CHN-T1标模2.4米风洞气动特性试验研究

大飞机标模可用来校验风洞流场品质,检验和提高大型飞机风洞试验数据质量,标模的外形特点及其气动特性能否反应现代大飞机设计特点尤为重要。气动中心前期已完成了一套大展弦比飞机标模CHN-T1的设计研制,为了验证设计结果,在2.4米跨声速风洞中进行了一期验证试验,试验Ma数范围0.40～0.90,模型名义迎角-6°～15°,侧滑角-3°～12°,雷诺数Re=(3.3～7.5)×10~6。试验内容包括纵横航向基本特性试验、重复性精度试验、变雷诺数试验、转捩对比试验、流谱观察试验和变形测量试验。结果表明,该飞机外形具有良好的升阻特性,符合现代大展弦比飞机的典型气动特征,可用于2.4m跨声速风洞大型飞机标模试验数据体系建设。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

不同雷诺数下翼型气动特性及层流分离现象演化

低雷诺数下空气黏性效应突出,翼型表面普遍存在层流分离现象,相比常规雷诺数情况气动特性显著恶化。采用带预处理的Roe方法求解非定常可压缩Navier-Stokes方程的数值模拟技术和低雷诺数低湍流度风洞油流显示试验技术,对FX63-137翼型不同雷诺数下气动特性和流动结构展开深入研究。通过风洞油流显示试验可以清晰获得低雷诺数层流分离流动的两道油流汇集线。数值模拟结果表明其分别为时均化主分离线和二次分离线,两种结果定性定量均吻合较好,证明了本文的研究方法有效可靠;雷诺数从500 000降至20 000,翼型气动特性和层流分离流动结构均发生显著的变化,伴随阻力系数剧增和升力系数剧降,时均化流动结构从附体至出现经典的长层流分离泡,并最终演化为后缘层流分离泡,相应的两种分离泡的非定常流动结构也存在显著差异;对于阻力系数和升力系数而言,存在不同的临界雷诺数,因为导致阻力系数剧增的机理在于经典长层流分离泡的产生使翼型压差阻力大增,而造成升力系数剧降的主要原因在于后缘层流分离泡使得等效翼型后部弯度减小;非定常结果显示正是由于翼型表面漩涡周期性的生成与脱落,才造成了低雷诺数下升力系数的周期性波动。翼型上表面主分离涡即将脱落时,流线在后缘附近再附,升力系数达到峰值;而当流体从下表面向上卷起二次分离涡时,尾部流线大尺度分离,升力系数降至谷值。     

高阶谐波控制对旋翼桨-涡干扰载荷和噪声的影响

直升机小速度平飞和斜下降飞行时会产生严重的桨-涡干扰(BVI)噪声。基于修正Beddoes尾迹/桨叶动力学耦合方法和Farassat 1A公式,建立了一个新的能够计入高阶谐波控制(HHC)影响的旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声计算模型。在该模型中,高阶谐波控制引起的桨尖涡附加位移通过对高阶入流进行时间积分推导得出,而单一阶次的谐波输入引起的各阶谐波响应通过传递函数来确定,传递函数则由桨叶的动力学特性计算。首先对HARTⅡ旋翼斜下降飞行状态的桨-涡干扰气动载荷进行了计算模拟,验证了所建立方法的可靠性。然后,着重研究了在典型的三阶谐波桨根激励下,不同输入相位对HARTⅡ旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声特性的影响。结果表明:桨叶的动力学特性尤其是扭转特性对高阶谐波控制效果影响显著,且高阶谐波输入的相位选择对桨-涡干扰噪声的控制至关重要,若控制相位选择不当,反而会增大旋翼噪声。     

