垂直发射条件下水下航行体头型对通气空泡流动及压力特性的影响分析

为了揭示垂直发射条件下水下航行体头型对通气空泡演化过程的力学影响机理,首先基于有限体积法,结合改进型延迟分离涡模型、流体体积多相流模型及重叠网格技术建立了垂直发射条件下通气空泡的数值计算模型.其次,将计算结果与垂直发射实验进行对比,验证了所提出的数值方法对通气云空泡的预测具有较高精度,说明了该方法在通气空泡复杂非定常计算中的适用性.最后,对比研究了相同工况下流线头型和钝头头型航行体通气空泡流动特性和压力特性的差异,从涡量动力学的角度分析了差异产生的原因,结果表明:相比于流线头型航行体,钝头航行体通气空泡气液交界面处速度梯度较小,受到重力和浮力的影响更大,在瑞利-泰勒不稳定性机制的作用下,通气空泡更早发生非线性失稳,空泡失稳区域呈现更为剧烈的浮动行为以及空泡脱落等非定常流动特性;较强的空泡非定常流动特性影响了钝头航行体通气空泡末端的流动分离,从而抑制了空泡末端滞止高压的高幅值特性.     

航行体垂直出水载荷与空泡溃灭机理分析

针对航行体水下垂直发射出水载荷机理问题, 首先开展了典型工况全过程的数值 模拟, 得到了航行 体肩、尾空泡及表面压力的演化过程, 并与试验结果进行了对比验证. 在此基础上揭示了航 行体肩部空泡溃灭的过程和机制, 进而提出了出水溃灭压力的物理模型, 探索了空泡厚度、 水层厚度、声速等重要参数的影响, 讨论了试验溃灭压力相似律等相关问题.     

水下发射航行体尾涡不稳定性分析

在水下连续发射过程中前一发航行体尾流会对后一发航行体运动姿态稳定性产生流动干扰现象. 因此, 研究尾流中涡旋结构演变机理对解决多弹体水下连续发射流动干扰难题具有重要的意义. 本文采用改进型分离涡模型与能量方程, VOF多相流模型与重叠网格技术相结合方法, 对航行体水下发射尾流演变过程开展精细化模拟研究, 其中模拟结果和实验吻合度较好, 验证了本文数值方法的有效性. 以航行体尾流区域为重点研究对象, 分析了尾流区瞬态流场分布, 讨论了横流强度和雷诺数对尾涡结构演变以及脉动压力分布特性的影响. 结果表明: 由于尾流区高速流体核心区与低速自由流相互作用导致Kelvin-Helmholtz不稳定现象出现, 可以清晰地发现涡旋结构在剪切力的作用下发生脱落. 在横流条件下, 航行体尾端脱落的涡环与涡腿形成发卡涡, 而多个发卡涡沿轴向间隔排列组成发卡涡包存在于尾流中. 随着横流强度增大, 形成多级发卡涡包结构, 而导致脉动压力二次峰值均出现的主要原因是尾流涡旋流场演变引起的. 随着雷诺数的增大, 尾流中由圆柱形涡和U型涡组成的二次涡结构逐渐明显, 不稳定性加强.      

超空泡航行体前部线形对空泡生成临界通气量影响的实验研究

基于航行体超空泡理论和格兰威尔线形设计方法,设计了三种具有不同前部线形的航行体模型.并针对所设计的三种模型和具有锥形前部外型的航行体模型在水洞中进行了生成超空泡临界通气量的实验研究.结果表明:航行体前部线型对超空泡临界通气量的影响程度与航行体的轴向斜率分布有关,模型表面斜率轴向分布曲线越平坦或变化率越小,越有利于减少超空泡生成所需的临界通气量.实验数据显示设计的三种格兰威尔前部线型航行体与锥形前部外型航行体相比,生成超空泡临界通气量都有明显减小,最大减小量达24%,为降低超高速航行体超空泡生成所需的临界通气量提供了一条技术途径和研究方法.     

