无网格法耦合RNG k-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

Practical compensation for nonlinear dynamic thrust measurement system

The real dynamic thrust measurement system usually tends to be nonlinear due to the complex characteristics of the rig, pipes connection, etc. For a real dynamic measuring system,the nonlinearity must be eliminated by some adequate methods. In this paper, a nonlinear model of dynamic thrust measurement system is established by using radial basis function neural network(RBF-NN), where a novel multi-step force generator is designed to stimulate the nonlinearity of the system, and a practical compensation method for the measurement system using left inverse model is proposed. Left inverse model can be considered as a perfect dynamic compensation of the dynamic thrust measurement system, and in practice, it can be approximated by RBF-NN based on least mean square(LMS) algorithms. Different weights are set for producing the multi-step force, which is the ideal input signal of the nonlinear dynamic thrust measurement system. The validity of the compensation method depends on the engine’s performance and the tolerance error0.5%, which is commonly demanded in engineering. Results from simulations and experiments show that the practical compensation using left inverse model based on RBF-NN in dynamic thrust measuring system can yield high tracking accuracy than the conventional methods.     

基于DDES的有／无舱门腔体气动噪声仿真分析

采用延迟分离涡仿真（ DDES）的方法研究了空腔和带有舱门的腔体的气动噪声特性。仿真在自由来流M＝0．85下,长宽深比值为5：1：1的矩形开放腔体展开。空腔仿真的声压级幅值结果与试验数据相比误差在4％以内,频率位置的预测较好。 DDES方法对于气动噪声问题具有很好的仿真准确性。空腔仿真结果和带有舱门的结果对比后表明,舱门迫使剪切层气流更多的撞击后壁进入腔体内部,使腔体内部尤其是中部压强波动增大,声压级在低频部分增量显著,达到了5 dB左右。     

POD方法在风洞试验二维速度场分析中的应用

针对风洞试验二维速度流场,构建了正交分解与流场重构的数学模型。通过对鼓包背风面PIV瞬时速度流场进行分解,发现阶数越低的模态对原始流场的能量贡献率越大,代表了流场中的低频、大尺度流动结构;反之,阶数越高的模态对原始流场的能量贡献率越小,代表了流场中的高频、小尺度流场结构等信息。通过对流场进行低维重构,发现前4阶重构流场几乎不受一些小尺度旋涡的影响,很清晰地显示了流场的主要结构。     

基于不相关模态振型的修正技术

为充分利用试验测量结果,探讨了一种修正技术,不但有效利用试验数据中与有限元模型相关的模态信息,同时也有效利用不相关模态信息,并成功应用于某型现代高推质比涡扇发动机结构中.通过计算,修正后的模型计算值与试验测试值比较接近,误差接近0,MAC（model assurance criteria）值接近1.研究表明:利用不相关模态振型的模型修正技术能够有效得到准确的修正参数值,且修正后的有限元模型具有很高的计算精度.      

二氧化碳在RP-3航空燃油中溶解度实验测定

以国产实际使用并含有添加剂的RP-3号燃油为研究对象,测量了燃油在不同温度下的密度,搭建了压力降落法实验装置,测定了5~40℃温度及3组不同压力范围下,CO2在RP-3号燃油中的溶解度,采用ASTM D2780-92标准中提供的相对密度法对溶解度进行了计算并与实验值进行了比较.结果显示:计算值与实验值有很大偏差,且随着温度上升及压力下降,该偏差增加,最大相对偏差可达到106%.根据实验值,对ASTM D2780-92中的阿斯特瓦尔德系数计算公式进行了线性修正,修正后计算的溶解度和实验值误差在10%之内.该研究结果可为绿色惰化的设计提供参考依据.      

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

三角翼大幅度俯仰运动非定常测压实验洞壁干扰研究

用两个几何相似大小不同的前缘后掠角 70°三角翼模型在闭口风洞中进行正弦俯仰振荡实验 ,测量三角翼模型吸力面动态压力以及风洞洞壁上最佳测压点的非定常压力。实验表明 ,三角翼模型在正弦俯仰振荡时 ,其吸力面动态压力以及洞壁上最佳测压点的非定常压力与三角翼模型上的法向力一样呈现迟滞环现象。模型展宽比 (翼展 /洞宽 )增大 ,迟滞环幅度增大 ,动态压力绝对值增大。无论上仰或下俯 ,模型展宽比 (翼展 /洞宽 )增大 ,三角翼模型吸力面涡破碎位置离前缘较远。风洞顶壁上最佳测压点非定常压力迟滞环方向与风洞底壁上对应最佳测压点非定常压力迟滞方向相反。风洞洞壁上最佳测压点非定常压力变化频率与模型正弦俯仰振荡频率一致 ,各最佳测压点间呈现时间延迟现象。