带用横向射流的三维超声速湍流流场分析

应用显式的五阶WENO格式，结合k-ω湍流模型，求解三维Favre平均N－S方程，计算了从方孔横向喷出的声速气流与马赫数为3．0的超声速气流的干扰流场。结果表明，在射流上游，射流的阻碍便超声速气流产生分离，形成两个主要的回流区域，主回流导致在方孔射流两侧形成马蹄涡区域，射流下游存在低压区域，形成较小的回流以及一对螺流形旋涡。     

环形燃烧室火焰简及旋流器流场计算

本文采用偏微分方程法生成贴体网格,在任意曲线坐标系下数值研究两种先进燃烧室火焰筒及其旋流器三维紊流流场。由于旋流器的形状复杂,本文采用型线定点法确定网格的边界。在非交错网格系下采用SIMPLE算法和混合差分格式对离散方程进行求解。计算结果表明计算方法合理,这计算程序进一步扩展,可用来预估环形燃烧室反应流流场。     

用ALE方法数值模拟气缸内三维气体流场的研究

用数值模拟的方法研究气缸内气体流动的全貌以探求合理组织气流的途径，这是当前国内外研究的重要课题，在开发ＫＩＶＡⅡ程序的基础上研究适合该问题的三维ＡＬＥ方法，并利用此方法数值模拟了一模型问题。     

二维多介质欧拉自适应网格方法研究

要对聚能和流场的剧烈变化进行模拟，欧拉方法具有明显的优势。而在这些方面的研究中，所涉及的流场十分复杂，为达到所需的计算精度，必须采用很密的网格才能以较好的分辨率去模拟流场的剧烈变化部分和介质的界面，特别是大空间尺度流场局部细节的数值模拟，有些问题如果用统一网格计算，即使最快的计算机也不能提供足够的分辨率。所以目前计算机的内存和速度限制了整个计算区域的网格细分程度，对计算区域作局部的网格自适应细分、用大的动态空间分辨率划分流场是必要的和迫切的。     

气-固流化床反应器内双流体力学模型及其验证 Ⅱ.单组分两维射流床内流场特性分析

由以质量、动量和能量三大守恒定律为基础的湍流两相流理论出发,建立了描述气固流化床内两相流动的数学模型;在微型计算机上编写了相应的数值计算和图形处理程序;为了验证模型的可靠性,本文着手模拟与分析了单组分颗粒体系两维射流流化床内气、固相速度场、空隙度和压力场随时间、空间变化规律;得到了与前人实验结果相吻合的结论。     

稳态双曲流场中液/液混合的粘性液滴哑铃分散模型

通过对稳态双曲流场中液／液混合体系分散相液滴所受分散作用力的分析，建立了粘性液滴的哑铃分散模型．趋于将两粘性液滴分开的分散作用力与粘度比、流场类型和强度、液滴半径、哑铃取向和尺寸有关．该模型解释了流场类型与分散作用的关系．流场类型对液滴的分散具有很大影响，在纯应变拉伸流场中分散作用力是简单剪切流场中的两倍，因而对于液滴的分散，拉伸流场较简单剪切流场更有效，这与以前的实验结论符合．当体系粘度比趋于无穷大时本模型转化为刚性哑铃分散模型     

平面叶栅气动试验研究进展与展望

平面叶栅气动试验传统上是验证压气机、涡轮的基元性能的主要手段, 近年来国内外研究人员利用平面叶栅开展了大量的流动测量试验, 以揭示叶栅内部复杂流动现象的本质和规律、探索减小叶栅内流动损失的方法. 本文从试验装置、测试技术和研究内容三个方面, 综述了近年来平面叶栅气动试验研究的进展情况. 首先介绍了平面叶栅试验装置的发展及提高平面叶栅试验段流场品质的措施; 其次介绍了叶栅气动试验采用的部分流场测试技术, 包括叶片表面压力场、叶片表面温度场、内流速度场及流场可视化等测试技术, 分析了这些测试技术的进展和存在的问题; 然后梳理了近年来平面叶栅试验研究的相关科学问题及进展, 包括跨音速叶栅中的激波研究, 叶顶间隙泄漏流动研究, 叶型优化研究, 多尺度非定常旋涡结构研究, 振动环境下叶栅流场研究等; 最后对平面叶栅气动试验研究方向进行了展望. 通过了解叶栅内复杂流动现象及本质, 为进一步探索和提高压气机、涡轮的气动性能提供技术支撑.      

卷积神经网络在流场重构研究中的进展

近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望.      

自由场空泡溃灭过程能量转化机制研究

综合应用实验与数值模拟方法, 深入讨论了自由场空泡溃灭过程中的能量转化机制. 在实验研究中, 应用纹影法记录了空泡溃灭的演变过程, 提取了空泡在溃灭过程中的半径, 溃灭速度等数据, 结合空泡势能和动能方程, 描述了空泡能量的转化过程. 在开展数值模拟分析时, 运用弱可压缩流体质量守恒方程和动量方程, 建立了三维数值模型用以模拟空泡在自由场中的溃灭过程, 并且由结果中获取了空泡溃灭过程中的压力及速度变化规律, 揭示了空泡在溃灭过程中能量转化机制. 研究结果表明: (1) 自由场空泡在溃灭过程中, 空泡势能与空泡半径具有相同的演化趋势, 空泡动能与势能变化趋势相反; 当空泡达到最大半径处时, 空泡势能最大, 流场动能为零. (2) 溃灭后期在空泡周围会形成高压区域, 该区域的压力梯度与速度梯度较高, 随着空泡收缩, 高压区域面积逐渐减小. (3) 空泡在自由场中发生溃灭时, 空泡势能不断转化为流场动能, 在溃灭时刻可以明显观察到冲击波现象, 空泡的大部分能量会在此时转化为冲击波的波能.