航行体出水破冰的多场耦合效应与相似律

航行体出水破冰中的耦合效应及载荷特征, 是出水冰结构安全性评估的重要依据. 针对航行体出水破冰问题, 通过量纲分析, 获得了影响航行体动载荷及头部应力的主控参数和相似律. 基于LS-DYNA流固耦合计算方法, 得到了航行体在不同冲击速度、冰层厚度、冰层大小条件下的载荷特性. 计算结果表明, 航行体速度越大, 不同冰层对其过载和头部应力的影响差别越大, 这主要是因为航行体速度越大, 通过水介质对不同冰层的前期破坏程度不同. 对于无限大冰层, 当其厚度大于3倍航行体直径时, 航行体穿冰后期呈现稳定侵彻现象, 航行体的过载和头部应力只与航行体的速度和冰的动力学性能相关; 而对于薄冰, 航行体速度越大, 其头部应力反而越小, 这是因为航行体初速度越大, 其通过水的运动对冰的前期冲击破坏越严重, 冰层易开裂上鼓, 所以造成航行体头部应力较小. 对于径向尺寸为6倍航行体直径的碎冰, 当其厚度大于5倍航行体直径时, 碎冰对航行体运动特性的影响和无限大冰层几乎相同; 而当其厚度小于3倍的航行体直径时, 只有在初速度较低时, 碎冰的尺寸效应才可以忽略. 此外, 对比碎冰和无限冰层对航行体运动的影响可以看出, 越厚的冰受前期水的冲击破坏越小, 碎冰和无限冰层的影响规律基本一致; 而较薄的冰在前期水的冲击下破坏严重, 碎冰和无限冰层对航行体运动的影响都较小; 只有中等厚度的冰, 在较高冲击速度下碎冰和无限冰层才表现出径向尺寸效应相关的破坏程度, 如无量纲厚度为3的两种冰在航行体较高初速度40 m/s的条件下前期破坏差别较大, 导致后期对航行体运动特性的影响具有显著差异.      

海洋减阻技术的研究现状

船舶、舰艇、鱼雷等海中航行体在海洋经济建设和海洋国防中发挥着重要作用.海中航行体的运行速度和能量消耗率是评价其性能的重要指标.利用减阻技术降低航行体在海水中的行驶阻力具有重要意义.按减阻机理对现今重要的海洋减阻技术进行分类和总结,并详细介绍其研究现状和减阻机理,主要包括仿生减阻、微气泡减阻和疏水/超疏水涂层减阻.通过对现有海洋减阻技术的总结和分析,展望了其今后的研究重点.     

高速航行体水下发射水动力学研究进展

高速航行体水下发射水动力学研究, 是具有重大工程应用背景的前沿基础问题.与之紧密相关的非定常空化流动, 特别是空泡稳定性、溃灭等问题, 是影响发射载荷及安全性的关键.本文首先简述了这一领域的主要科学问题, 归纳了主要控制参数和影响方式; 之后针对非定常空化流动问题, 综述了已有的实验观测手段及数值模拟方法; 总结了空泡发展、稳定性、溃灭及流动控制等重要物理机制、模型及各因素相互作用规律; 最后展望了该领域仍存在的主要科学问题与未来发展趋势.      

基于CFD方法的超空泡航行体弹道特性研究

基于计算流体动力学软件 CFX,通过二次开发实现多相流 URANS(Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes)方程和刚体纵向平面运动学方程的耦合求解,建立了三维超空泡航行体动力学仿真模型.研究了空化器偏角、水平尾翼偏角、航行体质心位置对弹道特性的影响.仿真结果表明:高速运动条件下无控超空泡航行体具有稳定性;空化器或水平尾翼的小角度偏转(-3°~3°)能够有效调节航行体的弹道参数,通过空化器偏转控制航行体最终稳定于空泡中心,避免航行体表面沾湿区的出现;质心位置的小幅后移有利于维持航行体水平直线航行,在超空泡航行体的设计中应予以重点考虑.     

