冲击＋同向对流＋气膜冷却的三维壁温计算与分析

采用Fluent 6.3软件对冲击＋同向对流＋气膜冷却结构的壁温进行了流固耦合传热计算,获得了该复合冷却结构的壁温和冷却效果分布规律,并将计算结果与试验结果进行了对比.结果表明：冲击＋同向对流＋气膜冷却具有壁温分布均匀、冷却效果好等优点.计算结果与试验结果的分布趋势一致,最大相对误差为3.6%.     

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

基于VOF方法分析离心式喷嘴结构参数对性能影响

基于两相界面追踪流体体积(volume of fluid,简称VOF)方法模拟了离心式喷嘴内部的流动过程,在数值方法可靠性验证基础上,得到了15个喷嘴构型的流量系数、液膜厚度以及雾化锥角.定义无量纲影响因子η,比较喷嘴结构参数对喷嘴性能的影响程度.除了喷嘴直径和旋流室直径外,重点研究了出口扩张角、等直段长径比等结构参数的影响,通过与试验相对比,综合以往经验公式,得到如下结论:增大旋流室长度,能够增大雾化锥角;在喷嘴出口增加扩张角,能够显著地减小液膜厚度,减小雾化锥角;增大切向口距喷嘴顶部距离,能够改善喷嘴性能;切向口个数和等直段长度对喷嘴性能影响不大.该工作为下一步优化喷嘴构型打下了基础.      

固体燃料冲压发动机旋流燃烧特性数值研究

为了研究固体燃料冲压发动机旋流燃烧特性,使用数值模拟方法计算了不同旋流数下的燃速、燃烧效率、推力与比冲。固体燃料为丁羟,燃烧采用总包反应与涡团耗散模型。当旋流数小于临界旋流数时,无需将旋流器出口伸入燃烧室,突扩台阶回流区即可稳定火焰;当旋流数大于临界旋流数后,须将旋流器出口伸入燃烧室一段距离,使火焰稳定在这一段区域内。旋流状态燃烧效率低于直流状态,在考虑了旋流产生的总压损失后,发动机推力与比冲也低于直流状态。     

带旋转修正的弹簧-TFI混合动网格方法

网格存在大变形时,传统的超限插值(TFI)动网格方法易于引起网格正交性问题.依据几何关系并考虑其插值特点,提出了一种带旋转修正的TFI动网格方法.对结构网格块进行分块,在子块角点间建立弹簧元,并基于弹簧类比法计算角点位移;子网格内部结点位移采用修正后的TFI动网格方法进行计算,从而形成具有弹簧-TFI混合特征的动网格新...     

高阶间断有限元法的并行计算研究

根据间断有限元法的数据结构特点,基于METIS网格分区技术,设计并行计算策略,在非结构网格上实现了并行高阶间断有限元法。控制方程的数值通量项使用Local Lax-Friedrichs(LLF)格式计算。设计了并行的牛顿-块高斯赛德尔法(Newton-Block GS)来加速收敛,提高迭代效率。并行性能分析表明,所设计的并行算法能够得到较好的加速比和并行效率,有效地节省计算时间,合理分配内存。这使得采用高阶间断有限元法计算更为复杂的问题成为可能。     

非牛顿流体在正弦波壁管内的减阻特性

通过添加高分子表面活性剂来有效降低流动阻力在水处理和石油开采等行业中具有重要的现实意义。实验研究了聚丙烯酰胺聚合物（PAM）溶液在正弦波壁管内的减阻特性。研究发现,PAM溶液在层流区域具有明显的减阻作用,在湍流区域却不是很明显;同时在波壁管内存在一个PAM的最佳减阻浓度。另外,通过f-Re曲线发现PAM溶液的过渡域转捩点比牛顿流体明显提前,流动可视化结果验证了上述结论;应用Fluent进行数值模拟得到的数值结果与实验基本吻合。     

多场耦合计算平台与高超声速热防护结构传热问题研究

从有限元法(FEM)和有限体积法(FVM)的单元特性出发,提出一种具有局部守恒特性的界面载荷插值方法.采用共享内存技术开发适用于通用有限元和计算流体力学(CFD)软件的多场耦合计算平台,并基于分区耦合方式实现流固耦合传热计算.作为验证,分别将ANSYS与Fluent和CFD-FASTRAN软件进行耦合,计算外壁冷却的喷...     

考虑喷流效应的机载导弹发射及气动干扰数值模拟

研究比较了机载导弹发射时是否考虑导弹尾喷流情况下导弹运动特性及机-弹气动干扰影响.通过动态结构嵌套网格技术实现了导弹运动的模拟,结合刚体六自由度运动方程求解三维非定常Euler方程得到流场信息.导弹推力由发动机燃烧室喷流计算得到;当不考虑喷流效应时,推力通过直接在导弹尾部给定非定常作用力实现.应用此方法模拟了基于类"全...     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。