折叠翼变体飞行器非定常气动特性实验研究

折叠翼变体飞行器是一种可以在飞行中改变自身气动外形的新型飞行器。研制出了一种折叠翼变体飞行器的风洞实验模型,在风洞实验中测得了模型不同变体位置下的气动力以及进行变体运动时气动力的动态变化过程,并通过PIV实验手段获得模型周围的流场在变体运动过程中的变化情况。结果表明：在机翼变形过程中,折叠翼模型有明显的非定常气动现象产生,而且折叠变形的速度越大,非定常现象越明显。出现非定常现象的主要原因是变体运动对机翼前缘涡的影响。     

环氧树脂基形状记忆复合材料的制备与性能

以自制的形状记忆环氧树脂为基体,CCF300级碳纤维U-3160织物为增强材料,采用真空袋成型工艺制备形状记忆复合材料,分析碳纤维含量对复合材料的形状记忆性能的影响。结果表明,当碳纤维含量为0%~50%时,随着增强体碳纤维含量的增加,复合材料的形状固定率由98%降至91%,形状回复率也由98%降至91%。在有限次的循环实验中,循环次数对形状固定率和形状回复率没有明显的影响。     

MSMA振动发电机的建模与仿真

振动发电就是利用电磁感应、压电技术、智能材料等将外部的机械振动能量通过一定装置转换成电能,实现机械振动能量和电能的转换.在分析磁控形状记忆合金（Magnetic Shape MemoryAlloy,简称MSMA）振动发电原理的基础上,利用MSMA智能材料的维拉利效应对振动能量进行收集,建立了MSMA振动发电机的数学模型,求出振动发电机感应电动势与压应力及外加磁场的数学关系.分析了振动应力幅值、频率的响应特性,仿真结果验证了MSMA振动发电的可行性.     

Y12─Ⅱ型飞机结冰对其飞行特性影响的试飞研究

以Ｙ１２─Ⅱ型飞机防冰系统适航验证试飞为例，就确定飞机结冰部位与防护方法，结冰对飞机飞行性能和操稳特性的影响，带冰着陆的可能性及其安全措施等问题进行了分析和讨论。通过飞行试验，初步检查出飞机结冰造成飞机飞行性能的损失和操稳特性的降低。仅在新机研制中，为防冰系统适航性验证工作提供参考。     

超高温度梯度定向凝固NiMnFeGa磁致形状记忆合金

利用超高温度梯度定向凝固装置制备出定向Ni51.2Mn20.0Fe13.0Ga15.8磁致形状记忆合金.沿晶体生长方向凝固组织由等轴晶逐渐过渡为柱状晶,马氏体变体取向性明显,γ相愈加细小,分布愈加均匀.Ni51.2Mn20.0-Fe13.0Ga15.8合金在加热和冷却过程中发生热致马氏体相变及逆相变,马氏体相变温度Ms＝121.3℃,Mf＝99.3℃,As＝118℃,Af＝147℃.     

用偏微分方程构造车身外形曲面

阐述了在给定边界条件及其他曲面限制因素的情况下,用偏微分方程构造曲面的基本理论;研究了引入曲面形状控制系数来控制生成曲面的形状以及应用于车身外形曲面设计的实现方法,并分析了该方法的特点,最后给出了在车身设计中应用的实例。     

萧山国际商务中心风载风洞试验研究

本文介绍了杭州萧山国际商务中心双塔楼的表面风压风洞试验及主要试验结果,分析讨论了该双塔楼沿高度变化的体型系数、对结构的顺风向、横风向风载以及扭矩,为整体结构和表面玻璃幕墙设计提供了合理的风载荷参数.     

关于飞机结冰的多重安全边界问题

边界保护是保障飞机安全性的重要方面,对目前国内外飞机结冰安全边界问题的研究现状及进展进行了综述,对飞机结冰致灾物理链路的影响因素及规律进行了分析,指出目前从飞行力学角度出发的安全边界尚未全面考虑飞机结冰致灾复杂物理现象的相关因素,并提出了飞机结冰多重安全边界的概念,将飞机结冰的安全边界分为气象边界、冰形边界和飞行安全边界。结合相应的物理规律和实际应用,按照飞机结冰导致性能恶化的影响程度、飞行操纵影响程度等对边界又进行了多重属性划分。进一步梳理了多重安全边界研究需解决的主要关键问题,提出了下一步的相关研究方向,可为飞机设计、适航认证、飞行操纵、航路规划、分级优化保护等方面的应用提供支撑和参考。     

基于形貌优化法的无轴承开关磁阻电机减振降噪

脉振的径向电磁力作为激励源作用于12/8极单绕组宽转子齿无轴承开关磁阻电机（Bearingless switched reluctance motor with wider rotor teeth,BSRMWR）的定子齿面并传送至定子轭部及机壳,会引发较大的振动噪声,阻碍其推广应用。针对这一问题,本文从本体结构的角度入手对电机壳体进行优化改进。采用三维多物理场有限元模型,建立了BSRMWR电磁-结构-振动-声场耦合模型。通过对BSRMWR电磁场进行瞬态分析,得到径向电磁力。将模态应变能方法应用于BSRMWR的壳体得到电机外壳结构有较大的应变能,说明电机壳体结构的薄弱。基于此,通过形貌优化的方法对电机的壳体结构进行优化。结果表明,采用形貌优化后机壳结构的BSRMWR,其振动和噪声均有显著改善。     

Global aerodynamic design optimization based on data dimensionality reduction

In aerodynamic optimization, global optimization methods such as genetic algorithms are preferred in many cases because of their advantage on reaching global optimum. However, for complex problems in which large number of design variables are needed, the computational cost becomes prohibitive, and thus original global optimization strategies are required. To address this need, data dimensionality reduction method is combined with global optimization methods, thus forming a new global optimization system, aiming to improve the efficiency of conventional global optimization. The new optimization system involves applying Proper Orthogonal Decomposition (POD) in dimensionality reduction of design space while maintaining the generality of original design space. Besides, an acceleration approach for samples calculation in surrogate modeling is applied to reduce the computational time while providing sufficient accuracy. The optimizations of a transonic airfoil RAE2822 and the transonic wing ONERA M6 are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed new optimization system. In both cases, we manage to reduce the number of design variables from 20 to 10 and from 42 to 20 respectively. The new design optimization system converges faster and it takes 1/3 of the total time of traditional optimization to converge to a better design, thus significantly reducing the overall optimization time and improving the efficiency of conventional global design optimization method.