航行体回收垂直入水空泡流场及水动力特性研究

航行体以尾部向下姿态入水过程的研究对无动力运载体以及导弹回收等问题的解决具有重要意义. 本文采用VOF (volume offluid)多相流模型,并结合动网格技术,对航行体尾部向下姿态高速垂直入水过程展开研究.数值计算结果与实验[12]吻合度较好,验证了本文所采用数值方法的准确性与可行性.以航行体为研究对象,分析了航行体垂直入水过程中流体动力、入水空泡及流场结构的演变特性,进而讨论了入水速度对流体动力特性和入水空泡的影响规律. 研究结果表明:在航行体入水过程中主要受到压差阻力的影响,在入水冲击阶段,航行体所受阻力系数在撞击自由液面时达到最大,随着入水时间的推移,总阻力系数缓慢降低,最终趋于稳定,空泡发生溃灭时产生微小波动.在入水空泡发展的过程中,在惯性力与内外压差的共同作用下,空泡壁面会同时存在扩张与收缩两种阶段.航行体垂直入水过程中阻力系数峰值随着入水速度的增大而增大,且随着速度的增大,空泡最大直径以及空泡收缩速率增大.空泡面闭合无量纲时间以及深闭合时入水空泡夹断深度与入水深度的比值随弗劳德数变化基本不变.      

高速航行体水下发射水动力学研究进展

高速航行体水下发射水动力学研究,是具有重大工程应用背景的前沿基础问题.与之紧密相关的非定常空化流动,特别是空泡稳定性、溃灭等问题,是影响发射载荷及安全性的关键.本文首先简述了这一领域的主要科学问题,归纳了主要控制参数和影响方式;之后针对非定常空化流动问题,综述了已有的实验观测手段及数值模拟方法;总结了空泡发展、稳定性、溃灭及流动控制等重要物理机制、模型及各因素相互作用规律;最后展望了该领域仍存在的主要科学问题与未来发展趋势.     

Characterizing terrain image classification difficulties through reduced-dimension class convex hull analysis

The classification of natural terrain ahead of an autonomous vehicle can help it make decisions regarding the traversability of various paths, but remains an open research problem. Despite the explosion in popularity of deep learning networks,there is still little work available on informed neural network design procedures for specific tasks such as terrain image classification, save through performance measures. A related problem is understanding features of a dataset that lead to difficulties in separating classes of images from one another. This research proposes an algorithm and accompanying analytical procedure to characterize such image classification difficulties; identifying what makes some images easily distinguishable as their class and what makes others readily confused with other classes. This is achieved by learning reduced-dimensionality representations of the input data, constructing a convex hull of class members in the reduced dimensionality representation, then examining between-class overlap within each space, incrementally increasing the dimensionality until overlap is eliminated. Summarizing the between-class overlap statistics reveals trends and anomalies that can be linked back to visual features, characteristic of the original data. Case studies are presented of insights identified through selected example analyses: relative intensities of terrain classes from images taken by Mars rovers, and the impact of color gradients in separating sand from bedrock in color images of terrain. Such insights are discussed as steps toward a more directed approach to designing neural networks for image classification.     

水下舷侧多层防护隔舱接触爆炸毁伤载荷特性分析

为探讨水下多层防护隔舱结构设计,以典型三舱式结构为对象,利用Dytran软件分析了水下接触爆炸下舷侧多层防护隔舱中膨胀空舱内的毁伤载荷特性,得到了载荷的简化模型,并拟合出膨胀舱压力载荷脉动平稳阶段准静态气压值的计算公式。结果表明,膨胀空舱内的毁伤载荷特性在时间尺度上可分为气团膨胀扩散阶段和脉动平稳两个阶段;在空间分布上,主要分为正反射区和马赫反射区,正反射区作用载荷由初始瞬态脉冲载荷和后续逐渐衰减的准静态气压载荷叠加而成,马赫反射区作用载荷则以准静态气压为主。     

