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...     

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。     

动静叶干涉中背压扰动叶栅气动力的降阶模型

现有航空发动机气动力降阶模型的研究主要集中在叶片颤振方向,对动静叶干涉引起叶栅气动力变化的问题没有讨论。其中背压扰动是动静叶干涉影响上游叶栅气动力的重要因素。通过对背压扰动的傅里叶分解,分别计算分解背压扰动所得各谐波引起的叶栅气动力响应,由此建立了基于谐波平衡法的背压扰动叶栅气动力降阶模型。在此基础上,研究了各谐波幅值对气动力降阶模型精度的影响。算例的结果表明:提出的方法能非常好地描述动静叶干涉中背压对上游叶栅气动力的影响;根据幅值大小选择主谐波,可以在不大幅降低气动力降阶模型精度的情况下减少待定参数的个数;利用该方法可准确确定任意时刻动静叶干涉中背压扰动叶栅的气动力。     

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.     

基于神经网络的尾流激励叶片气动力辨识方法

发动机中存在上下游干涉作用,上游叶片的尾迹流会引起下游叶片发生强迫振动。针对这一现象,提出了采用神经网络模型的方法辨识尾流激励下的叶片气动力。通过计算流体力学（CFD）方法获得时域尾流压力波及其叶片气动力作为训练信号和测试信号,分别用BP神经网络和NARX神经网络建立尾流激励下的叶片气动力辨识模型,对测试信号的叶片气动力进行辨识,并与CFD结果进行比较,探究这两种辨识模型的计算精度。算例结果表明基于NARX神经网络的叶片气动力辨识模型较基于BP神经网络的叶片气动力辨识模型计算精度更高,泛化能力更强。基于NARX神经网络的尾流激励叶片气动力辨识模型,可以快速准确地辨识不同振幅的随机尾流激励和周期尾流激励下的叶片气动力。     

基于光滑粒子流体动力学法的飞机风挡鸟撞失效破坏模拟

运用光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)方法模拟了鸟撞飞机风挡的过程,鸟体模型采用SPH法建立,风挡模型采用Lagrange法定义,鸟体以515 km/h、562 km/h和600 km/h的速度分别撞击风挡对称线上前1/3点。通过仿真模拟,获取了鸟体撞击风挡的应变、位移、应力曲线,风挡失效损伤演化过程,并与试验结果对比,证明所建鸟撞风挡有限元模型可以准确预测风挡的鸟撞动态响应。研究表明:鸟体撞击风挡对称线前1/3点时,风挡最大变形发生在风挡中间部位;风挡在弯曲作用下首先会在内表面发生失效破坏;撞速为600 km/h的风挡发生失效破坏后,在撞击区域形成多条与风挡对称线呈大约50°夹角的裂纹及少部分横向裂纹。     

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。     

流速对尾流激励的叶片气动力降阶模型的影响

介绍了基于Volterra级数的尾流激励叶片气动力降阶模型,用于上游尾流激励下叶片气动载荷的快速计算。用一个叶片的算例验证了该降阶模型,通过不同流速的算例对比发现:该降阶模型可以快速准确地描述尾流激励引起的叶片气动力,流速或流场结构不是影响该气动力降阶模型精度的关键,而上游尾流扰动是否满足小扰动假设是保证该气动力降阶模型精确的关键。     

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。