尾流激励的叶片气动力降阶模型

气动力降阶模型是研究叶片气动弹性振动快速高效的新方法。现有气动力降阶模型的研究主要集中在叶片颤振方面，没有涉及更为常见的上游尾流激励的叶片振动问题。本文提出基于Volterra级数的尾流激励叶片气动力降阶模型，为尾流激励下叶片振动和动静叶干涉振动研究提供了新的思路。采用行波法简化尾流的参数个数，用阶跃信号法识别降阶模型的核函数。二维叶片的算例结果表明，本文方法可以较准确地描述尾流激励引起的叶片气动力振荡，而且计算效率极高。     

植物叶脉自然选择过程的拓扑优化模拟研究

为了研究叶脉及其分布形式(叶脉序)对改善植物叶片动力学特性的影响,并发掘其工程价值,通过拓扑优化模拟叶脉的发生和自然选择过程。基于变密度法对一系列以真实植物叶片为基础建立的"双层薄板结构"叶片的有限元模型进行了拓扑优化;在拓扑优化过程中,以变形能最小(自然频率最大)为目标函数,以85%的体积缩减量为约束条件,得出了5种不同尺寸模型的拓扑优化结果。结果表明:5种模型的拓扑优化结果分别与真实的阔叶叶片脉序和条形叶片脉序相吻合,本文方法是可行的;5种模型优化后的自然频率分别提高了55.28%、296.89%、81.35%、220.37%、61.78%,植物叶脉对增强叶片动力学性能是具有显著贡献的。研究结果为板壳结构加强筋的优化设计提供了仿生学参考。     

基于卷积神经网络气动力降阶模型的翼型优化方法

针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进行优化,结果表明该方法可用于大扰动下翼型气动力的预测和优化.该文同时还讨论了池化法和径向基法的训练...     

基于谐波平衡法的尾流激励的叶片振动降阶模型方法

在航空发动机中下游叶片在上游尾流的作用下易发生受迫振动,严重影响叶片的颤振和疲劳性能.对于这种尾流作用下复杂的流固耦合情况需要一种有效的方法来分析.针对这一问题,提出了基于谐波平衡法的尾流激励的叶片振动降阶模型方法.该方法首先将上游尾流Fourier(傅立叶)分解为若干尾流谐波,并计算各尾流谐波下叶片气动力谐波的振幅,得到尾流引起的叶片气动力;再通过叶片的结构运动方程和气动力降阶模型的耦合分析尾流激励下叶片的振动.算例结果表明,该方法可以快速准确地分析尾流激励下叶片的振动特性.     

发动机流道气动分析的上下游边界替代降阶模型

为了解决航空发动机流道内上下游干涉带来的计算量大的问题,提出了一种边界替代降阶模型方法。该方法辨识出研究流域与相邻的上下游流域交界面的气动力降阶模型,并耦合到该研究流域仿真模型的交界面上,用以表征上下游对该流域的影响,由此将多流域计算转化为单流域计算,同时又考虑了上下游的影响。采用一阶Volterra级数降阶模型实现了该方法。结果表明,采用本文方法和所有流域都采用CFD得到的压力和速度一致;本文方法所用的网格更少,可以加速收敛和提高计算速度。     

尾流激励的叶片气动力降阶模型

气动力降阶模型是研究叶片气动弹性振动快速高效的新方法。现有气动力降阶模型的研究主要集中在叶片颤振方面,没有涉及更为常见的上游尾流激励的叶片振动问题。本文提出基于Volterra级数的尾流激励叶片气动力降阶模型,为尾流激励下叶片振动和动静叶干涉振动研究提供了新的思路。采用行波法简化尾流的参数个数,用阶跃信号法识别降阶模型的核函数。二维叶片的算例结果表明,本文方法可以较准确地描述尾流激励引起的叶片气动力振荡,而且计算效率极高。     

优化方法用于模型校核

在工程实际中，常常会遇到需要选择本构模型和校准参数的模型校核问题。文中采用优化方法实现了复杂模型校核的自动化。文中，首先将各种本构模型映射为整数编号，并根据这些编号来激活相应的本构模型和本构模型参数，解决了本构模型的参数化问题；另外，根据模型校核问题的特点选择了试验结果和计算结果相对误差的平方和作为目标函数。通过这些步骤，用实现了优化方法模型校核自动化。     

平头压痕试验确定热障涂层弹性模量的方法研究

本文模拟了典型热障涂层(TBC)结构在平头压痕作用下的力学响应,重点研究利用平头压痕法确定TBC涂层弹性模量的方法。研究发现k(单位压入应力下压头的压入位移)不仅与材料的性质有关,还与压头的半径有关。本文提出:通过两个不同尺寸的平压头可以同时确定陶瓷层和粘结层的弹性模量。     

径向基函数参数化翼型的气动力降阶模型优化

基于小扰动和弱非线性假设,提出了一种基于气动力降阶模型和径向基函数参数化的翼型优化方法.其主要方法是用径向基函数参数化翼型扰动;通过CFD辨识参数扰动对翼型气动力影响的降阶模型核函数;基于叠加法建立了参数变化对翼型气动力影响的降阶模型;最后基于该气动力降阶模型计算并优化翼型升阻特性.NACA0012翼型优化的结果表明基于气动力降阶模型的优化方法是可行的,可以极大地提高翼型优化速度.