NUMERICAL ANALYSIS ON THE VELOCITY AND PRESSURE FIELDS INDUCED BYMULTI-OSCILLATIONS OF AN UNDERWATER EXPLOSION BUBBLE

假设水下爆炸气泡的内部气体在膨胀收缩过程中满足绝热条件,周围流体无黏无旋不可压缩. 基于势流理论,采用边界元法研究气泡动力学行为,重点关注气泡引起的流场脉动载荷以及滞后流特性,给出了相关的理论推导和数值计算方法. 通过将数值结果与解析解、实验值进行对比,数值模型的收敛性和有效性能够得到保证. 利用编写的程序进行计算和分析,发现在气泡加速膨胀阶段,流场压力在气泡径向不一定是逐渐衰减,还有可能以先增后减的规律变化;气泡射流后,为了能够继续描述环状气泡的运动以及流场特性,将此时的流场分为无旋场和一个布置在气泡内部涡环的叠加,计算过程中采用了一些数值技巧处理气泡的拓扑结构,得以连续模拟多个周期的气泡运动. 环状气泡具有相对较高的上浮迁移速度,而且在其顶部和底部附近分别形成两个高压区,顶部的高压区峰值相对较大,底部的高压区范围相对较大. 环状气泡中心轴上的流场速度会在气泡中心有一个加速过程,在气泡顶部附近又迅速减小.     

气泡多周期运动时引起的流场压力与速度

假设水下爆炸气泡的内部气体在膨胀收缩过程中满足绝热条件,周围流体无黏无旋不可压缩. 基于势流理论,采用边界元法研究气泡动力学行为,重点关注气泡引起的流场脉动载荷以及滞后流特性,给出了相关的理论推导和数值计算方法. 通过将数值结果与解析解、实验值进行对比,数值模型的收敛性和有效性能够得到保证. 利用编写的程序进行计算和分析,发现在气泡加速膨胀阶段,流场压力在气泡径向不一定是逐渐衰减,还有可能以先增后减的规律变化;气泡射流后,为了能够继续描述环状气泡的运动以及流场特性,将此时的流场分为无旋场和一个布置在气泡内部涡环的叠加,计算过程中采用了一些数值技巧处理气泡的拓扑结构,得以连续模拟多个周期的气泡运动. 环状气泡具有相对较高的上浮迁移速度,而且在其顶部和底部附近分别形成两个高压区,顶部的高压区峰值相对较大,底部的高压区范围相对较大. 环状气泡中心轴上的流场速度会在气泡中心有一个加速过程,在气泡顶部附近又迅速减小.      

Predicting cortical oscillations with bidirectional LSTM network: a simulation study

It has been stated that up-down-state (UDS) cortical oscillation levels between excitatory and inhibitory neurons play a fundamental role in brain network construction. Predicting the time series behaviors of neurons in periodic and chaotic regimes can help in improving diseases, higher-order human activities, and memory consolidation. Predicting the time series is usually done by machine learning methods. In paper, the deep bidirectional long short-term memory (DBLSTM) network is employed to predict the time evolution of regular, large-scale UDS oscillations produced by a previously developed neocortical network model. In noisy time-series prediction tasks, we compared the DBLSTM performance with two other variants of deep LSTM networks: standard LSTM, LSTM projected, and gated recurrent unit (GRU) cells. We also applied the classic seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) time-series prediction method as an additional baseline. The results are justified through qualitative resemblance between the bifurcation diagrams of the actual and predicted outputs and quantitative error analyses of the network performance. The results of extensive simulations showed that the DBLSTM network provides accurate short and long-term predictions in both periodic and chaotic behavioral regimes and offers robust solutions in the presence of the corruption process.

