战斗机模型大迎角风洞实验的雷诺数影响实验研究

介绍了两个战斗机模型大迎角风洞实验雷诺数对实验数据的影响,分析了造成这种影响的原因以及为获得得能反映同雷诺数流动特点的稳定性动数据所采用的实验模拟技术,重点描述了雷诺数对大迎角俯仰力矩,零侧滑偏航力矩和滚转力矩的影响,探讨了零侧滑偏航力矩对不同的模型头部构型随侧滑角变化的多情况。     

低速大迎角下机腹双弯涵道空气动力性质研究

研究了机腹双弯涵道在低速大迎角下的气动特性.通过试验得出:随出马赫数的增加,机腹双弯涵道出截面的总压恢复系数不断下降,紊流度、稳态周向畸变指数和综合畸变指数均上升.出马赫数为0.38时,进气道出总压信号的功率谱在243Hz处存在峰值,内通道发生了局部流动分离.相对于地面抽吸状态,该涵道在低速大迎角状态下具有较高的总压恢复系数,缺点是综合畸变指数偏大.     

超声速凹槽大涡数值模拟研究

在超声速燃烧室内常采用凹槽增强燃料与空气的混合,实现火焰稳定,本文采用大涡模拟方法对开式凹槽流场进行了数值模拟研究,计算采用Smagorinsky 亚网格模型模拟小尺度涡的作用.数值模拟结果给出了凹槽流动的自激振荡的发展过程,以及凹槽流动中拟序结构的演变过程,如涡的卷起、增长,涡与涡之间的合并、破碎等,计算得到的凹槽波动的峰值频率和理论结果一致.     

纵列式直升机悬停飞行品质研究

以适合于飞行品质评价的纵列式直升机非线性飞行动力学模型为基础,根据有人驾驶垂直/短距起落飞机军用品质规范(MIL-F-83300)以及军用旋翼飞行器驾驶品质要求(ADS-33E-PRF),对纵列式直升机悬停开环状态下的飞行品质进行了计算分析.按照两种规范的要求,对纵列式直升机的动态响应特性与带宽、操纵特性与姿态敏捷性、轴间耦合以及横向突风扰动影响进行了分析,最后给出了一些有意义的结论.      

后掠大流量宽弦复合材料风扇叶片技术综述

用碳纤维复合材料制造的风扇叶片比钛合金夹芯结构的风扇叶片轻,在抗振特别是抗颤振性能方面也优于钛合金,抗鸟击能力和低噪声指标也获得适航当局的合格批准。装有高韧环氧复合材料风扇叶片的GE90发动机已装于波音777飞机,并在1995年投入航线运营使用。此项技术在十多年的使用时间里表现出色,无需例行的在役维护。     

汽车后视镜非定常流场的大涡模拟

以桑塔纳3000后视镜为例,使用大涡模拟方法,研究汽车后视镜非定常流场。通过分析后视镜表面平均压力因数、中截面平均速度分布发现,平均流场的大涡模拟结果与雷诺平均结果相当一致,两者可以相互验证。比较有无后视镜两种情况,紧邻后视镜的汽车侧窗压力因数标准差值以及后视镜尾部速度脉动标准差值,了解到后视镜不仅自身较大压力脉动,而且影响汽车侧窗和其它区域。后视镜的剪切层以及尾部旋涡脱落导致后视镜尾部速度脉动在个别位置达到来流0.2倍。测点的自功率谱密度以及相关分析有助于从更深角度明确压力、速度脉动的能量分布以及后视镜的非定常流场结构特征,从而更好揭开后视镜导致气动噪声的流动机理。     

带凹腔支板的数值模拟

用大涡模拟的方法对带凹腔支板进行了数值模拟.采用Smagorinsky-Lily亚网格尺度模型,并用SIMPLE算法和中心差分格式求解离散方程.仿真结果表明:凹腔对支板尾流有一定的影响;在本文研究的凹腔深度范围内(5mm、11 mm、15mm),随着凹腔深度的增加,尾流近壁面旋涡的最大涡量值先减小后增大,频率先增大后减小.     

高超声速湍流高效模拟算法

采用了直接过滤的Navier-Stokes(N-S)方程组对高速可压缩湍流进行研究。针对高超声速湍流的非线性流动特性,对N-S方程直接过滤推导了大尺度湍流流场的控制方程,更精确地反映高速湍流的可压缩性,建立了可压缩湍流的大涡模拟TDM模型。使用传统的Smagorinsky模型的非线性推广,采用基于非Favre过滤的超声速可压缩湍流的大涡模拟模型,应用Caylay-Hamilton定理,建立可压缩湍流大涡模拟的非线性亚格子模型,并发展为动力学模式,模型中的两个常数通过当地流场动态的确定,消除了可调经验常数的影响。针对构造的高超声速湍流大涡模型开发相应的高效并行算法。     

固体推进剂动态储能模量主曲线计算应力松弛模量

基于一维线性粘弹性理论中动态储能模量与应力松弛模量的关系,导出了一种利用动态储能模量主曲线计算固体推进剂修正应力松弛模量的方法。通过两类固体推进剂修正应力松弛模量与实测应力松弛模量主曲线对比发现:虽然计算值大大高于实测值,但二者的比例系数随时间单调递减。根据这种关系,利用固体推进剂动态储能模量主曲线可以计算一定时间内的应力松弛模量。最后,对该方法在发动机药柱应力松弛模量监测中的应用进行了初步探讨。     

基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。