基于测试数据的卡箍非线性等效建模方法

为了快速准确地计算卡箍管路系统的振动响应,提出了基于测试数据的卡箍非线性等效建模方法。对卡箍直管系统进行低幅值激励的模态测试,利用试验数据对有限元模型进行修正,识别卡箍线性刚度、线性阻尼参数。对卡箍直管系统开展不同激励水平下的恒力测试,通过样条插值多项式法将恒力频响函数转换为恒位移、恒速度频响函数,并进一步识别卡箍非线性等效刚度、非线性等效阻尼,建立了考虑卡箍非线性的等效动力学模型。研究表明:该卡箍等效动力学模型的预测频响函数与试验频响函数的最大误差仅为-6.9%,可以有效地反映卡箍实际的刚度、阻尼特性,对解决卡箍管路系统的振动响应分析具有重要的指导意义。      

深冷组合循环发动机吸气模态循环分析与设计可行域研究

为了研究类似SABRE3结构的深冷组合循环发动机,建立了基于部件法的发动机设计点热力学计算模型,提出了发动机氦循环新的循环效率和循环特征参数的定义。考虑发动机参数的物理限制条件及不同工质循环之间的相互影响,求解得到了空气路、氦气路重要参数的设计可行域。在可行域内开展了空气路和氦气路的循环分析,获到了冷却当量比、性能参数等主要参数的分布结果。结果表明:此发动机空气热功转换比ηt2为0.02～0.746。氦循环设计可行域受ηt2及换热器热负荷限制;循环起始温度和热负荷限制确定的情况下,ηt2越低氦循环可行域越窄。降低发动机冷却当量比的关键是:提高换热器1的氦出口温度以降低氦流量;当换热器1和换热器2的氦出口温度同时取得最大值时,冷却当量比取得最小值。换热器1和2的氦出口温度分别取1200K和1300K时,空气路可行域内冷却当量比为0.917～2.64。     

Arcadia建模方法与SysML建模方法比较研究

基于模型的系统工程与传统系统工程相比,有着形象化、具体化、沟通效率高等多种优势。基于系统建模(System Modeling Language,简称SysML)语言进行建模用途广泛,但是通过实践,针对系统架构和系统运行场景分析,基于Sys ML的建模方法特点并不突出。而Arcadia的基于模型系统工程建模有着简单、清晰等特点,对于系统架构和系统定义均有着Sys ML所不具备的特点。通过系统设计的目标与特点,对基于Sys ML的建模方法和Arcadia方法进行比较研究和实践,总结两种方法在基于模型的系统工程领域中的优劣。     

离心压缩机密封及空腔流动的一维/三维耦合建模研究

为了在保证数值预测精度的同时降低离心压缩机的建模复杂度,以一维密封泄漏计算替代完整的密封及空腔建模,开展了离心压缩机盖盘密封及空腔流动的源项建模方法研究。结果表明:基于源项方法的密封及空腔简化建模仅需在主流道建模基础上施加泄漏质量流量、总温和摩擦损失源项边界条件,即可较高精度地还原完整的盖盘密封及空腔建模的性能和关键流动细节。与完整建模相比,在全工况下源项建模预测的等熵效率的绝对偏差小于0.65%,总压比和等熵效率的相对性能偏差小于1%。该方法可在满足下游部件匹配设计精度需求的同时,减少50%以上的网格数量,并显著提高计算的经济性和收敛性。泄漏流量的计算精确度是影响源项建模法性能预测准确性的最关键因素,耦合建模可以采用一维计算中推荐的密封泄漏系数值。      

航空发动机作动筒的伺服控制建模与分析

针对典型航空发动机阀控不对称作动筒的结构在带负载工况下的应用和理论分析情况,讨论了作动筒正、反向负载对伺服作动控制的影响,提出了1种阀控不对称作动筒的伺服控制系统建模与分析方法。将该方法在项目案例上的分析结果与实际项目试验数据进行对比,结果表明:该方法切实可靠,模型置信度高,对实际应用具有指导意义。同时,为了使作动筒往返控制效果一致,作动筒负载方向应设计为反向负载,负载力大小应设计在FL0附近。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

选区熔化过程多尺度多物理场建模研究进展

选区熔化技术是一种基于粉末床的、能够精确成形复杂零件、调控微观组织和性能的金属增材制造技术,其成形过程的计算机模拟对于生产实践具有重要指导意义。综述了国内外的研究现状,首先介绍选区熔化技术的原理及其特点;然后介绍国内外对选区熔化过程已经开展的计算机模拟技术的研究进展;并进一步重点介绍针对电子束选区熔化过程的多尺度多物理场模型,主要包括:(1)微观尺度电子束与材料相互作用的能量吸收模型;(2)细观尺度从铺粉到粉末加热、熔化、流动、沉积成形全过程的模型;(3)宏观尺度零件成形过程模型。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于一种新的均匀化实施方法的FRP刚度预测

基于一种新的渐近均匀化(AH)实施方法,预测并讨论了单向纤维增强复合材料(FRP)的宏观等效弹性性能及纤维排列方式对等效力学性能的影响。该方法方便地将有限元分析(FEA)软件作为一个工具箱使用,只需在单胞上施加简单位移周期边界条件开展静力学分析,即可经过简单计算得到等效弹性常数,相比传统均匀化实施方法显著降低了实施难度并简化了计算过程。通过对比不同数值方法的结果验证了该方法的有效性和精确性。数值结果表明:六边形排列下单向纤维增强复合材料呈现横观各向同性,而正方形排列下则呈现宏观正交各向异性,经过刚度平均化过程可得到横观各向异性材料性质,纤维体积含量对两种排列方式下材料等效弹性模量影响显著但有所差别。