     

水下爆炸作用下基于声学的爆源子结构输入方法

无限域吸收边界和爆炸波输入是水下爆炸载荷数值模拟的两个关键问题.本文借鉴基于内部子结构的地震波动输入方法和爆源子结构多尺度分析方法,考虑水下爆炸载荷与地震载荷同属于波动问题,提出一种水下爆炸作用下爆源子结构的爆炸波输入方法,该方法首先通过对爆源区域进行水下爆炸波自由场的波场分解,并利用地震波的内部子结构输入方法,将该自由波场运动转换为等效爆炸波输入载荷,从而实现了水下爆炸问题中冲击波的输入;本文采用圆形爆源子结构区域,并采用AUTODYN软件中一维自由场模型计算水下爆炸作用下该区域的自由波场压力时程.进一步,基于连分式近似方法提出了一种模拟无限域水体辐射效应的高精度时域人工边界条件,该吸收边界可设置于离结构和爆源子结构较近处.本文提出的分析方法通过圆形爆源子结构进行水下爆炸载荷的转化,并采用高精度吸收边界大大减少计算区域,既保证了计算精度,又降低了单元数量,具有较高的计算效率和较强的实用性.通过数值算例分析,验证了本文模型与方法的准确性,模拟了水下爆炸作用下的冲击波和气泡脉动阶段测点的压力时程曲线,并研究了圆形结构对水下近场爆炸波散射效应的影响规律.     

Coupled acoustic–structural response of optimized ring-stiffened hull for scaled down submerged vehicle subject to underwater explosion

One of the major problems confronted by the designer of submersibles is to minimize the weight of the pressure hull for increasing the payload of a crew and necessary equipment and to simultaneously enhance the strength of the pressure hull for withstanding hydrostatical pressure, underwater explosive loading and other environmental loading. Hence, this paper presents the optimal design of a small-scale midget submersible vehicle (MSV) pressure hull with a ring-stiffened cylinder and two hemispherical ends subjected to hydrostatic pressure, using a powerful optimization procedure combined the extended interior penalty function method (EIPF) with the Davidon-Fletcher-Powell (DFP) method. According to the above optimum design results, we built up midget submersible vehicle finite element model. Then, the coupled acoustic–structural arithmetic from the widely used calculation program of the finite element – ABAQUS, was used to simulate and analyze the transient dynamic response of a midget submersible vehicle pressure hull that experiences loading by an acoustic pressure shock wave resulting from an underwater explosion (UNDEX). The analytical results are presented which will be used in designing stiffened optimum submersible vehicle so as to enhance resistance to underwater shock damage.     

基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要. 不同于传统的唯象本构理论, 本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法. 根据Vogit均质化假设, 建立了小应变条件下颗粒材料应力?应变解析关系, 此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量. 这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得. 考虑到细观组构变量为内变量, 不能直接作为本构模型的输入. 本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力?应变的预测当中, 并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系. 通过将有向图从目标节点沿源节点展开, 整个应力?应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成. 将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试, 结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载, 等中主应力系数b的真三轴加载, 和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力?应变响应关系, 模型具有良好的内插和外推预测能力. 考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点, 充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向.      

IDENTIFICATION AND PREDICTION OF UNSTEADY TRANSONIC AERODYNAMIC LOADS BY MULTI-LAYER FUNCTIONALS

Nonlinear unsteady aerodynamic effects present major modelling difficulties in the analysis and control of aeroelastic response. A rigorous mathematical framework, that can account for the complex nonlinearities and time-history effects of the unsteady aerodynamic response, is provided by the use of functional representations. A recent development, based on functional approximation theory, has achieved a new functional form; namely, multi-layer functionals. The development of a multi-layer functional for discrete-time, finite memory, causal systems has been shown to be realizable via finite impulse response neural networks. Identification of an appropriate temporal neural network model of the nonlinear transonic aerodynamic response is facilitated via a supervised training process using multiple input–output sets, with data obtained by an Euler CFD code. The training process is based on a genetic algorithm to optimize the network architecture, combined with a random search algorithm to update weight and bias values. The approach is examined for two different multiple aerodynamic input–output data sets, and in both cases, the prediction properties of the network model establish the multi-layer functional as a suitable representation of unsteady aerodynamic response.