脉冲展宽对深空激光通信的影响与补偿研究

深空激光通信系统下行链路的脉冲位置调制PPM（Pulse Position Modulation）信号在经过大气信道传输和单光子探测器接收时,将出现脉冲展宽效应,引起通信系统性能下降。分析了大气信道中的淡积云云层散射、大气湍流与气溶胶散射和单光子探测器的抖动特性所引起的脉冲展宽效应。在此基础上,仿真分析了淡积云云层物理厚度对不同PPM调制阶数下通信速率的影响,并研究了单光子探测器引起的脉冲展宽产生的抖动损失。为补偿脉冲展宽的影响,提出了一种基于时隙似然比解调的补偿方法,通过仿真验证了该方法能够有效降低深空PPM激光通信链路中脉冲展宽对通信误码率的影响。该研究对分析和提升深空PPM激光通信系统的链路性能具有一定的参考意义。     

基于放大因子与Spalart-Allmaras湍流模型的转捩预测

为了验证放大因子输运方程与Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型耦合对转捩现象的模拟精度,选取Schubauer and Klebanoff(S-K)平板、S809低速翼型、30p30n多段翼型以及复杂的三维HiLiftPW-1构型进行自由转捩计算,并将计算结果与实验进行比较分析,其中针对S809算例,还与Langtry-Menter(L-M)转捩模型进行了比较.算例结果表明:放大因子输运方程与S-A湍流模型的耦合能够较好的捕捉转捩位置以及转捩发展过程,对分离泡诱导的转捩的模拟相比L-M转捩模型更精确,转捩位置的捕捉精度提升了10%;对比实验,多段翼转捩位置的捕捉误差最大为6.5%;针对三维高升力增升构型,以实验作为参考,全湍流计算与考虑边界层转捩的对比显示考虑边界层转捩能够更加精确的模拟气动力系数,升力和表面摩擦阻力系数的模拟精度精度提升1%.      

基于涡方法生成大涡模拟进口条件的数值计算

探索改进涡方法来生成大涡模拟的非定常进口条件.改进方法中,为了避免局部漩涡数量过多或者过少,采用密度分布方式放置漩涡场.并用Langevin方程控制漩涡运动,模拟实验方法中的蜂窝器,使改进后的涡方法生成的脉动速度场更加符合湍流的特征.在已知雷诺平均的流场结果下,利用涡方法产生漩涡场,进而生成能满足大涡模拟所需要的非定常进口流场.为了检验改进后的涡方法在生成脉动速度过程中的效果,在槽道中进行了对比数值试验,并借助于直接数值模拟数据做对比,对比分析槽道进出口的平均速度、涡量以及雷诺应力统计,证明改进后的涡方法在生成大涡模拟进口条件下是非常有效的.      

超声速复杂流动中湍流模型的性能评估

对8°,16°,20°,24°超声速二维压缩拐角进行了数值模拟,系统评估了SA(Spalart-Allmaras), k-ω, SST(Shear Stress Transport)3种工程常用湍流模型对激波/边界层干扰复杂流动的模拟适用能力.对于"弱"干扰、小分离,工程常用湍流模型能够较准确地预测其压力、摩擦力、热流分布,而对于"强"干扰、大分离则会造成较大的偏差.同时,随着分离区的增大,各湍流模型的适用性能差别更加明显,数值方法也有一定的影响.      

吹吸扰动控制猝发过程中雷诺应力的实验

采用热线测速技术和双丝边界层热线探针,在风洞中以高于对应最小湍流时间尺度的分辨率,精细测量了平板湍流边界层施加不同频率周期性质量引射前后,不同流向和法向位置的瞬时流向、法向和展向速度分量的时间序列信号.采用流向脉动速度局部平均结构函数模极大值法检测了壁湍流猝发过程中拟序结构不同速度分量和雷诺应力分量的条件相位平均波形.发现在扰动源下游一定范围内,摩擦因数和雷诺应力幅值有所减小,扰动改变了法向或展向脉动速度与流向脉动速度的条件相位平均波形的相位差,使其保持在π/2的奇数倍左右,此时雷诺应力几乎为0,改变了湍流边界层原有雷诺应力的产生和扩散输运机制,抑制了湍流雷诺应力的产生和输运.      

大气湍流退化图像多帧盲复原

针对图像盲复原时PSF（点扩散函数）尺寸参数对复原效果影响较大,提出一种点扩散函数尺寸自适应估计算法,该算法以均方误差为代价函数,通过遍历搜索点扩散函数有限支持域,克服了点扩散函数尺寸参数选择难的问题。仿真结果表明,估计的点扩散函数尺寸接近真实尺寸,对于大气湍流变化快的情形,改进算法取得了较好的图像复原效果。     

高原航线飞机颠簸出现规律的对比分析——以青藏高原与云贵高原为例

不同的高原产生大气湍流的条件不尽相同,因此航线上飞机颠簸的出现规律也不一样。分析青藏高原和云贵高原的地形差异和气候区别,并根据四川航空公司的机载QAR数据,对青藏高原和云贵高原的飞机颠簸出现次数、出现概率和颠簸强度进行统计,对比分析了青藏高原和云贵高原航线上飞机颠簸的出现和分布规律,为高原航线飞机颠簸的预报和航行签派工作提供重要参考。     

土木工程相关的台风近地风场实测研究

采用三维超声风速仪现场观测了台风"珍珠"和"派比安"的登陆过程,分析了两次台风过程的平均风速、风向变化历程以及台风脉动风速的概率密度分布,进一步研究了台风湍流强度、湍流积分尺度与阵风因子.结果表明:在低风速情况下,台风脉动风速接近正态分布,湍流强度与阵风因子存在近似线性关系,可用相关经验公式进行拟合。两次台风过程实测风速谱均可与某种理论谱模型较好吻合,通过拟合可以降低实测谱与理论谱的偏差。     

湍流模型对喷流计算精度的影响研究(英文)

采用三维RANS代码MBNS3D对包含了内流、外流及后体干扰的三种简化尾喷流,进行了数值模拟研究。通过壁面压力分布及喷流截面速度型与实验数据的对比,研究了SA和SST两种湍流模型及其修正(SACC,SADES,SSTCC)对喷流计算精度的影响。本文计算表明,SSTCC模拟效果最为精确;利用SA模型进行脱体涡模拟,在同样的网格下优势不明显。湍流模型可压缩修正改善了模拟喷流的膨胀趋势,但对附面层分离位置的预测,在本文的工作中,还不如原始模型。两类模型相比,SST模型的结果好于SA模型。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。