力的参数影响规律以及非线性、非定常特性进行分析和建模。结果表明,在飞机失速到过失速区域,飞行姿态快速变化过程中动态气动力的非线性和非定常特征显著;在动导数试验和建模中,考虑运动角速率的影响,可以预示气动力非线性的迎角范围,并捕捉到关于飞机动稳定性演化的关键特征;利用Goman-Khrabrov状态空间模型结合大振幅试验,可以确定模型中表征非定常特征的关键时间常数,获得特定极限飞行状态运动中的非定常动态气动力特性。研究方法和结果为开展民机极限飞行状态的动态气动力风洞试验设计与建模提供了一个可行途径,能改进飞机飞行失控预防、极限状态改出、飞行模拟训练和飞行事故分析等。     

旋翼螺旋桨/机翼巡航状态气动干扰规律研究

为优化倾转旋翼机气动布局,研究旋翼螺旋桨与机翼间复杂的气动干扰,在考虑有限翼展三维效应、翼尖小翼情况下,通过改变机翼外翼段的长度,研究了旋翼螺旋桨与机翼间的气动干扰规律.使用计算流体力学的三维非定常计算方法获得了巡航状态下旋翼螺旋桨与机翼的流场特征及气动特性参数,研究了螺旋桨滑流对机翼的上洗、下洗作用,以及机翼对螺旋桨...     

气-固耦合设计对斜流叶轮性能影响的数值分析

为了获得在设计工况下性能最佳的叶型,提出一种三维单向气-固耦合迭代设计方法。对三维气动设计得到的热态叶型（记为RT)进行单向气-固耦合计算,获得设计点流场特性和热态叶型变形量。采用基于面积平均的三维插值造型方法,分别获得进行机匣处理和不进行机匣处理的冷态叶轮(分别记为RC和RC-tip)。对冷热态叶轮流场的数值分析结果表明:与热态叶轮相比,冷态叶轮在设计转速下堵塞点流量提高1.93%;冷态叶轮的叶片最小负荷下降约30%;在低转速下,冷态叶轮的性能曲线优于热态叶轮;说明通过该设计流程得到的冷态叶轮在叶片负荷和流通能力等方面实现了优化。      

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

一类基于颤振行列式的颤振分析新方法

提出了一类基于颤振行列式的颤振分析新方法,分别采用颤振行列式值的模,或颤振矩阵的模最小特征值这两个指标的频域下界,来直接确定颤振临界点.根据这两个指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法.数值算例验证了这两个指标在确定颤振临界点时的等价性.该方法与传统颤振分析方法的结果精度相当,并且根据颤振临界点处的颤振特征向量还可以定量给出各模态参与颤振耦合的程度.