叶轮机非定常气动设计的缘线匹配技术

本文提出一种新的叶轮机气动设计自由度——缘线匹配技术。缘线匹配是指相邻两叶排中前排叶片后缘线与后排叶片前缘线的空间关系,更准确地说是其相位角关系。叶片尾缘线表征了叶片出口气流的分布型,它囊括了尾迹、激波、二次流等所有影响,另一方面,叶片前缘线代表了其对上游流场的势干扰。定常气动设计体系只能部分考虑叶片缘线的相互影响,大部分则被忽略了,然而在非定常框架下,相邻叶排缘线所代表的相互影响是显著的。本文首次提出了叶轮机非定常设计的缘线匹配技术,并通过理论分析及直列涡轮叶栅的非定常数值模拟结果展示了缘线匹配技术在未来提高叶轮机气动性能、气弹性能、气动噪声和热传导性能上的潜在能力。作者认为,缘线匹配技术将使叶轮机的非定常气动设计具有真实而可操作的内容,是叶轮机非定常气动设计的核心技术之一。      

直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

大迎角细长旋成体绕流结构演变过程实验研究

 通过烟流显示和测压实验, 系统地观察和分析了尖拱头细长旋成体绕流结构随迎角的演变过程。实验发现在不同迎角下, 不仅细长旋成体绕流结构形态不同, 而且不同流态结构的演变过程所含迎角范围较小,几乎在几度迎角内就可完成。     

环形叶栅分离旋涡频谱特性研究

施加非定常气流脉动激励将大幅度减少叶栅分离损失。而激励的效果与本身的气流脉动脉动频率以及强度等因素有关。为了考察非定常气流脉动激励对叶栅气流分离的作用，以及激励作用效果最佳时激励脉动频率与叶栅分离旋涡脱落频率之间的关系，进行了叶栅分离旋涡脱落频率的测量。实验在环形叶栅实验台上进行，利用IFA300热线风速仪等测试仪器进行实验，分析了不同实验条件下环形扩压叶栅后流动脉动的分布情况。结果表明，在不同迎角以及不同测量位置处(叶中和端壁压)，所测环形扩压叶栅后的流动分离均存在某一特征频率。此外对导流叶栅后和环形扩压叶栅后的流动情况的对比说明了在叶轮机械非定常流中流动分离频率的锁定(lock on)现象^[1]。     

二维涡轮叶栅流场的直接数值模拟

采用高精度有限差分格式求解非定常N-S方程组,对低雷诺数下二维涡轮叶栅流动进行了直接数值模拟,计算了雷诺数为10000,VKI涡轮叶栅在0°,8°以及-8°攻角下的流场,对涡轮叶栅非定常流动机理做了初步的探讨。计算结果表明:在叶栅尾缘处,逆时针方向和顺时针方向的主涡交替在壁面产生,并和主流相互作用产生二次涡,而当二次涡与主流连通发生掺混时,将引起主涡被分割并从叶片表面脱落;攻角在一定范围内的变化对VKI涡轮叶片表面边界层发展影响不明显。文中还对尾迹区的统计量特性和速度亏损特性等进行了研究。      

单级大小叶片轴流压气机流动分析

采用三维数值模拟手段,对低速大小叶片轴流压气机内的流动进行了分析。结果表明压气机内存在强烈的非定常流动;小叶片将大叶片通道分成的两个通道具有不同的流量和负荷,通道之间的负荷分配对于流动的非定常性会产生较大影响;小叶片的存在重新建立了大叶片通道内的压力平衡,起到了控制大叶片表面的流动和压力分布的效果。      

稳态周向总压畸变对小型风扇影响的全周数值模拟

采用全周非定常数值模拟的方法，求解两种畸变角时，进口周向总压畸变对某型风扇流场的影响，并详细分析了总压畸变沿风扇的传递情况。计算和分析结果表明，该方法可以清晰描述流场参数沿周向分布情况；总压畸变会引起总温畸变，并且进口畸变强度相同时，畸变角度及动静叶间的相互作用对畸变传递有较大影响。     

轴流压气机折线缝式机匣处理扩稳机理

1引言风扇/压气机的气动失稳不但会对其气动性能造成恶劣影响,而且还有可能对发动机结构造成毁灭性的破坏。因此,如何延迟风扇/压气机气动失稳的发生,拓展稳定工作范围,一直是提高其性能的关键技术之一。机匣处理是一种扩大压气机稳定工作范围的有效措施,然而,大多数机匣处理在     

基于广义力的旋翼振动载荷计算

为描述挥舞、摆振铰和变距轴承的运动引入了三个刚体运动自由度 ,旋翼桨叶通过 5节点15自由度有限单元离散 ,计入了桨叶刚性运动与非线性弹性变形之间的动力学耦合效应。利用曲线坐标系下的本构方程 ,对经典的中等变形梁理论进行了重新的推导。另外 ,采用了Leishman Beddoes非定常和动态失速模型 ,入流由自由尾迹分析获得。导出的旋翼桨叶非线性时变常微分方程以广义力的形式给出。桨叶截面载荷和运动方程在位形空间中同时求解。由本文分析得出的桨叶振动载荷与SA349/ 2小羚羊直升机飞行测试数据吻合程度很好。