反旋喷嘴进气旋转盘腔压力损失特性

针对旋转盘腔的压力损失问题,利用反旋喷嘴改变进入旋转盘腔的气流的切向速度,减少旋转腔内涡的生成,从而减小气体流经旋转盘腔的压力损失.通过实验的方法测得反旋进气条件下的流阻特性,应用k-ω SST模型模拟了不同工况下腔内的流场.研究表明:旋转盘腔内的压降由湍流参数和掺混后旋流系数共同控制.喷嘴自身压降所占比例为极大值时,腔内无大涡出现,而在非极值点的工况下,腔内均为对涡的流动结构.      

飞行器热天线热电联合计算方法

为了研究高温环境对热天线电性能的影响,提出了一种热电联合计算方法,通过三维热、电信息传递程序实现不同温度区域介电性能的空间加载,以此关联温度场与电磁场网格节点信息,实现温度场-电磁场耦合问题的联合计算。介绍了热电联合计算方法的原理与思路,并以某型热天线为研究对象,考查天线温度分布对电性能的影响程度,为飞行器热天线的精细化设计提供了途径。该方法可应用于热透波结构的高温电性能分析,尤其对于恶劣热环境下的热天线/天线罩设计具有较高的应用价值。     

航空发动机整体叶盘磁力研磨光整实验

磁力研磨工艺抛光整体叶盘时,工件与磁极干涉严重,用径向磁极代替轴向磁极加工可有效避免干涉,但研磨压力小、研磨效率低.通过对磁力研磨径向磁极加工机理和单个研磨粒子的微观受力情况详细分析得到:提高磁场强度变化率可有效增大磁力研磨效率.经有限元模拟分析发现磁极表面沿轴线方向开矩形槽可使磁场强度变化率提高.对镍基高温合金材质整体叶盘进行磁力研磨实验,并对实验数据分析研究得出:以径向磁极为工具的磁力研磨法可实现对整体叶盘的无干涉加工,磁极开矩形槽后磁力研磨效率可提高31%,叶盘表面粗糙度值由研磨前的1.2μm降至0.18μm,验证了磁力研磨工艺对高效、高质量实现整体叶盘表面光整加工的可行性.      

多级轴流压气机彻体力模型——理论方法及简化应用

基于时间推进技术及有限体积法,将彻体力模型与基元叶栅法的思想相结合,提出了一个适用于预测大尺度进气畸变对多级轴流压气机气动性能及稳定性影响的三维数值计算模型。在进气条件轴对称的前提下,利用相应的简化模型重点分析了一台四级轴流压气机在均匀进气及叶尖径向总压畸变进气下的内部流场特征。均匀进气下的模型计算结果与相关试验结果相吻合。叶尖径向总压畸变进气下模型的计算结果表明:径向畸变在压气机流道内会发生显著的径向掺混作用,叶尖径向总压畸变对该压气机稳定性有显著恶化影响,随着畸变强度的增加,压气机稳定边界逐步下降。计算结果支持了该模型用于预测径向进气畸变影响的可能。     

航空齿轮泵滑动轴承接触状态流体润滑特性

针对航空齿轮泵处于高负荷状态齿轮轴-轴瓦润滑间隙的润滑问题,将CFD仿真与齿轮轴刚性模型相结合实现了基于CFD径向运动分析的瞬时润滑计算。得到了齿轮泵瞬态场影响下的齿轮轴径向微动情况,在此基础上基于轴承三维热流体润滑计算模型和微凸体接触模型实现了对润滑油膜在高偏心接触状态的特性分析。结果表明:齿轮泵CFD仿真结果与试验结果的误差小于10%,而仿真得到的内流场的瞬变性将通过改变齿轮轴所受径向载荷的波动形状从而影响到轴承的润滑特性。通过对轴承润滑模型的数值计算发现:相比于非接触状态,轴承处于高偏心接触状态时介质的高温、低黏现象加剧。     

掠叶片进口流动的流线曲率通流模型

掠叶片作为一项设计技术,在当前轴流风扇/压气机的设计中已被广泛采用,对掠叶片的流动机理研究也被广泛而深入地开展。近年来,多项研究表明掠能够改变叶片的攻角,这种攻角的改变是由掠造成叶片进口的径向平衡发生变化、轴向速度重新分布而产生的。提出了一种用于S2流线曲率法的掠叶片的进口流动模型,不再假设叶片进口周向流动均匀,因而能够计入由于叶片掠而产生的进口径向平衡的变化。将此模型应用到亚声掠转子叶片的设计中,结果表明该模型能够比原始方法更准确地计算轴向速度和攻角,从而提高了设计精度,并定量地分析了叶片掠对进口流动压力平衡的作用机理。     

封严间隙对盘缘密封性能影响的数值研究

通过对真实工况下高压涡轮的盘缘封严进行三维数值模拟,研究了3种不同轴向间隙和径向间隙对封严效率和盘腔内流场变化特性的影响规律,结果表明:针对复合封严结构及研究参数范围,由于静盘封严环将盘腔划分为封严外容腔和封严内容腔,而封严外容腔可以有效地将主流燃气阻隔在内,因此封严内容腔具有较高的封严效率。当轴向间隙增大时,封严环轴向重合度会逐渐减小,同时冷气出流阻力降低,盘腔的封严效率因而提高。当轴向间隙一定径向间隙逐渐减小时,封严外容腔径向距离减小,此时盘腔低半径处封严效率升高。     

基于图像特征分类和RBF网络的两轴车辆动态称重技术

汽车在行驶过程中的总重信号通常由各轴重信号确定,各轴重信号的测试精度取决于对车辆运动参数和振动信号等的精确分析。本文采用径向基函数(Radial basis function,RBF)网络处理轴重信号,针对该网络的泛化能力与拟合精度的矛盾,将车辆按照重量分为大、中、小3种类型,并进行整车建模和网络训练;实际测试过程中,利用汽车俯视图像提取类型特征,然后根据汽车的类型将测试参数输入不同的神经网络进行处理,以静态测量结果为相对真值。仿真结果表明,分类建模比单一混合建模具有更高的测试精度。     

基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题。本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值。两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络。用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。