某涡扇发动机考虑级间引气的二维数值模拟

针对采用S₂流面流场模拟软件(AES-S2),对某涡扇发动机风扇、压气机(考虑级间引气)和整机进行地面0km及高空21km低雷诺数工况下转速特性的评估和流场分析.AES-S2数值仿真模型由带有黏性项的二维欧拉方程、燃烧模型和损失模型构成;采用任意曲线坐标系,可保证复杂几何边界的计算精度;采用隐式高阶精度Godunov求解格式,数值稳定性高,可自动捕捉激波.仿真结果表明:AES-S2计算稳定性好,收敛速度快;风扇和压气机的计算精度高于整机;整机二维计算满足工程精度需求,可为部件研制和整机部件匹配提供性能参数依据.      

两种椭圆型方程求源项方法在喷管内流场网格生成中的应用

用椭圆型方程生成二维网格，发展两种Hilgenstock求源项方法，实现对网格与边界间距及与边界正交的控制。     

二维定常亚音速无旋气流绕物体的流动

本文采用小扰动法给出了定常亚音速无旋气流绕物体流动的解析解,同时也给出了一个将单位圆域保角映射成一个任意封闭翼型的简单计算公式。此外还导出了压强系数的新的近似表达式。在流过鼓包的流动问题上,它与由Kaplan提出的精确解析结果相比,二者极为符合。     

确定威布尔分布三参数的相关系数优化法

 根据本文给出的确定威布尔分布三参数的相关系数优化法求得的威布尔三参数,能使试验数据在威布尔概率坐标纸上最大限度地呈现为线性关系。     

叶轮机械三维不可压Euler方程的直接解法

本文用近似因式分解交替方向隐式格式直接求解叶轮机械中原参数三维不可压Euler方程组。在连续方程中引入“拟压缩性”之后,将原来类型不确定的控制方程变成双曲型方程,给定初边值之后用时间推进法求得稳定解,对一个单级压气机转子内部流场进行了计算,结果与实验值比较符合。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

疲劳寿命的威布尔概率分布回归检验与参数估计

根据威布尔随机变量与其分布函数在威布尔概率纸上呈线性关系这一特征，经过对随机变量的变换，利用线性回归分析的相关系数检验随机变量是否服从威布尔分布，同时还可以确定威布尔概率分布参数的最优估计结果。     

2.5维机织复合材料疲劳寿命预测方法

针对疲劳载荷作用下的2.5维机织复合材料,建立了疲劳寿命预测方法.该方法主要包括单胞模型、疲劳失效判定准则和材料性能退化方法3部分.选取单胞模型为研究对象,利用三维有限元技术进行应力分析;引入改进的三维Hashin疲劳失效准则和Mises准则作为纤维束和树脂基体的疲劳失效判据;采用刚度性能突降准则描述疲劳失效后的材料性能,采用考虑纤维体积分数影响的剩余刚度和剩余强度退化模型描述失效前材料的性能.通过疲劳寿命预测值与试验值的对比,验证了疲劳寿命预测方法的有效性.研究表明:经向拉-拉疲劳寿命随经纱纤维体积分数增大而增加,纬向拉-拉疲劳寿命受纬纱纤维体积分数影响较小.      

使用GAO-YONG方程组对不可压转捩/湍流平板边界层的计算

与以往的湍流模型不同的是GAO-YONG不可压湍流控制方程组不需要任何经验系数及壁面函数。本文运用SIMPLE方法QUICK格式求解GAO-YONG方程组,对二维零压力梯度下平板转捩/湍流边界层进行了数值模拟。结果表明,方程不仅对于边界层流动的各项细节(如表面摩擦系数C_f,对数律,亏损律等)能作出良好的预测,成功地解决了以往一般模型不能同时计算近壁区和远壁区的难题,而且能够预报层流-湍流转捩过程。本文还对机械能方程如何影响边界层近壁区特性进行了数值研究。      

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。