基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

基于两相流模型的挤压油膜阻尼器空化流场特性数值模拟

基于气液两相流理论中的Mixture模型和Zwart-Gerber-Belamri空化模型,采用动网格技术建立了两端开口中心槽供油型挤压油膜阻尼器三维非定常空化流场求解模型。数值模拟表明:随着阻尼器内环进动,考虑两相流动的油膜低压区在中心槽的两侧产生两道对称的条状负压带,条状带内具有较高的气相体积分数;阻尼器低压区的压力和气相体积分数对进油孔位置十分敏感,阻尼器油膜力和流场气穴比的变化频率与进油孔数密切相关。内环同心进动半径、进动频率对阻尼器空化流场影响的数值计算表明,进动半径和频率的增大均会使得流场内的空化现象加剧,同时气穴比的相位滞后现象愈加显著。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于测试数据的卡箍非线性等效建模方法

为了快速准确地计算卡箍管路系统的振动响应,提出了基于测试数据的卡箍非线性等效建模方法。对卡箍直管系统进行低幅值激励的模态测试,利用试验数据对有限元模型进行修正,识别卡箍线性刚度、线性阻尼参数。对卡箍直管系统开展不同激励水平下的恒力测试,通过样条插值多项式法将恒力频响函数转换为恒位移、恒速度频响函数,并进一步识别卡箍非线性等效刚度、非线性等效阻尼,建立了考虑卡箍非线性的等效动力学模型。研究表明:该卡箍等效动力学模型的预测频响函数与试验频响函数的最大误差仅为-6.9%,可以有效地反映卡箍实际的刚度、阻尼特性,对解决卡箍管路系统的振动响应分析具有重要的指导意义。      

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。      

偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响

为研究偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响,建立了求解自燃推进剂冷态射流撞击雾化过程的数值模拟方案,计算了不同偏心度条件下的射流撞击雾化过程。采用树形自适应加密算法直接求解不可压Navier-Stokes方程组,由分段线性的流体体积(VOF)方法对流体界面进行捕捉。结果表明偏心撞击会导致雾场发生偏转,当无量纲偏心度E为1/8时,雾场偏转角度约为9.2°,应控制加工偏差小于该值。随着偏心度的增大,液膜的偏转角度增大,理论推导得到的液膜偏转角度要小于数值计算得到的液膜偏转角度。正心撞击时燃料与氧化剂流强峰值接近,雾场的流强分布呈单峰分布。当发生偏心撞击时,由于燃料与氧化剂部分射流未参与撞击导致流强峰值出现交错,雾场的流强分布呈双峰分布,混合比的空间分布发生较大改变。正心撞击时撞击点下游液滴的速度分布近似呈轴对称分布,而偏心撞击之后的速度分布则呈中心对称分布。偏心撞击导致的射流动量损失使得雾化性能变差,当无量纲偏心度E为1/8时,一甲基肼(MMH)的Sauter平均直径增大约4.8%,四氧化二氮(NTO)的Sauter平均直径增大约5.8%。      

基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案

为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35~0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08~0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。      

表贴式永磁同步电机直接转矩控制变幅值预测控制研究

基于以电压矢量幅值为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量幅值的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量幅值作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变幅值预测下,SPMSM直接转矩控制(DTC)系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。预测控制需要从备选电压矢量幅值集合中选择最优幅值。理论上,备选电压矢量幅值个数越多,系统优化效果越好,但也带来更大的计算负担。研究了9种等分电压矢量情况下变幅值预测控制系统的控制效果。根据控制效果和计算负担,提出变幅值预测控制将电压矢量幅值三等分较为理想。     

纯电动城市客车EMB执行机构驱动电机制动性能分析

传统气压制动系统存在压缩机、制动油箱和空气管路,占据较大空间,而采用电子机械制动(EMB)系统代替,不但可以减小空间,还能实现对夹紧力的快速响应和精确控制。以纯电动城市客车为目标车型,讨论了EMB执行机构方案,根据传统气压盘式制动器最大夹紧力推导出电机的堵转转矩和空载转速。据此设计了永磁无刷直流驱动电机,堵转转矩为10 N·m,空载转速为370 r/min。在Maxwell 2D中搭建驱动电机有限元模型,分析电机在消除间隙阶段和夹紧力增加阶段的制动性能。结果表明所设计的驱动电机制动性能可满足要求。     

永磁同步电机最优滑模控制

为了减少永磁同步电机调速中的动态误差,提出了一种积分性能最优的滑模控制方法。该方法以滑模控制中的动态误差为性能指标,在此基础上建立最优切换函数,并采用最优控制理论对滑模控制器进行设计。用该方法设计的滑模控制系统,通过滑模面斜率的连续变化,能够加速系统状态变量到达滑模面的过程,极大地提高对参数摄动和外部干扰的鲁棒性。仿真结果表明,该时变滑模面控制方法使系统具有无超调、快速、稳定等优点,提高了系统的鲁棒性。