基于LBM-LES方法的多段翼型流场数值模拟

运用Lattice Boltzmann(LB)方法与Large Eddy Simulation(LES)结合的方法数值模拟研究了二维翼型绕流流场,其中,粒子速度模型采用D2Q9模型,松弛时间中对应的湍流粘性系数由Smagorinsky模型计算,网格生成方法采用无网格技术。对NACA0012翼型进行数值模拟,验证其有效性;为进一步研究其模拟复杂物体绕流的能力,以三段翼型30P30N为研究对象进行数值研究,计算出了给定攻角条件下的气动特性,并与实验值进行比较。计算结果表明,LBM-LES方法的计算结果能够与实验值一致,是一种可行、有效且较新的数值模拟方法。     

网格生成方程中非线性系数对网格正交和分布的影响研究

通过数学分析，对椭圆型方程非线性系数对生成网格的正交性和空间分布的影响进行了研究，理论分析和数值结果均表明，系数β具有控制网格正交性的作用，系数α和γ具有调节网格空间分布的作用，且其调节的强增和作用与其比值有直接关系，基于此提出了一种混合型边界条件的给定方法，较好地实现了网格正交和疏密分布的控制。     

网格编码8PSK系统中最佳码的进一步搜索

本文研究了编码与调制相结合的问题，对在加性白高斯噪声干扰环境下，卷积码同８ＰＳＫ调制相结合系统中最佳码的设计问题进行了深入的研究，在２维和６维时，分别发现了一些距离参数更优的码。     

网格计算在工业过程控制中的应用前景

网格计算是一种新兴的解决大规模复杂问题的应用技术,充分利用现有资源提供高性能的计算能力。现在的生产过程越来越向大规模复杂化方向发展,过程控制需要新的控制模型和控制方法来解决这些问题。但现有的计算能力无疑又限制了控制技术的应用,将高性能的网格计算运用到过程控制当中可以提高控制模型和控制算法的计算速度,也将大大提高其控制品质和应用范围。     

机翼—机身—吊架—短舱的跨声速流计算

本文通过使用多块网格的嵌合全技术，计算了机翼－机身－吊架－短舱的跨声速流场。将机翼－机身－吊架－短舱流场分为机翼机－机身和吊架－短舱两个子区域，根据嵌套网格结构建立机翼－机身－吊架－短舱的组合网格，分别对这两个子区域根据相应的边界条件独立求解，然后采用嵌合体技术传递两个子区域的干扰信息，通过两个流场的耦合迭代得到机翼－机身－吊架－短舱流场的计算结果，数值模拟结果与实验结果进行了比较，两者吻合较好。     

弹塑性有限元分析程序简解

概要介绍了弹塑性有限元程序结构，以及用有限元计算的结果与理论计算、Ｘ射线实测结果的比较，并提出本程序目前只能一次性自动生成网格和绘制网格图及等值应力图，其它功能有待进一步完善。     

嵌补式网格技术在三维增升装置绕流数值模拟中的应用

基于Jameson的有限体积方法，采用多块网格技术求解Reynolds平均N－S方程组，对三维增升装置绕流进行数值模拟。提出了新颖的嵌补式多块网格技术，使得网格生成和流场计算得到了明显的简化。计算结果与实验数据吻合良好。     

基于自适应网格的钝头体激波诱导燃烧现象数值模拟研究

钝头体激波诱导燃烧是爆震研究的一个基本问题。针对化学恰当量比的H2/Air预混气在Ma=4.79和Ma=6.46时的激波诱导燃烧现象开展数值模拟研究，采用基于有限体积法的块结构自适应网格加密程序AMROC对带化学反应源项的轴对称Euler方程解耦求解，考察了数值模拟中不同形式的MUSCL重构格式、限制器类型以及化学反应机理等重要因素对模拟结果的影响。结果表明，程序能够根据设定的加密判据较好地实现网格自适应加密，减小总网格量，实现高效数值模拟。通过与实验数据的对比，表明非定常激波诱导燃烧算例的准确程度不仅取决于化学反应机理，也取决于限制器类型，而采用两种不同形式的MUSCL重构格式获得的振荡频率则几乎一致，与试验结果的误差分别为1.17%和0.97%。模拟对比经典的Jachimowski机理和近年来新发展的几种包含压力相关反应步的氢/氧反应机理，模拟结果表明：对于Ma=4.79时的非定常激波诱导燃烧模拟，经典的Jachimowski机理仍然是能够给出与实验结果最接近的反应机理；而对于Ma=6.46时的定常激波诱导燃烧模拟，几种反应机理均能给出与实验吻合较好的结果。     

面向狭小空间的起落架收放轨迹智能设计方法

扁平化气动外形是高超声速飞行器获得较高升阻比的优先布局，但该外形严重约束了起落架的收藏空间，常规机构很难满足要求，只能采用复杂机构的三维运动实现起落架的窄空间收放。然而，当前主流的计算机辅助设计迭代试凑法在解决空间机构设计问题方面非常依赖工程经验，耗时耗力且很难得到最优结果。为解决这一问题，创新性地提出基于智能优化算法的起落架复杂机构自主设计方法。首先，分析并建立起落架收放机构的运动学理论模型；然后，建立起落架结构间距离描述及碰撞检测模型，并运用深度神经网络自主设计起落架收放机构的最优运动轨迹；最后，以某狭窄舱段的起落架收放策略设计为例，应用该设计方法进行设计。结果表明:所提设计方法可以快速得到最优的起落架收放机构设计方案，可用于指导高超声速飞行器起落架收放机构的设计。