面向非结构混合网格高精度阻力预测的梯度求解方法

针对非结构混合网格的特点,通过改进传统的Green-Gauss梯度求解方法,提出了一种可提高非结构混合网格黏性计算精度的节点型Green-Gauss梯度求解方法。利用改进后的方法,完成了DLR-F4翼身组合体算例的计算和对比分析。改进后的梯度求解方法残差收敛更好,下降量级更多,阻力系数和试验吻合更好,激波区域压力分布和分离区域流场细节的模拟更精确,说明改进后的梯度求解方法有效提高了程序的鲁棒性和阻力预测精度,验证了方法的有效性。采用改进后的方法对第5届AIAA阻力预测研讨会的通用研究模型（CRM）进行了详细的模拟分析,结果表明：改进的梯度求解方法更加适用于非结构混合网格的黏性计算,计算精准度达到国际同类CFD软件水平,进一步验证了改进方法的可靠性。     

虚拟同步发电机频率稳定性分析

在电力电子逆变器控制领域,通过仿真同步发电机的同步特性来实现的虚拟同步发电机(VSG)技术作为近年来提高电力系统稳定性的主要手段得到了充分的研究,在一定程度上解决了分布式能源(DG)并网系统缺少惯性的问题,提高了系统电网频率的稳定性。然而,当电网强度发生变化时,原有的VSG控制策略并不能维持系统频率稳定性。为了进一步提升VSG对频率稳定性的作用,在传统VSG控制策略的基础上,对电网强度变化时VSG系统的频率稳定性进行了分析,研究了影响电网强度变化的因素,并在此基础上提出,可以通过增大VSG中系统惯量的方法来提高电网强度变化时频率稳定性。最后,通过MATLAB/Simulink仿真工具,验证了所提方法的有效性。     

深空测控通信中GMSK体制非相干解调算法研究

针对深空测控通信中GMSK体制非相干解调损失较大的难点,提出了一种改进的GMSK信号非相干维特比解调算法。通过分析相位状态网格图中相位转移规律,建立理论仿真模型。通过原理样机的研制和测试,实测数据表明：该算法具有解调损失低、实现复杂度适中的优点;相比于理论的最佳相干解调算法,在误码率1×10 -4 量级下,实测仅损失0.6 dB。目前该算法已应用于国内某深空测控通信系统GMSK体制基带设备中,并成功解调出欧空局Herschel–Planck卫星数据。     

翼型前缘变形对动态失速效应影响的数值计算

翼型或机翼的动态失速效应所引起的低头力矩和正气动阻尼限制了飞行器气动性能的提高,甚至可能诱导发生不稳定运动。应用于小尺寸机翼的前缘动态变形（DDLE）技术,通过实时改变前缘形状,能够改善翼型前缘区域的速度梯度,进而抑制动态失速效应。采用转捩剪切应力输运（SST）黏性模型结合分区混合动态网格技术,研究了这种前缘变形对机翼俯仰运动所引起的非定常流动的影响,得到通过小幅度前缘变形抑制和延迟动态失速的方法,从而提高翼型的气动性能。翼型NAC A0012的数值模拟结果与动态失速风洞试验结果比较表明：所使用的数值计算方法能够较为准确地模拟翼型在动态失速过程中升力系数与俯仰力矩系数的变化情况,可用于研究前缘变形对翼型俯仰运动所引起的非定常流动的影响。前缘动态变形翼型俯仰运动过程的非定常流场的数值模拟表明：在大迎角下不同幅度的前缘下垂运动能够抑制流动分离的发生,从而抑制动态失速,但在大迎角下小幅度高频率的前缘下垂变形能更高效地抑制动态失速;前缘变形幅度以及变形沿中弧线的分布对升力系数和俯仰力矩系数的影响并不明显。     

一种用于分离流动的网格自适应算法

对于可压缩粘性流动,提出利用流场速度的紊乱度作为指示变量进行网格自适应.Jameson中心格式有限体积法、五步Runge-Kutta时间推进法/双时间推进法求解定常/非定常N-S方程.基于雷诺平均N-S方程模拟紊流,选用SA一方程模型.在数值求解二维静态失速和动态失速问题过程中,加入网格自适应算法,提高数值模拟对流动分离特性的捕捉和分辨能力.算例结果表明在流场发生失速后,运用本文的自适应算法能够在增加少量网格单元的情况下明显提高计算精度.     

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

旋翼跨音速非定常黏性绕流的高效CFD模拟方法

为提高旋翼跨音速黏性绕流CFD模拟的效率,建立了一套基于隐式LU-SGS算法和OpenMP并行策略的旋翼非定常流场高效数值求解方法。首先,基于二维剖面翼型的Poisson方程求解和网格插值、翻折方法生成绕桨叶的O-C-O型贴体正交网格,并采用高效的"扰动衍射"(Disturbance diffraction method,DDM)挖洞方法、并行化″Inverse map″(IM)的贡献单元搜索方法,构建了旋翼运动嵌套网格系统。在此基础上,以耦合S-A湍流模型的非定常RANS方程为主控方程,对流通量采用高精度的Roe-MUSCL格式进行离散,时间推进采用隐式LU-SGS双时间方法,同时采用OpenMP并行策略加速旋翼流场求解。最后,运用所建立的方法分别对悬停ONERA 7A旋翼、前飞Caradonna-Tung(C-T)旋翼无升力状态及SA349/2旋翼有升力状态的气动特性及涡尾迹特征进行了模拟,通过与试验值对比验证了文中方法在旋翼非定常流场CFD模拟中的有效性和高效性。     

混合重叠网格插值方法的改进及应用

混合重叠网格间合理插值是保证流场计算正确的基础之一。本文针对重叠区网格尺寸匹配度较差时插值误差较大问题,发展了一种新型混合重叠网格插值方法,通过使用二阶精度插值、按单元尺度区分和扩充模板,改善了插值区网格尺寸匹配度较差时的插值精度。本文方法适用于任意单元类型的混合网格重叠,对各类单元处理透明,实现简单。计算结果表明,采用本文方法在网格重叠区流场变量传递正确有效,插值区网格尺寸匹配度较差时,相比原始方法,等值线过渡更为光滑,变量经过插值区耗散更小,计算与试验值符合更好。     

多重网格方法及其在高超声速进气道中的应用

随着计算流体力学的发展,多重网格在求解欧拉方程、N—S方程过程中得到了广泛应用。将这种方法应用于高超声速进气道的数值模拟中,通过具体的算例,验证了该方法的有效性。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。