基于绳系并联机器人支撑系统的SDM动导数试验可行性研究

详细给出了在低速风洞中,采用绳系并联机器人(WDPR)支撑模型,用强迫振荡法进行标准动态模型(SDM)动导数试验可行性的研究。试验中将杆式六分量应变天平内置入模型中以测量模型的气动力和气动力矩,建立了适用于绳系并联机器人支撑系统的模型运动控制子系统和数据采集子系统。采用绳拉力作为参考信号,对气动力矩信号与位姿信号进行数据的同步处理,解决了绳系并联机器人支撑系统应用于动导数试验时所测力矩信号与位姿信号之间的相位差确定问题,给出了WDPR支撑下模型动导数的计算方法。整个试验样机置于某开口式低速直流风洞中进行了俯仰、带偏航角的俯仰以及升沉的动导数试验,通过测量和计算得到各动导数。试验结果与参考文献相比较具有合理的一致性。研究结果表明,采用绳系并联机器人支撑模型进行动导数试验是可行的,至少对于SDM是这样的结果;使用一套绳系并联机器人支撑系统,可以完成多套硬式支撑系统才能完成的动导数试验,从而提高试验效率,降低试验成本。     

微型涵道飞行器飞行力学模型研究

微型飞行器(MAV)非线性飞行力学模型研究是MAV设计中的一个重要环节。微型涵道飞行器由于大包线、尺寸小、速度低、气动布局特殊,其飞行力学特性具有显著的非线性特性。以低雷诺数风洞实验为基础,研究了微型涵道飞行器的空气动力学特性,并采用CFD方法计算了微型涵道飞行器的动导数。在此基础上建立了微型涵道飞行器的飞行力学模型,并计算了基本飞行性能和配平曲线。结果表明,微型涵道飞行器与常规飞行器相比有很大差异,可以完成悬停、垂直起降和前飞的大包线飞行。     

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

带栅格翼导弹超声速阶段滚转阻尼导数的数值研究

滚转阻尼导数是判断导弹动稳定性的重要气动参数。采用求解定常流场的方法,对超声速阶段平板翼翼身组合体和栅格翼翼身组合体的滚转特性进行数值模拟,并与平板翼翼身组合体的实验数据相比,符合较好。计算结果表明,栅格翼的滚转阻尼导数变化复杂,由于弹体背风面分离流和栅格翼翼面失速的影响,滚转阻尼导数随着攻角增加有两次明显转折;平板翼的滚转阻尼导数随着马赫数增加逐渐减小,而栅格翼的滚转阻尼导数随马赫数同样呈现两次转折,在Ma=3.5达到最大值。     

基于可靠性的飞机风挡抗鸟撞优化设计

传统的飞机风挡设计通常在确定的工况下进行,未能充分考虑实际鸟撞风挡过程中不确定性因素的影响,导致飞机鸟撞风挡的故障多发。综合考虑鸟撞飞机风挡过程中鸟体材料参数、质量、撞击速度等不确定因素的影响,以飞机风挡抗鸟撞的可靠度为约束,风挡质量为目标,基于双循环方法和近似技术建立了风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统,利用一阶矩法进行可靠性分析,对某飞机风挡进行了基于可靠性的优化设计。实例分析证明所建风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统可行有效。     

基于本征正交分解的叶片碰摩系统降阶方法

针对叶片碰摩响应求解问题,提出了采用本征正交分解进行动力学降阶的方法。通过对快照矩阵进行本征正交分解生成投影子空间,将系统动力学方程投影到子空间进行模型降阶,并结合数值积分方法进行了碰摩响应求解。基于降阶模型分析了不同转速及侵入量参数下的叶片碰摩响应,并与全阶模型进行了对比。结果表明:降阶模型的时域响应幅值偏差小于5%,计算效率了提升98.4%;通过改变叶片转速、侵入量参数验证了降阶模型的鲁棒性,并且发现随着转速、侵入量的增加,本征正交模态能量在低阶与高阶之间发生转移,并呈现出不同的传递规律,由转速引起的模态能量转移与结构的固有频率存在一定关系。该方法及结论可为叶片碰摩分析及故障诊断提供依据。      

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

利用LSCE方法识别桥梁气动导数研究

在节段模型自由振动法识别桥梁气动导数风洞试验中,采用LSCE识别方法,无需迭代和设定初始值而实现整体识别.对具有理论解的理想平板气动导数进行识别仿真研究,结果表明:对不含噪声信号识别结果与理论解完全一致,对含有20%噪声的低信噪比信号识别除了A*4以外也都有较好的一致性,表明LSCE方法具有较高的识别精度和良好的抗噪声性能.风洞试验研究结果进一步证明了该方法具有较好的识别效果.     

结构动力模型一体化降阶技术

本文提出应用一体化降价技术实现结构动力模型的有效降阶，即首先在物理空间用动力缩聚（dy-namic condensation）法，然后在状态空间用平衡模型降阶（Balance Model Reduction）法，降低原始模型的阶数，这样就能结合有限元分析中物理模型降阶技术及控制理论中平衡降阶法的优点，所得降阶模型不仅阶数较低，而且所得状态空间方程具有可观且可控的优点。仿真表明，这种一体化降价技术算法稳定，计算精度高。     

重根特征向量导数计算的特殊迭代法

在重根特征向量导数计算方法的发展中，为了从无限个特解中确定出唯一的通解，提出过不同定解条件，但正确定解条件是唯一的。员后公认的定解条件为Z^TMZ Z^TMZ=-Z^TMZ,这里认为Z^TMZ≠Z^TMZ，由此便引出物理短阵(刚度阵和质量阵)的二阶导数。为了避免物理阵二阶导数的计算，本文在满足前述定解条件的前提下，利用一种特殊的迭代格式回避了物理阵二阶导数的引入。同时该迭代过程可直接获得通解，不同于目前流行的做法：先由一个不定支配方程求其特解，然后才由定解条件确定通解。另外，数值表明，动柔度迭代式的精度可与直接迭代式相匹敌，可是动柔度迭代式用于许多特征向量导数计算时，却省时得多。