驾驶员诱发振荡预测方法应用研究

随着电传操纵系统在战斗机和民用运输机上的运用,驾驶员诱发振荡现象逐渐增加,对现代航空飞行安全构成直接威胁.介绍了Ⅰ型和Ⅱ型PIO的多种预测准则,重点研究了Ⅰ型PIO预测准则中的A准则、带宽准则和Neal-Smith准则,并对多型飞机的PIO趋势进行了预测.计算结果表明:A准则、带宽准则和Neal-Smith准则是预测PIO的有效方法.     

基于小裂纹的2024-T3铝合金中心孔试样疲劳寿命预测

对2024-T3铝合金板材中心孔试样进行了疲劳裂纹扩展行为及寿命预测的理论和试验研究.采用疲劳条带与显微镜观测相结合的办法获得试样在块谱作用下孔边自然萌生裂纹扩展的α-N数据,并通过对断口的SEM观察获取试样的初始缺陷形状.利用基于裂纹闭合的小裂纹扩展分析程序FASTRAN3.9对试样α-N数据进行反推,建立了描述孔边裂纹细节原始疲劳质量的当量初始缺陷尺寸(EIFS)分布.以该分布为基础,采用FASTRAN3.9对试样进行了恒幅载荷下试样的中值疲劳S-N曲线的预测,预测结果与试验验证结果吻合较好.     

考虑转捩影响的风力机翼型气动特性计算研究

基于二维雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,耦合eN数据库方法进行流动转捩判断,采用SA湍流模型计算了风力机专用翼型DU91-W2-250的气动特性,得到了雷诺数Re=1.0×106时,攻角在-11°~12°范围内该翼型的升力和阻力特性曲线及压力分布。通过对全湍流计算结果、耦合转捩判断的计算结果及实验数据的对比,表明考虑转捩因素后的计算结果与实验结果吻合更好,说明要准确模拟风力机翼型的绕流,必须考虑转捩影响。     

基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.     

基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测

为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47．3％,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。     

Numerical analysis and optimization of boundary layer suction on airfoils

Numerical approach of hybrid laminar flow control(HLFC) is investigated for the suction hole with a width between 0.5 mm and 7 mm. The accuracy of Menter and Langtry’s transition model applied for simulating the flow with boundary layer suction is validated. The experiment data are compared with the computational results. The solutions show that this transition model can predict the transition position with suction control accurately. A well designed laminar airfoil is selected in the present research. For suction control with a single hole, the physical mechanism of suction control, including the impact of suction coefficient and the width and position of the suction hole on control results, is analyzed. The single hole simulation results indicate that it is favorable for transition delay and drag reduction to increase the suction coefficient and set the hole position closer to the trailing edge properly. The modified radial basis function(RBF) neural network and the modified differential evolution algorithm are used to optimize the design for suction control with three holes. The design variables are suction coefficient, hole width, hole position and hole spacing. The optimization target is to obtain the minimum drag coefficient. After optimization,the transition delay can be up to 17% and the aerodynamic drag coefficient can decrease by 12.1%.     

流线曲率法在多级跨声速轴流压气机特性预测中的应用

为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。     

基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。     

一种TiAl合金高温低循环疲劳性能及失效机理

通过对TiAl合金进行总应变范围控制的高温(750℃)低循环疲劳实验,研究双态(Duplex,DP)和全片层(Fully Lamellar,FL)组织形态对TiAl合金低循环疲劳性能和寿命的影响,并采用总应变幅-寿命方程对两类组态TiAl合金低循环疲劳寿命进行预测。结果表明:在相同温度和应变条件下,DP组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力明显低于FL组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力;采用总应变幅-疲劳寿命方程能够准确预测两种组态TiAl合金在750℃下的疲劳寿命,预测寿命基本位于试验寿命的±2倍分散带以内;另外,DP组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的近心部,而FL组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的次表面,两类组态TiAl合金的高温疲劳失效机理存在明显差异。     

基于应变路径非比例度的多轴疲劳寿命预测

在分析多轴疲劳几种常用非比例度定义的基础上,提出了一种非比例度定义方法,进而以American Society of Mechanical Engineers(ASME) 规范案例中非比例加载多轴疲劳设计准则采用的应变参量作为基本损伤参量,发展了一种新的多轴疲劳寿命预测模型.结果表明:①所提出的非比例度定义可以描述任意已知轮廓的、非周期的、变幅的非比例加载路径;②与两种常用的多轴非比例加载疲劳寿命模型的预测结果对比可知,新的寿命预测模型对14种比例和非比例加载路径下304不锈钢材料的寿命预测与试验吻合更好,预测结果基本位于2倍分散带以内.