喷管分离流动与侧向载荷定常数值模拟

利用商业CFD软件,进行了三维、有粘、定常计算,模拟了某液体火箭大面积比喷管地面条件下的分离流动.计算了多个不同入口总压下的工况.其结果预示了该喷管的分离流动在不同入口总压下的激波模态变化,并获得了非对称分离及其造成的侧向载荷的分布情况.计算为进一步相关研究打下了基础.      

飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。     

等离子体气动激励抑制压气机叶栅角区流动分离的仿真与实验

进行了等离子体气动激励抑制低速压气机叶栅角区流动分离的数值仿真研究,并进行了实验验证.小攻角情况下,叶片吸力面角区流动分离导致显著的尾迹总压损失.来流速度为50 m/s(雷诺数为223 000)时,等离子体气动激励可以有效的抑制角区流动分离,降低总压损失.激励电压、频率分别为10 kV和22 kHz时,50%叶高处的尾迹压力分布基本不变,60%和70%叶高处的最大总压损失分别减小了13.83%和10.74%.增加激励电极组数或激励电压,可以增强抑制效果.      

连续爆轰发动机的二维数值模拟研究

介绍了连续爆轰发动机(Continuous detonation engine,简称CDE)的物理模型及爆轰波传播的物理机理,并对CDE流场的波结构进行了分析.使用两步化学反应模型对简化的CDE模型做了二维数值模拟研究.计算了圆柱面展开二维平面的多个爆轰循环过程.模拟结果较好地匹配了相关CDE实验所获得的流场结构.数值计算结果使我们可以更加透彻地理解CDE各方面的参数,对于CDE的进一步研究具有一定的指导意义.      

共振型PDE谐振腔喷嘴匹配关系研究

在数值模拟的基础上分析了两种不同形状的喷嘴:细长孔喷嘴(或称狭缝喷嘴)和环形喷嘴对于射流碰撞和激波形成以及聚焦的影响.在此基础上又以环形喷嘴为例,分析了喷嘴尺寸对于射流碰撞和激波形成聚焦的影响,得出环形喷嘴相对于细长孔喷嘴具有更好的聚焦效果,以及有效利用激波起爆爆震波的喷嘴与谐振腔的几何匹配关系.      

基于Tcl/tk语言的外挂投放并行数值模拟流程集成方案

用Tcl/Tk脚本语言将非结构网格自动生成,欧拉方程并行求解和六自由度运动方程求解等环节集成为一个完整的外挂投放模拟系统,并针对AEDC弹翼分离算例,模拟并预测了外挂投放的流场和导弹投放后的弹道轨迹。数值试验结果证明了此集成方案的可行性。     

预爆管式脉冲爆震原型机试验研究

为了实现多循环吸气式脉冲爆震发动机（PDE）在较短距离内缓燃向爆震的转捩,降低主爆管通过障碍物触发爆震的内部阻力损失,设计了预爆管和主爆管以同种混气（汽油/空气）为工作介质的两相PDE原型机,试验研究了爆震燃烧过程。研究表明：当预爆管出口扩张角度为45°时,可以实现爆震波在主爆管内向衍射面上、下游传播;设计的预爆管式PDE原型机可以实现最高频率为66.7 Hz的稳定间歇工作。     

电磁阀式两相脉冲爆震火箭发动机试验

为了提高脉冲爆震火箭发动机的工作频率,设计了一台内径30mm,长度1000mm的电磁阀式脉冲爆震火箭发动机模型.脉冲爆震火箭发动机模型采用航空煤油为燃料,压缩氧气为氧化剂,压缩氮气为隔离气体,通过选用高速大流量电磁阀,加热燃料,安装Shchelkin螺旋等方法,使得该模型能够在20～30Hz频率下多循环稳定工作.工作频率为30Hz时,爆震波峰值压力达到2.2MPa.脉冲爆震火箭发动机的时均推力随着工作频率的提高接近线性增大.      

卫星筒式偏心在轨分离动力学分析

偏心安装的子卫星在轨分离是一类特殊的卫星在轨分离问题。为了给分离地面试验和分离系统设计提供依据,在惯性参考系中分析了筒式偏心在轨分离问题的运动特性。以刚体运动学原理和动力学动量定理、角动量定理及能量定理为依据,建立了分离过程的动力学模型。运用数值求解方法,给出了不同初始条件下的模型求解算例,并对求解结果进行了比较和分析。分析结果表明,分离弹簧物性参数是影响分离速度的主要因素;卫星相对安装位置是影响分离角速度的主要因素。     

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。