镍基单晶涡轮叶片结构强度分析有限元程序及应用

全面介绍了各向异性晶体滑移结构强度和蠕变分析有限元程序的原理、功能特点 ,及其在镍基单晶涡轮叶片中的应用实例。     

机轮防滑刹车控制方法的研究

分析了机轮防滑刹车系统的工作原理和防滑工作过程,介绍了减速度控制法、有限状态机法和滑移率控制法在3种防滑刹车控制器设计中的应用,阐述了使用模糊控制算法、滑模变结构控制算法和人工神经网络算法的滑移率控制器的设计。     

矩方法及其在水凝结研究中的应用与发展

矩方法(Method of Moments,MOM),又可以称作内部坐标矩方法,通过求解液滴尺寸分布函数对内部坐标的各阶矩的输运方程,反映粒子数量及尺寸分布的演化。在各种有关伴随凝结流动的数值方法中,矩方法兼顾了计算效率和液滴分布信息,因此被广泛应用于水凝结的研究。本文首先介绍了经典矩方法,综述了矩方法的最新发展。然后应用经典凝结矩方法,研究了伴随同质凝结的Prandtl-Meyer膨胀流动问题,计算发现随着来流水蒸气饱和度的提高,凝结诱导的激波由定常状态向非定常状态转变,出现自激振荡现象;进一步,将经典凝结矩方法推广到异质凝结领域。通过引入"瞬间活化"假设,简化了异质成核模型,将此方法应用到伴随异质凝结的激波管问题中,进行了参数研究,加深了对异质凝结和流动相互作用的认识;最后针对经典矩方法无法处理相间相互作用的问题,将经典矩方法中的矩方程改写为基于液相平均速度的形式,发展了一套考虑相间质量、动量、能量交换的矩方法,应用此方法研究了伴随同质凝结的旋涡运动问题,分析了旋涡中凝结的产生过程,以及凝结与流动相互作用对液相分布的影响,计算结果显示了凝结生成的液滴在离心力作用下离开旋涡中心的现象。     

共轴双桨涵道无人飞行器非定常气动特性

基于滑移网格技术和SST(shear stress transport) k -ω湍流模型,建立了模拟共轴双桨涵道无人飞行器(UAV)流场的CFD(计算流体动力学)数值方法,并通过计算风洞实验算例验证其有效性。数值模拟了共轴双桨涵道UAV在飞行过程中的动态流场,分析了涵道、飞行速度、螺旋桨转速、攻角等因素对其非定常气动特性的影响规律。计算结果表明:所建立的CFD数值计算方法适于模拟共轴双桨涵道UAV动态流场;涵道的存在显著削弱涵道螺旋桨的桨尖涡、后缘脱体涡和尾流收缩,具有较弱的桨-涡干扰和涡-涡干扰现象,明显减小共轴双桨涵道UAV的需用功率;随前飞速度增大,共轴双桨涵道UAV的升力和阻力同时增大;随螺旋桨转速增大,共轴双桨涵道UAV升力增大,而阻力减小;随攻角增大,共轴双桨涵道UAV的阻力增大,而升力先增大后减小。      

无轴涵道旋翼气动特性数值研究

采用基于非结构网格的滑移网格技术对无轴涵道旋翼与传统涵道旋翼的气动特性进行了非定常Euler方程数值模拟。分别考察了无轴涵道旋翼与传统涵道旋翼气动特性差异,中心孔径、涵道扩散角、涵道翼型对无轴涵道旋翼气动特性的影响。涵道扩散角变化范围为-6°~10°,涵道翼型选择NACA66、NACA0018及NACA4415三种翼型进行研究。研究发现:涵道翼型类型对无轴涵道旋翼的拉力分配影响较大,对称翼型能减弱旋翼上方低压涡从而涵道能产生更大的拉力;无轴涵道旋翼比传统涵道旋翼具有更优的拉力性能,转速为18 000 r/min时其总拉力是后者的1.185倍;减小无轴涵道旋翼的中心孔径能提高总拉力值,但整体耗能也将随之提高;涵道拉力占比越高的翼型,其最佳涵道扩散角越大,该状态下涵道拉力占比最高。      

考虑应力集中和晶向的单晶叶片低周疲劳优化分析

为评估单晶涡轮叶片低周疲劳寿命,提出了适用于单晶涡轮叶片的剪应力范围修正系数法。对单晶涡轮叶片进行了低周疲劳分析。采用剪应力范围修正系数法,克服了最大剪应力范围方法预测值偏高且无法考虑应力集中效应的缺点,其预测的低周疲劳寿命偏安全。基于有限变形晶体滑移理论、剪应力范围修正系数法和ANSYS有限元软件,建立了适用于镍基单晶涡轮叶片的低周疲劳分析及优化设计平台。对涡轮叶片进行了三维晶体取向相关性分析,通过对297个不同晶体取向的计算分析,预测的低周疲劳寿命最小值和最大值分别为328周和3861周。因此,通过控制晶体取向,可以在不增加重量(或不改变叶片结构)的基础上有效延长叶片低周疲劳寿命。     

确定激活滑移系类型的一种方法--单晶体颈缩和晶格转动分析

以镍基单晶合金为对象，通过有限元分析，研究了开动滑移系类型与单晶体颈缩截面形状及晶格转动的关系，建立了单向拉伸光滑试样颈缩截面形状、晶格转动与开动滑移系、试样轴晶体取向的关系。在此基础上，结合试验结果，对镍基单晶合金在高温环境下的开动滑移系类型进行确定。进一步讨论了[001]和[111]取向有一定偏角试样的颈缩截面形状，偏角的存在将导致颈缩截面形状的随机性的非圆形，偏角越大，非圆形越严重。