轴对称双喉道流体控制矢量喷管三维数值模拟

对轴对称双喉道流体控制矢量喷管的流场进行了数值模拟,研究了喷管气动参数(主、次流落压比)对其内特性(流量系数、推力系数、推力矢量角和推力矢量效率)的影响,并与试验数据进行了对比.研究结果表明,在计算工况下,当喷管次流流量比恒定时,喷管推力矢量角随主流落压比的升高而降低,喷管流量系数和推力系数先是随主流落压比的升高而升高,在某-主流落压比时达到最大值,而后喷管推力系数随主流落压比的升高逐渐降低,流量系数则基本维持不变.当喷管主流落压比固定时,随着次流落压比的升高,推力矢量角也随之增加,推力系数无明显变化,而流量系数则呈下降趋势.     

低雷诺数条件下微型无人机机翼形状的研究

利用CFD软件FLUENT,通过Spalart-Allmaras模型、低Reynolds和二层模型这3种湍流模型对正八边形机翼平面布局进行绕流分析并与试验数据进行对比,选择了低Reynolds湍流模型对4种微型无人机机翼平面形状的低雷诺数气动特性进行模拟分析,结果表明,矩形布局和反齐默曼布局是微型无人机比较理想的设计选择.     

应用PIV技术测试模型环形燃烧室流场

采用粒子图像测速仪(PIV)测量带双级旋流器模型环形燃烧室内冷态和燃烧流场,试验研究不同进口气流温度对其冷态和燃烧流场内回流区的形成以及气流速度分布的影响,试验结果表明:燃烧室燃烧流场内回流区长度要比冷态流场短,燃烧流场的脉动速度明显大于冷态流场;另外随着进口气流温度增加,燃烧室冷态和燃烧流场的回流区长度都稍有减少.      

运动边界非定常全速流场的数值模拟

将预处理引入到ALE格式的非定常可压缩N-S方程中,发展了一种能有效模拟含运动边界的三维非定常全速流场的数值方法.控制方程在非结构动态网格上用双时间步推进并用隐式、LU-SGS迭代求解;提出了一种特征变量的边界条件以适合预处理后的特征系统.几个典型算例的结果表明,预处理方法将可压缩流方法的计算能力拓展到了低马赫数范围,有效地提高了收敛速度和计算精度.     

解决一体化设计

通过风洞实验,人们发现:二维矢量喷管向下偏转后,除了可以产生预期的推力分量和俯仰力矩外,喷流的转折往往还能在扁宽的后机身或机翼等部位诱导出超环流,形成附加的气动升力,其数值随喷口偏角的增大而增大。此种情况在采用三维喷管的飞机上基本上是见不到的。三维矢量喷管偏转后,一般只能通过推力指向的变换,为飞机提供所需的纵向或方向操纵力矩,对外界气流的影响相对较小。     

问与答

yaysyby-m 问请问苏-47金雕属于什么布局,这样的布局有什么好处?答:从气动布局看,飞机采用串列三翼面结构。与常规布局的战斗机相比,它能在亚声速飞行时保持最好的气动性能;与推力矢量控制系统综合使用,能使飞机在空战中保持绝对优势。该机在试飞中能以90度迎角飞行,完成各种高难度机动动作。机身扁平,表面缝隙较少,还采用了雷达吸波材料。采用前掠机翼布局,布置有机翼翼根     

一种三维弹性机翼气动优化新方法

基于控制理论方法和有限元分析软件,通过将网格生成、流场计算、有限元分析、粘性伴随方程数值求解、梯度求解和拟牛顿优化算法等几方面的有效结合,研究与发展了计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法,其中,雷诺平均Navier-Stokes方程为主控方程,气动载荷和结构静弹性变形量由气动/结构方程的耦合迭代求解得到,目标函数梯度信息由共轭方程数值求解得到。典型大展弦比机翼气动减阻设计结果表明：研究及发展的计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法是有效的,能够有效考虑静气动弹性的影响。     

一种计及静气动弹性变形影响的跨声速机翼气动优化设计方法研究

耦合流场控制方程和结构静平衡方程求解得到大展弦比跨声速弹性机翼气动性能,分析研究了结构静弹性变形对气动载荷的影响.在此基础上以机翼典型剖面外形和机翼型架外形为设计变量进行了基于控制理论的跨声速弹性机翼气动优化设计方法研究,实现了在真实飞行条件下考虑静气动弹性变形影响的大展弦比跨声速弹性机翼一体化优化设计.优化设计算例结果表明所发展的方法是成功的,优化得到的弹性机翼在满足升力系数约束条件下提高了升阻比.     

双三轮车式起落架布局及其漂浮性能分析

建立了起落架系统的数学模型,导出了系统的动力学方程;并应用ADAMS/Aircraft模块建立了双三轮车式起落架的动态仿真模型。对其着陆动态响应进行仿真,最后计算了漂浮性能,并与普通六轮式起落架模型进行对比。从仿真结果可以看出,所建立的双三轮车式起落架模型是可靠的。双三轮车式起落架能最大程度地增大飞机的漂浮性,延长跑道的使用寿命,因此该研究具有一定的实用价值。     

基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。