固定几何气动矢量喷管气动性能数值仿真

为掌握固定几何气动矢量喷管气动性能,通过CFD数值模拟的方法,研究了主流落压比、扩张段二次流落压比、扩张段二次流角度和引射对固定几何气动矢量喷管轴向推力系数的影响;主流落压比、扩张段二次流落压比和扩张段二次流角度对矢量角的影响;主流落压比、喉道二次流落压比和喉道二次流角度对喉道控制率的影响。结果表明:随主流落压比增大轴向推力系数增大,矢量角减小,喉道控制率减小;随扩张段二次流落压比增大推力系数减小,矢量角增大;随喉道二次流落压比增大,喉道控制率增大;随扩张段二次流角增大轴向推力系数减小,矢量角略有减小;随喉道二次流角增大喉道控制率增大;随引射方式增加喷管推力系数增大。     

复合固体推进剂细观结构建模及脱黏过程数值模拟

为研究复合固体推进剂损伤演化规律,基于分子动力学颗粒填充算法构建了HTPB(hydroxyl terminated polybutadiene)推进剂细观结构模型,通过在AP(ammonium perchlorate)颗粒/HTPB基体界面处引入黏接接触替代传统的黏接单元,并基于Hooke Jeeves的参数优化算法反演得到颗粒/基体界面处内聚力模型参数,利用双线性和自定义指数型损伤内聚力模型模拟了AP颗粒和HTPB基体黏接界面处损伤的萌生、发展、聚合直至宏观裂纹破坏的过程。通过数值仿真与实验结果对比发现,指数型损伤内聚力模型比双线性模型能更准确描述推进剂单轴拉伸过程中颗粒与HTPB基体界面间脱黏过程。最后对比了多阶段加载实验结果与仿真结果曲线,发现两者变化趋势基本一致,最大偏差仅为10%,验证了所建细观模型的可靠性及反演所得界面参数的准确性。      

发散孔结构参数对横向波纹表面气膜绝热冷却效率的影响

针对加力燃烧室特定横向波纹结构的隔热屏发散冷却进行数值模拟,主要研究发散孔孔节距、孔径以及开孔率等3个结构参数对发散冷却效率的影响。结果表明:由于处于波纹波谷的相邻气膜射流更易于形成相干,从而在波谷形成更强的集聚效应,造成波谷附近的绝热壁面温度低于波峰区域;在相同的壁面单位面积冷气用量下,减小孔径、增大开孔率均显著改善气膜冷却效率,尤其是在发散气膜的前排起始段;发散孔流向节距大于展向节距的长菱形排布相对较优,但在小吹风比下发散孔排布节距比对展向平均绝热冷却效率的影响非常微弱。      

变攻角下被动射流旋涡对高速扩压叶栅性能的影响

对被动射流旋涡(PJV)控制高速扩压叶栅内的流动分离控制展开数值研究,并探究其在变工况条件下的适应特性。结果表明,PJV在设计攻角下可使叶栅总压损失系数降低5.2%,变攻角条件下的损失降低幅度最高可达7.8%,表明其具有较高的控制效率和良好的变工况适应特性。随着攻角的增大,吸力面分离位置提前,射流出口与分离区间的距离减小,PJV能够更为有效地促进附面层内低能流体与主流间的动量交换,使得壁面涡结构得到重新组织,并进一步影响通道涡、集中脱落涡等涡系结构的发展,从而推迟流动分离、减小损失。在综合考虑变攻角流场特性的前提下,应使PJV的作用位置位于分离区上游不远处,所研究的最佳射流位置位于叶片前缘上游40%轴向弦长处。      

飞翼无人机保形进气道耦合进口格栅气动与隐身综合特性

基于飞翼无人机(UAV)保形进气道和工程应用实例,进行了不同格栅间距的格栅设计。结合多层快速多极子方法(MLFMM)和混合网格计算方法,开展了保形进口格栅气动和隐身综合特性研究。结果表明:①随着格栅尺寸（间距)减小,格栅隐身效果逐渐增强;频率为1GHz下,格栅间距为波长的1/3时,格栅电磁屏蔽效率约为48.93%,而当格栅间距达到波长的1/6时,接近于完全屏蔽;②保形进口格栅对无人机翼面上流动干扰较小而对进气道内流特性影响明显;③随着格栅尺寸减小,全机升阻特性逐渐略微下降,进气道出口截面总压恢复逐渐降低而畸变指数逐渐增大。