低HSI噪声旋翼桨尖外形优化设计方法

建立了一套基于计算流体力学(CFD)/FW-H_pds方程(Ffowcs Williams-Hawkings equations with penetrable data surface)的气动噪声预估技术和组合优化算法的低噪声旋翼桨尖平面外形设计方法。首先,采用积分形式的可压雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程作为旋翼流场求解控制方程,围绕旋翼流场的网格采用嵌套网格方法生成。在优化过程中,桨叶网格生成采用提出的高效参数化的网格自动生成方法。在建立的CFD方法求解基础上,采用基于可穿透旋转积分面的鲁棒性较好的FW-H_pds方程来求解旋翼高速脉冲(HSI)噪声。然后,以降低旋翼HSI噪声为目标,以旋翼悬停气动性能为约束,提出具备前掠-后掠-尖削等组合特征的桨尖外形方案并进行优化分析。将基于拉丁超立方(LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型方法耦合到遗传算法过程中,建立了一种高效的组合优化算法。在当前的计算状态下,优化后的桨尖外形的负压峰值相比于矩形桨叶降低了58.4%,优化后的桨叶有效地减弱了旋翼桨尖区域的跨声速"离域化"现象,因此可以降低旋翼HSI噪声特性,同时可以减弱旋翼桨尖涡强度达30%,旋翼悬停性能提高了2%~3%。     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。     

基于NURBS方法的机翼气动外形优化

飞行器气动外形优化就是将设计对象的空气动力学性能分析与最优化方法相结合,通过不断改变设计对象的外形,使其气动性能在满足一定约束条件下达到最优.气动外形优化是一个涉及几何参数化、动网格、流场计算和寻优算法的综合应用平台.随着计算流体力学(CFD)的发展以及高性能计算机的使用,气动外形优化在现代飞行器设计中的作用愈加重要....     

机翼结冰过程的数值模拟

为预测飞机机翼结冰的形状,建立了一套采用时间步进法进行结冰过程数值模拟的方法.开发了一个软件框架用于使结冰模拟和网格更新全自动化.基于Messinger的质量和能量守恒方程建立了结冰热力学模型.采用了基于Spalart-Allmaras湍流模型在粗糙壁面的扩展模型来计算表面传热系数.提出了一种新的结冰生长方式.能预测霜...     

大展弦比机翼气动外形设计方案研究

根据传统机翼气动外形设计的方案,结合CAD与CFD软件,本文提出了一套机翼气动外形设计流程,包括翼型选择、机翼平面参数确定、建立三维机翼外形模型、流场网格划分和典型飞行条件下的气动计算等多个部分。依据该流程,完成了一个满足设计指标的无人机大展弦比机翼外形的设计,充分说明了该机翼气动外形设计流程的技术可行性。     

非圆截面弹体法向气动力估算方法研究

从位势理论出发 ,引进小扰动细长体理论中的部分思想 ,建立了任意截面弹体法向气动力的理论基础 ,推导出工程估算方法。该方法通过求解仅与截面形状有关系数 ,对已有的圆截面弹体气动力进行修正 ,很方便得到任意非圆截面弹体气动力特性。该方法预测结果与实验数据进行比较 ,具有较好精度     

Microstructure and Mechanical Properties of Cross-rolled Ti_(50)Ni_(47)Fe_3 Shape Memory Alloy

The microstructures, the phase transformation characteristics, and the mechanical properties of the Ti50Ni47Fe3 alloy in as-forged and as-cross-rolled states were investigated. It is found that, after cross-rolling, the phase transformation temperature (Ms) of the alloy decreases drastically and the grains get refined. Moreover, its yield strength and fracture strength after cross-rolling hit 540 MPa and 687 MPa respectively, up by about 200 MPa over those in as-forged state.     

基于多维几何形状的雷达辐射源识别算法

针对复杂电磁信号环境下雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于多维几何形状的辐射源识别算法。借助几何形状将辐射源空间特征向量转换为平面向量,计算向量各夹角余弦值,再同辐射源数据库进行比较,实现辐射源型号的自动识别。仿真验证了提出的识别算法,识别率均在80%以上。     

新型桨尖旋翼悬停气动性能试验及数值研究

通过旋翼台试验和数值模拟方法对具有China Laboratory of Rotorcraft（CLOR）桨尖旋翼的悬停气动性能进行研究。为进行对比研究,共设计完成3副模型旋翼,分别为参考的矩形桨叶、常后掠桨尖的桨叶以及具有CLOR桨尖气动外形的桨叶。在模型旋翼台上进行这3副模型旋翼在不同转速、不同桨叶安装角条件下的旋翼拉力和扭矩测量;数值计算是采用一个基于Narier-Stokes方程／自由尾迹分析／全位势方程的旋翼流场求解的混合计算流体力学（CFD）方法进行的,计算结果与试验结果显示出较好的一致性。在此基础上,数值模拟了在旋翼试验台上很难开展的高速旋转试验状态。最后,根据试验和数值结果,对比分析具有CLOR新型桨尖旋翼与矩形桨尖以及常后掠桨尖旋翼的悬停气动性能,得出关于非常规气动外形桨尖对旋翼气动特性的影响机理,初步体现了CLOR桨尖旋翼具有良好的悬停性能。     

基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展

深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络（CNN）强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。