基于URANS/TPP模型的风扇转静干涉单音噪声预测

为了解决风扇噪声三维高精度评估问题，基于非定常雷诺平均数值模拟（Unsteady Reynolds Average Numerical Simulation, URANS）模型和三平面压力（Triple Plane Pressure, TPP）模态匹配模型，发展了风扇转静干涉单音噪声数值预测方法。分析了URANS模型管道内单音计算的可行性，并建立了误差控制准则。在此基础上，采用URANS模型获得风扇非定常流场，同时基于TPP方法进行声源提取，得到管道内单音噪声的模态特性。基于国产某型大涵道比缩尺风扇试验数据，对模型准确性进行对比验证。结果表明，该模型能够进行转静干涉噪声的可靠预测。此外，进行了基于弯掠静子的低噪声叶片设计，并采用提出的数值模型分析了三维流场/声场，探究了基于叶型设计的转静干涉声源抑制机理，实现了对风扇低噪声设计的支撑。     

考虑热膨胀与带隙的点阵超材料多目标优化设计

采用有限元方法研究了一种三角晶格的弯曲主导型热膨胀点阵超材料的带隙特性，利用非支配排序遗传算法针对该材料进行了带隙和热膨胀性能的多目标优化设计，并考虑了热膨胀系数和最大相对带隙两个优化目标。结果表明，无论是特定的正、负以及零热膨胀结构，都具有较好的带隙特性；所有算例都给出了帕累托最优解集，可以平衡不同的竞争目标。这为实现超材料的多功能设计提供了理论依据，特别是在航空航天领域中存在的温差和振动等严苛条件下对材料特定膨胀性质和带隙特性需求的双目标共赢提供了可能。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.