相关进近模式的近距平行跑道尾流危险区域分析

相比于机场一起一降的运行模式,近距平行跑道的相关平行进近运行模式可以最大限度地提升跑道容量.根据尾流在大气中各个阶段的运动特性,得到了以时间为变量的尾流水平侧移距离数学模型.应用Matlab仿真软件得到了侧风及地面效应影响情况下的上海虹桥国际机场实行近距平行跑道相关平行进近的侧向尾流危险区域图,并分析得到了后机不受到前机尾流影响情况下两机需保持26.9 s的最大尾流时间间隔.利用尾流危险区域的特点,可缩短尾流时间间隔,从而大幅度提高机场容量.     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。     

用于喷气客机概念设计的气动特性分析程序

针对喷气客机概念设计需求,在确定了升阻特性的估算方法后,应用MATLAB开发气动特性分析程序。以典型喷气客机为例,验证了气动分析模型和计算程序的精度。所开发气动特性估算程序能快速对喷气客机初步方案气动特性进行评估。设计人员只需通过用户界面给出飞机外形参数和飞行条件,就可快速获得巡航构型曲线、升阻比曲线、巡航效率曲线、抖振边界曲线,以及起降构型升力线和升阻比曲线。     

基于中弧线曲率控制的压气机叶型优化

为提高压气机叶型优化设计水平,基于中弧线曲率控制方法编写了压气机叶片造型程序,将中弧线曲率控制参数作为优化变量,结合粒子群寻优算法对传统可控扩散叶型(CDA)进行了优化研究。结果表明:基于中弧线曲率控制的叶片造型程序能够对CDA叶型进行较好的拟合,拟合叶型的气动性能与设计要求较符。优化叶型在设计点的总压损失降低了约6.34%,优化叶型总压损失随攻角变化较为平缓。在一定攻角范围内,叶型中弧线曲率峰值的前移能够将吸力面马赫数峰值前移,提高叶型吸力面的扩压能力,降低总压损失。在大攻角工况下,改进的中弧线曲率分布能够显著降低叶型总压损失。将中弧线曲率控制参数作为优化变量进行CDA叶型的优化是可行的。     

FlowStar:国家数值风洞(NNW)工程非结构通用CFD软件

计算流体力学（CFD）仿真软件是流体相关的数学物理知识和工程实践经验的数字化表达,是工业数字化转型的重要助推。然而,大型工业CFD软件研发难度极高,需要同时兼顾功能多样、系统稳定、性能优越、交互友好等特征。依托国家数值风洞（NNW）工程,研发出一款通用流场模拟软件NNW-FlowStar,并在航空、航天等工业部门大力推广使用。软件基于非结构有限体积求解方法和大规模并行计算技术开发,结合现代化软件工程思维设计,具备先进的数值方法、高效的计算效率和友好的用户操作界面,可满足各类复杂外形的高效气动模拟。独特的重叠网格技术配合六自由度运动模块,可帮助实现武器分离、舱门定轴转动等各类气动-运动协同仿真需求。多类标模案例和复杂工程应用表明,FlowStar软件算法鲁棒、精度可靠,是一款高精度、高效率、高可靠性的通用CFD仿真软件。通过对软件的架构设计和功能应用进行介绍,使相关从业人员能更好地了解FlowStar软件,最终促进国产自主CFD软件生态的良性发展。     

两自由度球面并联机构动力学分析(英文)

运用旋量理论的方法推导出两自由度球面并联机构的速度、加速度解析表达式,在此基础上依据虚功原理和旋量的互易积形式建立了该机构的动力学模型,得到了两驱动电机的驱动转矩方程.通过对动力学模型的变换,获得了动力学方程的形位空间模式及相关系数.通过一个实例表明,动力学方程中的惯性系数和重力项占有的比重较大,而哥氏力系数和离心力系数占有的比重较小,他们在数值上相差一个数量级.但是否可以忽略后者需要判断速度的大小,只有当机构运动速度较小时才可以将哥氏力和离心力忽略.     

多重分形谱在材料分析中的应用研究

基于多重分形谱的物理意义，通过图像分析与处理技术，利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定，实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能，并计算了它们的多重分形谱。分析表明：在对材料的组织结构进行研究的问题中，多重分形谱是一种有意义的表征参数，能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。     

基于大规模并行D-W分解算法的空中交通短期流量管理模型研究

针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.