直升机关键构件疲劳寿命监控中的核心技术

本文介绍了直升机结构疲劳寿命监控的技术和方法,指出了疲劳寿命监控的核心在于载荷谱的识别。并介绍了目前载荷谱监控的两种途径:直接载荷监控方法和飞行状态识别方法。最后根据我国实际情况,指出开展飞行状态识别研究,不适为一种适合我国情况行之有效的方法。     

强粘性层流理论及在粘性流计算中的应用

对高雷诺数流动计算，为了解决部分粘性项甚至全部惯性粘性项落入误差与流动物理尺度的关系问题，本文提出强粘性流动理论。强粘性流中至少有一个粘性项与惯性项同量阶，理论包含了物理尺度各向极限、经典边界层和多层边界层理论为其特例，给出了从经典边界层向物理尺度各向相同极限演化的尺度规律和粘性惯性诸项变化的量阶关系，阐明了粘性与惯性力强相互作用将在剪切层的法向以流向同时“激发”涉尺度结构。对粘性流计算，利用强粘性剪切流尺度律重新标度NS格式的修正微分方程，给出临界网格尺度与流动物理尺度和差分格式精度的关系，得到部分粘性项落入误差和计算结果为非物理数值粘性解的二个判据。并以流场中的边界层、驻点和分离点领域计算为例说明理论的应用，对强粘性剪切流计算、证实部分粘性项甚至全部粘性惯性项落入误差的问题值得重视。     

修正的跨声速小扰动方程以及与其相容的激波方程

本文给出了与修正的跨声速小扰动(MSD)方程相容的激波方程,计算证明它的极曲线与精确的激波极曲线十分接近。     

Kirchhoff方法在旋翼前飞噪声预测中的应用研究

将CFD(计算流体力学)技术与噪声预测的Kirchhoff方法相结合,发展了前飞状态下直升机旋翼远场气动噪声的定量预测方法,得到了旋翼噪声的时域解。先用具有解析解的“点源”流动代替旋翼流动,通过比较计算值与理论值,验证了该预测方法的可行性和可靠性;尔后针对AH—1／OLS旋翼模型的两种前飞状态进行计算,通过比较计算值与实验值,进一步验证了本文方法及其所发展的程序的正确性。     

直升机红外抑制器的数值仿真

利用 FLUENT 软件对一种直升机红外抑制器进行数值计算,并与实验测量值对比,计算值与实验测值基本相吻合,说明利用 FLUENT 软件对直升机红外抑制器数值仿真是可行得。这为进一步研究及工程设计提供有效的手段。     

遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用

将求解发动机非线性模型转化为一优化问题，提出一种用遗传算法(GA)来求解非线性模型的方法。与传统的N-R法相比，用GA法对初猜值的精度没有要求。对猜值缺少先验知识的非线性方程组的求解，GA法可大大提高求解非线性模型的收敛性。将GA算法与N-R法适当地组合应用，可进一步提高收敛速度。     

基于控制理论和NS方程的气动设计方法研究

研究了基于控制理论和NS方程的气动设计方法,针对给定的目标函数表达形式,应用该设计理论在计算坐标下详细推导了相应的共轭方程及边界条件具体表达形式,以及梯度方程求解表达式,通过合理的数学变换,导出了共轭方程在笛卡尔坐标系下的直观表达形式,发展了有效的共轭方程数值求解方法,通过流动控制方程数值求解、共轭方程数值求解、目标函数对设计变量的梯度求解和优化算法等方面的有效结合,研究与发展了一种新的气动设计方法,以二维机翼气动设计为例,成功进行了亚、跨音速情形下的相关设计算例研究,研究结果表明应用控制理论和NS方程的气动设计方法在设计理论、适用性以及时间花费等方面都有着很好的特色和优点,且设计结果也更为可靠.     

小型无人机尾翼对称机动飞行载荷计算

在《军用飞机强度和刚度规范》指导下，结合无人机的特点。计算了小型无人机尾翼对称机动飞行载荷，同时与按《飞机强度规范》(试用本)计算的结果进行了比较。结果表明，按后一规范的计算结果偏于保守。此外还初步讨论了《飞机强度规范》(试用本)在计算小型无人机尾翼对称机动飞行载荷中的适用性问题。     

三维多块结构椭圆型贴体网格的生成

通过求解椭圆型方程生成三维贴体网格，采用分块技术生成多块结构网格体系。通过实验验证了方法对任意复杂网络区域生成三维多块结构网格能满足流场计算的要求，其质量是相当满意的。     

扶持中小企业发展的紧迫性与现实选择

中小企业是我国吸纳就业和再就业人员的主要渠道。然而，目前我国各地区中小企业的发展水平参差不齐，越是经济发达、市场发育良好的地区，中小企业对当地经济发展的贡献也越大；反之，越是经济欠发达、市场化程度低的地区，中小企业对当地经济发展的贡献也越小；此外，中小企业的发展还存在资金严重缺乏等问题，融资难已成为制约我国中小企业发展的严重障碍。鉴于此，应通过发展和完善资本市场，鼓励金融机构进行制度创新，积极扶持中小企业的发展。具体措施包括：健全中小企业融资服务体系，为中小企业贷款提供便利；完善信用担保体系，激励各类银行向中小企业贷款；完善中小企业板，通过直接融资解决部分高成长中小企业的资金缺乏问题。