斜爆轰发动机的推力性能理论分析

爆轰燃烧具有释热快、循环热效率高的特点. 斜爆轰发动机利用斜爆轰波进行燃烧组织, 在高超声速吸气式推进系统中具有重要地位. 以往研究主要关注斜爆轰波的起爆、驻定以及波系结构等, 缺少从整体层面出发对斜爆轰发动机开展推力性能分析. 本文将斜爆轰发动机内的流动和燃烧过程分解成进气压缩、燃料掺混、燃烧释热和排气膨胀4个基本模块并分别进行理论求解, 建立了斜爆轰发动机推力性能的理论分析模型. 在斜爆轰波系研究成果的基础上, 选取了过驱动斜爆轰、Chapman?Jouguet斜爆轰、过驱动正爆轰和斜激波诱导等容燃烧等4种燃烧模式来描述燃烧室内的燃烧释热过程, 并对比分析了不同燃烧模式对发动机比冲性能的影响. 此外, 还获得了不同来流参数、燃烧室参数和进排气参数等对发动机推力的影响规律, 发现来流马赫数和尾喷管的膨胀面积比是发动机理论燃料比冲的主要影响因素. 最后, 结合以往关于受限空间内斜爆轰波驻定特性等方面的研究成果, 提出了斜爆轰发动机燃烧室的设计方向.      

基于深度学习技术的激波风洞智能测力系统研究

高焓条件气动力测量试验对高超声速飞行器气动外形设计和优化起决定性作用. 通常采用脉冲风洞(如激波风洞)产生高温、高压驱动气体以模拟高超声速高焓试验气流. 在脉冲风洞对高超飞行器模型进行测力试验时, 测力天平输出信号结果无法摆脱惯性载荷的干扰影响, 其导致的测力模型低频振动问题基本无法通过滤波彻底解决, 尤其对试验时间只有几毫秒的情况, 六分量测力天平的结构设计研究受到了极大挑战. 因此, 对实现短试验时间条件高性能测力的深入研究发现, 天平动态校准凸显重要性和必要性. 本研究提出一种新的基于人工智能深度学习技术的单矢量动态自校准方法和智能测力系统概念, 并应用于目前激波风洞测力试验中. 该动校方法的最主要特点之一是对整体测力系统的校准, 而非仅仅针对天平, 并且保证校准的测力系统即为风洞试验对象, 确保校准与应用的一致性. 在测试评估中, 测试样本和风洞试验验证均得到了较为理想的效果, 大幅度低频振动干扰基本被消除, 脉冲风洞测力的精度和可靠性得到了大幅提高.