一种模块化航空有源滤波器的研究

 航空有源滤波器(AAPF)是解决飞机供电系统中电能质量问题的一种先进方案,而模块化设计对航空有源滤波器灵活性、可维护性和可靠性的提升作用巨大。首先提出并研究了一种新型模块化航空有源滤波器,分析了主电路数学模型及其混合载波PWM(CH-PWM)调制方式;其次基于损耗对比分析进行了主电路拓扑优化,推导了模块均压控制律并给出了系统控制策略;最后进行了仿真和实验验证。结果表明,模块化航空有源滤波器能够有效补偿航空电网中由典型非线性负载产生的谐波和无功电流分量,三相电网电流的总谐波畸变率(THD)均在5%以下,补偿效果显著。     

基于非线性规划的高超声速滑翔轨迹优化

研究了最大航程的无动力滑翔轨迹优化问题。为避免间接法的缺点,采用直接单重打靶法将轨迹优化问题转换为非线性规划问题,并利用非梯度优化算法和梯度优化算法相结合的混合优化策略得到最优轨迹。仿真结果表明,在采用更为真实的大气模型和动力学模型条件下,该方法具有较高的求解精度、收敛性以及鲁棒性,降低了初值要求;相对于最大升阻比轨迹,射程提高1.54%。     

自耦合射流激励同向气流掺混的数值研究

针对同向两股气流掺混的某一特定物理模型,对自耦合射流作用下的气流掺混过程进行了数值模拟研究以揭示激励参数对于同向两股气流掺混的影响.与未施加自耦合射流激励的掺混过程相比,自耦合射流周期性的吹/吸诱导流场内产生复杂的大尺度涡系结构,使得同向两股气流形成对流型混合,有效缩减了主流核心区长度;随着自耦合激励器驱动频率和驱动振幅的增大,自耦合射流出口附近的涡强度增强,同向两股气流掺混效果得到有效改善.      

基于随机激励的某机匣模态实验与分析

用模态实验的方法对某型飞机发动机机匣的模态参数进行了识别。考虑噪声对频响函数的影响,在功率谱分析时,导出了噪声影响情况下的功率谱表达式,利用这个表达式计算了频响函数并最终用来提取模态参数。引入预实验方法用于机匣模态参数的探测中,以确定机匣上各个测点和激振器激振点的合理布置。考虑到实际工作时的激励情况,在实验台上用白噪声随机激励来模拟环境激励,对机匣进行了模态实验。与计算模态相比,用实验模态方法提取模态参数,避免了复杂的有限元建模与仿真,并能用相干函数来检验测得的实验数据的有效性。实验模态分析表明,得到的模态参数对于进一步改进机匣设计、分析其振动、疲劳寿命特性等具有重要的意义。      

支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。     

基于混合遗传算法的中国旅行商问题满意解

针对组合优化中的旅行商问题 ,提出了贪心法与遗传算法相结合的混合遗传算法。文中给出了相应步骤并就中国旅行商问题得出满意解 ,该解优于已报道的结果。     

应用混合演化策略的机翼气动优化设计

把基于实数编码的遗传算法与可变容差法相结合,建立了数值优化设计中的混合演化策略(HES),并将其与机翼的气动分析相结合进行跨音速机翼的气动优化设计.与基准机翼相比,优化设计的机翼其气动性能有较大程度的改善,表明了混合演化策略在机翼优化设计中的有效性.与单纯的遗传算法(GA)相比,应用混合演化策略的气动优化设计具有更高的优化效率和优化质量.     

混合网格方法在栅格翼数值模拟中的应用研究

栅格翼是采用一种蜂房结构设计的升力面和控制面,和传统舵面相比具有铰链力矩小、能在较大攻角下保持升力等特点,并得到了越来越广泛的应用。由于栅格尾翼的特殊结构,网格生成具有很大的难度。本文采用了结构、非结构混合网格的办法,在弹体和栅格翼的物面附近区域,生成适合粘性计算的大长宽比的结构网格,弹体网格和栅格翼网格之间采用非结构网格进行填充,满足非结构网格和结构网格交接面的完全对接。本文基于结构/非结构网格体系采用有限体积方法求解NS方程,对不同舵偏角下的栅格翼构形进行了数值模拟,并通过实验结果对数值方法进行了验证。     

非结构CFD软件MPI+OpenMP混合并行及超大规模非定常并行计算的应用

常规工程应用中，非定常数值模拟（如多体分离）的计算量十分巨大，如果为了达到更高的计算精度，加密网格或者采用高精度方法将会使得计算量进一步增大，导致非定常数值模拟在CFD工程应用中成为十分耗时和昂贵的工作，因此，提高非定常数值模拟的可扩展性和计算效率十分必要。为充分发挥既有分布内存又有共享内存的多核处理器的性能和效率优势，对作者团队开发的非结构网格二阶精度有限体积CFD软件（HyperFLOW）进行了混合并行改造，在计算节点间采用MPI消息传递机制，在节点内采用OpenMP共享内存的MPI+OpenMP混合并行策略。首先分别实现了两种粒度（粗粒度和细粒度）的混合并行，并基于国产in-house集群采用CRM标模（约4 000万网格单元）定常湍流算例对两种混合并行模式进行了测试和比较。结果表明，粗粒度在进程数和分区数较少的小规模并行时具有效率优势，16线程时效率较高；而细粒度混合并行在大规模并行计算时具有优势，8线程时效率较高。其次，验证了混合并行在非定常计算情况下的可扩展性，采用机翼外挂物投放标模算例，分别生成3.6亿和28.8亿非结构重叠网格，采用对等的（P2P）网格读入模式和优化的重叠网格隐式装配策略，网格读入和重叠网格装配耗时仅需数十秒；采用3.6亿网格，完成了非定常状态效率测试及非定常分离过程的湍流流场计算，在in-house集群上12 288核并行效率达到90%（以768核为基准），在天河2号上12 288核并行效率达到70%（以384核为基准），数值模拟结果与试验结果符合良好。最后，在in-house集群上采用28.8亿非结构重叠网格进行了4.9万核的并行效率测试，结果显示，4.9万核并行效率达到55.3%（以4 096核为基准）。