超声速串列静叶积叠优化分析

在进口超声速、气流转折角大的高负荷条件下,静叶通道中激波强度高,激波、附面层干扰引起的损失大,且静叶中三维流动引起的径向载荷分布不均匀,易产生角区分离。叶片积叠优化是提高风扇性能的一项有效技术。采用数值模拟的方式研究了不同积叠形式对优化串列静叶沿展向激波结构,改善叶排间流动匹配的作用。三维流动对比分析可以得出:高负荷串列静叶采用正弓形积叠,叶片展向载荷分布合理,静叶端壁角区分离损失减小,前后叶片排流动匹配较好,风扇性能进一步提高。     

浅谈基于IPDT的民用飞机重量控制技术

在民机研制过程中,有效地实施重量控制对于项目的成功非常关键。飞机超重不仅会导致设计和运营成本的增加,也将无法实现既定的商载和航程等设计指标。从各部门与重量控制工作的联系出发,结合某型民用飞机的设计实践,介绍了产品联合研发团队(IPDT)模式下重量控制的工作内容、工作流程和常用的减重方法,为民机的重量控制工作提供借鉴和参考。     

基于混合优化的运载器大气层内上升段轨迹快速规划方法

针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。     

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

采用排间界面静压约束伴随方法的多级压气机叶片优化

为解决伴随优化应用在多级压气机中出现的优化工况点漂移问题,在前期薄层N-S方程伴随方法基础上,对目标函数——出口熵增不仅施以质量流量、总压比约束,还添加排间界面静压展向分布作为新的约束条件.以某5级压气机为对象,对其中第1级转、静叶分别在首1.5级和全5级压气机环境下进行了优化.结果表明,施加排间界面静压展向分布约束能够显著解决优化工作点漂移问题,优化后5级压气机的效率提高0.4个百分点.      

基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

航空发动机全寿命周期修理成本优化探讨

分析了影响发动机全寿命周期修理成本的关键因素,提出了将发动机运行条件严酷度指数(SI)与发动机修理成本相对应的理念,从机队运行条件相关因素和维修工程管理相关因素的角度探讨发动机修理成本优化的方法。     

基于代理模型的二元收扩喷管流道型面优化设计

在二元收扩（2D-CD）喷管设计参数对喷管气动性能影响研究的基础上,以获得尽可能高的喷管推力系数为目标,以喉道宽高比、喉道型面半径比、收敛半角和扩张半角为设计变量,对二元收扩喷管的流道型面进行了优化设计。设计过程中,利用正交试验设计方法确定初始样本点,建立喷管推力系数与设计参数间的Kriging代理模型,采用自适应模拟退火算法（ASA）对代理模型进行分析求解。结果表明,二元收扩喷管的优化型面参数为:喉道宽高比为6,喉道型面半径比为0.3,收敛半角为15°,扩张半角为5.64°,此时最大推力系数为0.97847,流量系数为0.98778.      

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

煤基喷气燃料代用组分神经网络混合构建方法

为了建立航空燃料的喷雾模型,用于高保真液雾燃烧数值模拟,提出了基于人工神经网络混合模型的煤基喷气燃料代用组分构建方法.基于这一构建方法,重点针对煤基喷气燃料的雾化特性,利用多组分混合燃料的理化性质数据库对神经网络进行训练,获得了混合燃料理化性质隐式预测模型,结合随机投点优化方法,构建出能够很好地模拟煤基喷气燃料目标理化性质的代用组分.结果表明:该代用组分包含了5种碳氢化合物成分,摩尔分数为11.46%正癸烷、23.29%正十二烷、49.87%正十四烷、6.66%异辛烷和8.72%甲基环己烷.通过雾化特性实验,验证了代用组分对真实燃料雾化性能的模拟效果.该代用组分构建方法可以较好地解决混合燃料模拟过程中的非线性问题,通过改变目标理化性质可构建出相应代用组分.