内并联式TBCC进气道模态转换过程流动特性分析

针对组合动力(TBCC)进气道模态转换过程中出现的非定常气动现象,采用稳态/非稳态数值模拟方法对相关流动特性及其影响因素与流动机理开展了研究。结果表明：由涡轮发动机工作状态向冲压发动机工作模态转换过程中,进气道内出现结尾激波沿流向前后振荡现象,振荡频率约为130Hz;当冲压流道反压引起的激波未前传至模态转换分流板前时,冲压发动机工作状态对结尾激波振荡不产生影响。在相同的发动机工作状态下,随着模态转换速度的增加,结尾激波振荡频率逐渐增大。文中研究的进气道内结尾激波振荡现象可通过亚声速管道内波的传播理论进行解释和分析。     

飞行控制律对体自由度颤振特性影响试验

飞翼飞机易发生刚体短周期模态与机翼低阶弯曲模态耦合所致的体自由度颤振。飞行控制系统对飞机的短周期模态特性影响很大,因此考虑飞行控制系统的闭环体自由度颤振特性值得进一步研究。针对自主设计的颤振模型开发了相应的俯仰姿态保持控制律,综合运用风洞试验和仿真计算开展了相关研究,获得了不同刚体自由边界条件下的开环/闭环体自由度颤振特性,研究了闭环增益对体自由度颤振特性的影响规律,简要分析了影响机理。试验和仿真计算结果共同表明：俯仰姿态保持控制律明显地改变了俯仰模态阻尼的原有走势,闭环后的体自由度颤振特性变化明显。以开环颤振速度为基准,采用较小的比例回路增益K_P或较大的微分回路增益K_D,飞行控制律能增加飞行器俯仰阻尼,提高体自由度颤振速度,反之飞行控制律将导致颤振速度降低。就本文控制律而言,当K_P<0.07或K_D>0.2时俯仰姿态保持控制律能起到抑制体自由度颤振的作用。     

基于QSS的自适应多步校正算法及其在柔性航天器动力学中的应用

量化状态系统（QSS）算法是一种基于状态变量离散化的数值积分方法,该方法与基于时间离散的传统方法显著不同,QSS通过计算状态变量每次跃迁所需的时间来推进下一步的积分。在求解非刚性常微分方程时,QSS算法比传统算法更具优势,但它不适合求解刚性问题。为此提出一种基于QSS的自适应多步校正算法（AMCQSS）,该算法以QSS为基础、结合隐式多步法思想,在计算过程中可以自适应选择二步法或三步法,以有效提高求解刚性问题的精度和效率。通过对柔性航天器动力学的仿真求解,验证了算法的可行性。将该算法与ODE23tb、ODE15s、ODE45以及QSS等算法进行对比,结果表明AMCQSS算法既能保证求解的效率及精度,又具有较好的收敛性和稳定性。     

非均匀来流下等压力梯度曲面压缩系统的试验研究

根据激波和膨胀波理论,设计了Ma=5.3等压力梯度曲面压缩系统。在Ma=3.85和Ma=5.3的小高超风洞完成均匀来流试验,并利用风洞壁面自然发展的附面层进行非均匀来流等压力梯度曲面压缩系统性能试验。试验发现:均匀来流下,试验模型壁面压力均按照等压力梯度规律分布,但来流马赫数Ma=5.3时出口流场均匀性较差;非均匀来流下,大量的附面层吸入不仅影响壁面压力不再呈等压力梯度分布,而且对出口流场均匀性影响也极大。      

飞机机翼积冰研究方法和进展分析

通过对目前国内外研究飞机机翼积冰三种方法的分析,指出了它们各自优缺点,重点介绍了现行国内外研究的进展和新趋势,提出了研究方法的改进方案和进一步研究的建议。     

GRIB数据及其在航迹预测中的应用

四维航迹预测的准确性是轨迹运行与空管决策支持的基础,而高空风数据支持下的气象建模是提高航迹预测准确性的关键。通过解析GRIB格式的风数据,获取各高度层的风速和风向,同时依据风对地速、航向的影响进行四维航迹预测建模,利用浦东机场的进场航班实现仿真验证,将预测结果与实际雷达轨迹对比,验证了风影响下四维航迹预测的准确性。     

苏通大桥实测强风湍流积分尺度的对比研究

湍流积分尺度是体现风特性的重要指标之一,而现场实测是获得工程结构准确可靠的风特性的唯一有效手段.本文利用苏通大桥结构健康监测系统(SHMS)采集的风特性数据库,选取该桥址区2008年夏季的“凤凰”、“海鸥”台风及冬季北风为样本进行强风特性分析.其中采用4种常用计算方法重点研究了桥址区强风的积分尺度,并对比了不同方法的计算结果以验证其可靠性.最后分析了湍流积分尺度随高度和平均风速等的变化规律.结果表明:湍流积分尺度与风速之间无确定关系,塔顶湍流积分尺度较跨中大.分析结果充实了苏通大桥风特性数据库,可为湍流积分尺度的分析计算提供参考,并为苏通大桥的强风环境和抗风评估提供了实测依据.     

箱梁颤振过程中旋涡的演化规律及气动力的变化特性

利用粒子图像测速技术（PIV）观测了箱梁颤振过程中模型周围流场的旋涡特征,以模型扭转振动位移作为参考信号,采用相位平均的方法研究了旋涡规律性演化对模型周期性振动的驱动作用。风速较低时,箱梁振幅很小,其尾部风嘴附近上侧的旋涡尺度也很小,不易观测到,而下侧的旋涡尺度较大,其形状接近于圆形。当风速接近颤振临界风速时,箱梁振幅明显增大,并且模型尾部风嘴上侧的旋涡尺度也显著增大,达到与下侧旋涡尺度相匹配的程度,模型尾部风嘴上下侧旋涡的交替作用主导了结构振动直到模型振动发散。基于流固松耦合的计算策略,采用计算流体动力学（CFD）的数值方法模拟了箱梁颤振临界状态下的绕流特性,结合正交特征分解（POD）的方法研究了模型颤振时刻表面压力的空间分布特征,通过分析发现在颤振过程中箱梁表面波动压力的主控成分向迎风侧风嘴漂移。     

Improved interpretation of solar wind ion measurements via high-resolution magnetic field data

The Wind   spacecraft’s Faraday cups (FC) continue to produce high-quality, in situ observations of thermal protons (i.e., ionized hydrogen) and α$\alpha$-particles (i.e., fully ionized helium) in the solar wind. By fitting a Wind/FC ion spectrum with a model velocity distribution function (VDF) for each particle species, values for density, bulk velocity, and temperature can be inferred. Incorporating measurements of the background magnetic field from the Wind Magnetic Field Investigation (MFI) allows perpendicular and parallel temperature components to be separated. Prior implementations of this analysis averaged the higher-cadence Wind/MFI measurements to match that of the Wind/FC ion spectra. However, this article summarizes recent and extensive revisions to the analysis software that, among other things, eliminate such averaging and thereby account for variations in the direction of the magnetic field over the time taken to measure the ions. A statistical comparison reveals that the old version consistently underestimates the temperature anisotropy of ion VDF’s: averaging over fluctuations in the magnetic field essentially blurs the perpendicular and parallel temperature components, which makes the plasma seem artificially more isotropic. The new version not only provides a more accurate dataset of ion parameters (which is well suited to the study of microkinetic phenomena), it also demonstrates a novel technique for jointly processing particle and field data. Such methods are crucial to heliophysics as wave-particle interactions are increasingly seen as playing an important role in the dynamics of the solar wind and similar space plasmas.     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.