高速自然层流翼型的设计与风洞实验研究(英文)

为了发展商务客机用的低阻力翼型,本文在荷兰科技大学TST27风洞开展了高速自然层流翼型的实验研究工作。为了减小测量技术对模型流场的干扰,提高测量精度,分别采用了IR,PIV以及阴影法等非接触测量技术。通过这些非接触测量技术的使用,对翼型的转捩位置、后缘分离以及升阻力等气动特性进行了测量研究。从实验结果可以看出,在小迎角范围内,翼型可以在其表面保持较长的层流段,并且后缘分离涡不会随迎角增大而向前发展,使翼型具有高升力、低阻力的特性。从实验结果和计算结果的差别可以看出,实验数据是可靠的,设计的翼型基本满足了设计要求。     

基于双eN方法的短舱层流转捩影响因素

发展自然层流短舱对提升现代民机的经济性和环保性具有重要意义,而对影响短舱层流转捩的因素进行研究有助于更好地开展短舱的层流设计。本文基于线性稳定性分析方法,将双e^N方法同RANS方程求解器耦合,建立了一套可同时计算T-S（Tollmien-Schlichting）波和横流（CF）驻波诱导转捩的流动转捩预测方法,通过标准椭球算例验证了该方法的正确性,进而研究了来流马赫数、雷诺数、湍流度以及迎角对短舱转捩的影响。结果表明：马赫数和迎角会带来压力梯度的明显改变从而引起转捩位置发生变化;而在此构型的高雷诺数工况下,雷诺数和湍流度对转捩位置影响相对较小,转捩位置移动的区域不超过短舱长度的5%。因此在设计阶段,在高雷诺数条件下保持层流设计要尽量避免较大的逆压梯度,保持顺压梯度。     

面向任务需求的模块化无人机配置方法

为了实现成本约束下面向任务需求的模块化无人机（UAVs）高效配置,基于无人机需求集和模块备选元素集,构建了任务需求与模块备选元素之间的关联矩阵;以无人机总体成本为约束条件,建立了需求满意度评价模型,引入了改进粒子群算法以获得无人机专用模块的最优配置方案,并通过算例与其他2种优化算法对比,验证了本文优化算法的有效性,进而提出了一种面向模块化无人机的配置方法。以某任务场景为例,在预定成本约束下构建了3型无人机的模块配置方案,并与文献中的单兵无人机参数配置进行对比,验证了配置方案的合理性。结合不同配置方案的成本计算结果表明,提出的模块化无人机配置方法能够实现无人机性能、成本与多种任务用途需求的协同匹配。在此基础之上,开展了模块化无人机多个配置方案单体成本、面向任务运用成本的对比分析,探讨了无人机配置参数对其单机及集群运用成本的影响规律,间接验证了本文算法对无人机单机及集群运用成本控制的支撑作用。     

γ-Reθt转捩模型的改进和验证

针对γ-Re_θt转捩模型应用在航空外流转捩模拟中存在的湍流区摩擦力系数二次异常跃升问题进行了研究和改进.研究发现前者的原因是边界层指示函数失效.通过以涡量与应变率的比值修正指示因子,改进了边界层范围的估计和转捩临界动量厚度雷诺数的求解,消除了湍流区摩擦力系数异常跃升现象.消除摩擦力系数异常跃升现象后,湍流区摩擦力系数偏小.为此,Langtry曾引入黏性底层指示函数进行修正,但这一修正的作用范围可能溢出边界层,扰乱间歇因子求解.为解决这一问题,构造了基于黏性比、间歇因子和边界层指示函数的限制因子.通过平板Aerospatiale A翼型和雷诺数为2.1×10⁷的NACA 64₂A015有限翼展直机翼算例的验证,证明上述修正改善了γ-Re_θt转捩模型对边界层和黏性底层范围的捕捉,提高了摩擦力系数分布预测的准确度.     

