基于粒子模拟的舱内布局对霍尔推进器可靠性评估真空羽流的影响

对霍尔推进器地面测试过程中真空环境下的羽流流场进行模拟研究,通过直接蒙特卡洛(DSMC)方法进行多种布局方式下的系列数值模拟,重点研究地面测试设施中舱内的抽氙冷板、束流挡板在不同布局环境下对真空羽流流场的影响。数值模拟结果显示:抽氙冷板的布局位置对羽流流场影响较不明显,但应考虑舱内各处均布以防压力局部集聚过高形成阻力;束流挡板对返流粒子的抑制作用明显,对抽氙冷板等具有较好的防护功能,但也同时改变了羽流流场分布,甚至会影响到推进器的放电特性和性能表现。通过该数值模拟方法可以实现对舱内工艺设备的设计指导,对抽氙冷板、束流挡板等进行布局优化,继而为推进器地面测试提供更为有效的测试环境。     

Maxwell模型中keV能量的Xe粒子对铜表面的适应系数

使用热流传感器对氙离子推力器轴向距离为500、700 mm和900 mm,径向角度为0°~15°(推力器出口平面中心为圆心,推力器出口轴线为0°)范围内羽流热流密度的分布进行了实验研究,获得了热流随角度和半径变化的实验数据。采用PIC-DSMC (particle in cell direct simulation of Monte Carlo)算法在不同适应系数下对实验条件进行仿真分析,对比仿真结果和实验结果得到适应系数。结果表明:keV能量的Xe粒子对热流传感器表面(铜)的适应系数接近1。     

AP/RDX共晶包覆微米铝粉的制备及表征

为了改善传统含高氯酸铵(AP)固体推进剂的热效应,采用溶剂蒸发法,参照零氧平衡的比例对高氯酸铵、黑索金(RDX)和微米级铝粉进行包覆处理,制备出微球形的AP/RDX/Al核壳型复合粒子,并对包覆后的AP/RDX/Al复合粒子进行TEM、FTIR、XRD和XPS表征分析,分析表明AP和RDX形成了AP/RDX共晶包覆层包覆在微米铝粉的表面。进一步对包覆后的复合粒子进行DSC测试分析,分析表明微米铝粉会使AP的放热更集中;经AP/RDX共晶包覆的微米铝粉颗粒热效应显著提高。     

旋翼涡环状态气动特性和参数变化的风洞试验

为了研究旋翼下降和涡环状态的流场及气动特性,在中国空气动力研究与发展中心Φ5m立式风洞中,完成了BO-105直升机桨尖马赫数相似旋翼模型的流场和测力试验。试验获得了旋翼悬停和垂直下降状态桨盘附近的流场,同时测量得到了模型旋翼拉力、扭矩等参数的变化。试验结果表明:高速粒子图像测速法(PIV)相机成功捕捉到了下降率增大时旋翼涡量向桨盘附近聚集的过程。垂直下降率在0.9左右时旋翼拉力和扭矩最小,分别只有对应总距角悬停状态拉力的60%和80%左右。在深度涡环状态,旋翼周围存在大尺度涡结构周期性形成和破碎现象,这种现象是旋翼拉力和扭矩剧烈波动的原因。斜下降相对垂直下降而言,旋翼的拉力和扭矩损失都较小。抛物线桨尖外形与常规的矩形桨尖外形相比,垂直下降气动特性并无显著区别。      

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。      

直升机整体式惯性粒子分离器研究现状

整体式惯性粒子分离器是一种直升机进气防护装置,其性能优异、应用广泛,对于保护直升机发动机、延长其使用寿命具有重要意义。本文从4 个方面对整体式惯性粒子分离器的研究现状进行归纳总结,包括：总结了现有直升机进气防护装置的类型及相关气动参数,梳理了整体式惯性粒子分离器现有的研究方法及取得的相关成果,分析了影响整体式惯性粒子分离器工作性能的因素,并展望了整体式惯性粒子分离器未来的发展方向。研究成果可为今后开展整体式惯性粒子分离器研究及优化设计提供一定参考。     

基于增量调制的ICCP地磁匹配序列生成方法

为解决地磁匹配算法中匹配点的选取和匹配序列长度的设置问题,提出一种迭代最近等值线(ICCP)算法的地磁匹配序列生成方法。首先,分析了采样定理、地磁图分辨率、磁场起伏特征和磁传感器测量精度等对匹配序列采样间隔的约束,以及匹配序列长度与误匹配的关系;然后,在此基础上利用增量调制原理实现了匹配点的选取;最后,建立了本文方法参数优化的目标函数,并利用二进制粒子群优化（BPSO）算法对匹配序列的长度和增量调制的量阶进行寻优,使ICCP算法在保证匹配精度的前提下能够缩短匹配时间。仿真结果证明所提方法具有良好的环境适应性,对ICCP算法的精度和实时性都有明显改善。     

整体式粒子分离器数值模拟

 为找出分离效率更高、压力损失更小的最优型面设计,以两种型面差异较大的整体式惯性粒子分离器为研究对象,利用FLUENT计算软件对其内二维两相流动进行了数值模拟,得到了分离器对不同粒径的砂粒的分离效率,以及不同清除比对分离效率的影响,并对计算结果进行了比较分析。在此基础上,分析了型面对分离效率的影响因素。计算采用标准k-ε模型,颗粒相采用拉格朗日轨道模型。结果表明：对C规范砂,型面变化剧烈的模型（IPS01）的分离效率比型面变化平缓的模型（IPS02）的平均低1.60%,进气总压损失平均增大0.53%;对AC粗砂,分离效率前者比后者平均高0.25%,进气总压损失平均增大0.58%。相比较而言,IPS02更具实际应用价值。     

气路颗粒静电监测技术及实验

介绍了发动机气路荷电颗粒产生的机理、静电传感器原理以及气路静电监测技术的原理,然后介绍了模拟试验装置和试验过程,并通过实验的方法对静电监测技术进行了研究,最后通过小波分析的方法对实验信号的能量分布特征进行了研究,结果为大颗粒产生的感应信号的幅度要大而能量分布集中在低频段,而细小颗粒产生的感应信号幅值较小,信号能量分布集中在高频段,实验结果为在气路监测中辨别异常颗粒提供了参考依据,同时也表明了基于颗粒静电监测方法的可行性.      

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.