三维方腔内导电流体第1次Hopf分叉

磁场作用下导电流体由Hopf分叉引起的不稳定转变还未有研究涉及。采用课题组开发的配置点谱方法与人工压缩法相结合的数值方法SCM-ACM直接求解次临界流动状态下的磁流体控制方程，采用Fourier分析法获得速度振荡的频谱分布，研究了一定哈特曼数Ha条件下三维方腔内导电流体由稳态流动转变为非稳态周期性振荡流动的第1次Hopf分叉。结果显示，磁场强烈抑制了速度振荡，显著增加了第1次Hopf分叉的临界雷诺数Re_cr。随Ha从0增加至5，速度振幅的衰减速度呈抛物线形式急剧增加。同时，Re_cr也呈抛物线形式增加，由1 916.6增加至2 040.1。然而，不同Ha条件下，速度振荡均仅有唯一主导的无量纲角频率(ω=0.575 2)。所提Hopf分叉的方法和相关结果，能够为工程设计和运行控制提供参考。     

倾转旋翼机过渡状态飞行速度对气动性能的影响

针对倾转半机翼类型的倾转旋翼机，采用计算流体力学方法建立过渡状态的数值计算模型，用于其气动特性计算与分析，研究前飞速度对倾转旋翼机过渡状态气动性能的影响。首先，基于动量源方法建立旋翼气动分析模型，对孤立旋翼进行动压分布计算并与试验结果进行对比，验证建立的动量源方法的有效性；然后，建立全机的气动干扰数值计算模型，对机身采用非结构化网格进行划分；最后，分析过渡状态主要部件竖直方向力及倾转段机翼气动性能随前飞速度的变化规律。结果表明：随倾转角增大，倾转段机翼的升阻比减小明显；在小倾转角度下，虽然倾转段机翼发生了失速，但由于其迎风面积增大且在升力方向上具有一定的投影面积，其升力不会迅速减小。     

斜风来流下纵摇运动对机-舰耦合流场的影响

机-舰耦合流场是一个复杂紊乱的非定常流场，舰船的六自由度摇摆运动会进一步恶化飞行甲板上方的流场环境。为了探究舰船的摇摆运动对飞行甲板上方机-舰耦合流场的影响，基于简化护卫舰SFS2和旋翼的耦合模型，对两种斜风状态下、纵摇运动中的机-舰耦合流场进行了数值模拟，分析了纵摇运动对机-舰耦合流场结构和旋翼拉力的影响，对比了两种斜风状态下的流场差异。研究结果表明：随着舰船的纵摇运动，机库后方形成的不稳定混合涡结构和垂向气流会对旋翼气动力造成明显的影响，旋翼拉力出现了近似周期性的变化，与纵摇运动的周期一致，但各观测点处的速度分量均未出现周期性的变化；旋翼拉力在甲板上浮至水平位置附近时最大，在甲板下沉至水平位置附近时最小，对于左舷和右舷来流，拉力分别降低了约13%和6%，因此飞行员要认识到纵摇运动带来的拉力损失，确保直升机具有足够的操纵量，以便能及时调整总距来保证直升机在该状况下的起降安全性。     

基于机器学习的机翼气动载荷重构及传感器优化布置

风洞实验通过在机翼表面布置传感器来测量相应位置的气动载荷，由于传感器布置数量有限，难以直接得到整个机翼全息气动载荷分布。本文采用机器学习方法通过有限传感器数据重构机翼表面全息气动载荷，并提出了利用仿真数据对传感器进行优化布置的方法。从计算流体力学（Computational fluid dynamics,CFD）计算所得的机翼全息气动数据中选取有限位置数据模拟传感器实验数据，对比深度学习模型、高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、支持向量回归（Support vector regression, SVR）与BP神经网络（Neural network, NN）对气动载荷的重构精度。通过评估由传感器数据重构的全息载荷精度对传感器布置方式进行优化设计。以M6机翼为例在给定的两个工况条件下验证本文所提出的方法。实验结果表明，GPR模型获得了最高气动载荷重构精度；给出了M6机翼在不同传感器总数下最优的截面数和单个截面布点数，最低传感器布置数下的最优布置方式，以及流场变化相对剧烈的前缘区域与展向截面的传感器布置方式。     

基于CFD仿真的涡轮流量计动态特性

航空航天领域对于流量计量的要求愈发严格，研究流量计的动态特性对于提高其在各类环境下的测量性能和在线测量性能具有重要意义。以涡轮流量计为例，通过数值仿真研究了其动态性能。在涡轮流量计入口处分别施加脉冲和阶跃2种干扰信号，通过数据处理，得到系统的幅频特性、相频特性、传递函数和阶跃响应曲线。结果表明：涡轮流量计可以作为一阶系统进行分析，脉动流的频率是影响涡轮流量计性能的主要因素；与5 Hz工况相比，50 Hz工况下幅值比降低了60%；相位差随频率的增加而增大，最大相位差近40°；阶跃响应的速度和阶跃流的大小与阶跃幅值有关，负阶跃产生的时间常数大于正阶跃产生的时间常数。     

火星探测器大气数据测量方法

针对火星探测器进入飞行弹道的高马赫数、化学非平衡效应和低动压等特点，提出了一种基于火星进入大气数据系统/惯性测量单元(MEADS/IMU)耦合的测量方法，实现海拔60 km以下区域的火星大气数据测量。利用自主研发CACFD软件平台的化学非平衡模型/完全气体模型计算获得探测器宽速域飞行流场的表面压力点数据，建立了基于BP神经网络的MEADS算法模型。在高马赫数段(Ma>12)利用IMU测量获得的马赫数作为输入条件，结合MEADS算法测量获得总压、动压、静压、攻角和侧滑角等飞行大气参数，成功克服了马赫数无关性对MEADS系统测量的影响。在低马赫数段(Ma≤12),直接应用MEADS算法测量静压、马赫数、攻角和侧滑角。测试结果表明在MEADS系统测压单元误差≤7 Pa的条件：总压测量误差≤14 Pa(1.5%),攻角测量误差≤0.9°,侧滑角测量误差≤0.9°,动压测量误差≤10 Pa(1.5%),静压测量误差≤7 Pa(3%),马赫数测量误差≤0.1。飞行试验数据得出：MEADS测量与IMU测量马赫数、攻角和侧滑角等结果基本一致。