Gamma-Theta经验转捩模型在DES中的应用

与RANS湍流模型相比,DES湍流模型的边界层外自由流部分存在LES区,该区域的涡粘性会有所降低。为了研究了这一特征对γ-Reθt转捩模型的影响,以平板实验为算例,选取基于k-w SST湍流模型的DES模型和DDES模型,检验γ-Reθt转捩模型在DES模型和DDES模型中的表现。结果表明：DES模型和DDES模型使转捩位置推迟,SST—DES模型由于对网格过度敏感而没有触发转捩,SST—DDES模型使转捩位置后移较少;DDES模型比DES模型更适合γ-Reθt转捩模型;转捩经验关系需要进行修正后才能将γ-Reθt应用于DDES模型。     

改进的RBF神经网络在翼梢小翼优化设计中的应用

为了提高径向基函数(RBF)神经网络模型的预测精度,在其基础上提出了一种自适应RBF神经网络模型。该预测模型在RBF神经网络模型表达式中引入自适应向量(向量维数与样本点自变量维数相同),采用优化搜索方式确定自适应向量值,从而提高模型预测的准确度和普适性。与其他RBF神经网络模型的改进相比,本文直接从改变基函数的形式入手,使用较少的参数优化达到对网络模型的自适应构造;该方法本质上改变了基函数网络中心与宽度对网络模型预测的作用以及样本点自变量向量的各个维对因变量的影响度,其对目标问题具有自适应性。将本文的自适应RBF神经网络模型应用在基于机身+机翼+翼梢小翼模型的翼梢小翼优化设计中,在约束弯矩的情况下进行巡航减阻优化设计,设计结果验证了该预测模型的可行性,表明其具有一定的工程实用价值。     

多区域自由变形技术在短舱安装位置减阻设计中的应用研究

为了进行短舱安装位置参数的减阻优化设计研究,首先在NURBS样条基函数的基础上建立了多区域自由变形(FFD)技术,通过对FFD控制体框架边界条件的合理选取建立组合框架,实现了多个控制框架对复杂外形不同区域的自由变形参数化,采用多个控制框架的空间控制体对某型客机短舱安装位置进行减阻优化设计。试验设计取样之后应用随机权重粒子群算法和Kriging代理模型建立气动外形优化系统,对某型客机短舱水平位置和水平安装角进行气动优化设计。优化设计结果表明,设计后的短舱位置使得整个飞机在一定攻角范围内的阻力显著减小,从而证明了基于多区域自由变形技术建立的优化设计系统是合理和实用的。     

压缩拐角激波/边界层干扰的可压缩湍流模型研究

为研究压缩拐角激波/边界层干扰问题,抓住可压缩流动中的密度变化特性,利用构造的可压缩Von Karman尺度,基于KDO(Kinetic Dependent Only)湍流模型,发展出可压缩湍流模型CKDO(Compressible Kinetic Dependent Only)。通过对8°,16°,20°和24°压缩拐角算例的数值模拟,测试了其对可压缩、激波/边界层干扰这一湍流难题的求解能力。计算结果表明,总体上CKDO模型对壁面压力和壁面摩擦阻力系数的捕捉能力优于其它模型,并且随着压缩拐角角度的增大,其描述该流动的能力更加突出。CKDO模型在24°压缩拐角处计算的分离区大小仅比实验大10%左右,明显比其它模型结果好。这表明CKDO模型在模拟激波/边界层干扰这一类流动中有较好的适用性。     

智能空战体系下无人协同作战发展现状及关键技术

在未来复杂的战场环境下,运用多架无人机在飞行空间内构成相互协作、优势互补及效能倍增的协同作战系统,是取得智能空战胜利的关键所在。首先阐述了无人系统的定义,并分析了其内涵和分类,指出智能化是无人系统未来的发展方向,根据自主完成任务的能力进行了分级。随后引出了典型的协同作战样式,阐述了国内外协同作战发展的现状。从协同态势感知技术、交互与信息作战云技术、智能决策技术、自主攻击技术、集群协同技术及学习与进化技术等分析了制约协同作战水准的关键技术。