封严篦齿结构特性的数值分析和实验研究

对发动机中封严篦齿进行了相关齿形的变化 ,建立了 8种封严结构模型 ,运用 RNG k～ ε湍流模型、非结构化网格和 SIMPLE算法来模拟封严篦齿流动问题。探讨了篦齿前后压比与泄漏系数的变化关系 ,系统分析了齿形结构的微小变化对封严效果的影响。筛选出一种齿形进行实验研究 ,计算与实验变化规律一致 ,误差为1 0 .87%。通过对篦齿模型不同倾角的数值模拟 ,发现当篦齿朝气流倾斜一定角度时 ,有利于封严 ,考虑工艺性以及封严效果的综合因素 ,倾角选择在 60°左右较为合理。研究结果表明 :齿腔大小和齿腔形状是决定篦齿封严效果的重要因素。     

三容实验系统的变结构PID控制

基于非线性系统的反馈线性化,介绍了一种变结构PID控制方法．该方法能够有效地改善有控制量约束系统的控制性能．以某试验系统为被控对象,在对其进行反馈线性化同时实现静态解耦的基础上,给出了变结构PID控制的实验结果,并与常规PID控制进行了比较．结果表明了变结构PID控制的优越性．     

变容量限制多阶段存储问题及其求解算法

本文给出了求变容量限制多阶段存储问题的最优存储方案的一个数值算法，证明了它的理论依据，并举例说明了算法的应用。该算法具有概念清楚、步骤明确、收敛性好、易于编程实现等优点，在存贮管理中有推广应用价值。     

低湍流度风洞中的斜置翼三维边界层测量试验研究

在西工大低湍流度风洞中，于不同后掠角和湍流度下，以４５°单丝热线探头，在斜置翼上测量三维边界层速度型并计算特征参数的情况表明：横流影响的规律性明显，三维速度型扭曲相当复杂；后掠角和湍流度增大时，速度型和厚度的发展、不同层次的流线偏移和特征参数的变化受横流影响更为明显。     

空调冷水变流量设计改进

本文对常规空调冷水变流量系统进行了节能分析，指出按传统设计方法设计的变水量系统不能充分发挥新技术的节能潜力，并提出了改进的设计做法。     

加权自适应模式识别系统的数学描述

基于n元原理,采用加权训练思想,为克服经典自适应模式识别系统——WISARD的简单训练策略之不足而提出的加权自适应模式识别系统,具有自动消除伪特征、突出训练模式的固有特征、改进系统的分类性能筹优点。本文首次用数学手段描述了加权自适应模式识别系统,把系统的训练与分类过程抽象为对模式进行矩阵变换的过程。系统的分类行为由训练模式所建立的逻辑函数矩阵来表征。文中还对系统的性质作了初步探讨,指出只要合理地选取加权训练阀值,加权系统的分类性能不会弱于非加权系统。最后还给出了加权训练阀值的上界和下界。     

涡轮级间混合架构的变循环发动机总体性能研究（英文）

为满足军用空优战斗机的超声速巡航和亚声速巡航需求,提出了一种涡轮级间混合的变循环发动机架构,该架构包含两种工作模式和八种变循环特征。首先阐述了本架构设计理念与任务目标;然后建立了部件级实时动态变循环发动机模型;最后,在经过特有的粒子群寻优算法对变循环发动机亚声速巡航油耗寻优,对比第四代涡扇发动机油耗产生了12.75%亚声速巡航收益。此外,即使在超声速巡航点本架构也实现了一定的油耗收益和推力提升。在超声速巡航和亚声速巡航之间,可实现0.29～0.82的涵道比大范围变化。结果表明,该架构有望成为一种适用于下一代空优战斗机的变循环发动机架构。     

中心分级低污染燃烧室贫油熄火模型

为了准确掌握中心分级燃烧室火焰稳定边界的影响因素,建立中心分级燃烧室贫油熄火边界预测模型,对中心分级燃烧室的熄火过程进行了试验与理论研究。研究获取了燃烧室结构、雾化和工况参数对燃烧室贫油熄火边界的影响规律,建立并验证了中心分级燃烧室熄火半经验预测模型。结果表明：相比反向涡流器,同向涡流器下游具有更大的回流区、更低的回流速度和更长的停留时间,从而减弱了主燃级与值班级之间的湍流交换,导致同向旋流火焰的贫油熄火性能明显优于反向旋流火焰的熄火性能。中心分级燃烧室熄火边界预测模型对单头部和全环燃烧室熄火性能预测的最大误差为20%,满足燃烧室工程设计需要。     

定/变热线过热比跨超声速流场湍流度测量

开展了基于定、变热线过热比方法测量跨超声速流场湍流度的比较研究,以满足高速飞行器与发动机的跨超声速风洞高精度实验需求。在1.2 m暂冲式跨超声速风洞上,采用定过热比、变二过热比和变八过热比等三种热线测量方法,完成了马赫数为0.30~4.25的跨超声速流场湍流度测量研究。测量结果表明：变八过热比测量精度最高,实测湍流度的蒙特卡洛模拟不确定度为0.001%~0.033%;定过热比方法与变二过热比方法可实现更快速的测量,在马赫数为0.40~2.00范围内与变八过热比测量湍流度均值偏差约9%~18%。研究结果对跨超声速流场湍流度校测、飞行器实验鉴定和数值计算具有实际助益。     

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。