针对非定常气动力作用下基于常规动态逆的过失速机动控制时的误差大和迟滞强的问题,提出了一种实用的改进动态逆控制方法,实现了非定常气动力下过失速机动的精准控制。首先,基于双轴耦合大幅振荡下的先进战斗机缩比飞机模型风洞实验数据,通过改进的极限学习机(ELM)方法建立了准确的非定常气动力模型。其次,基于时标分离的思想,通过在快回路中增加积分环节减小了非定常气动力引起的控制误差;通过在较慢回路中引入滞后校正环节,消除了非定常气动力引起的控制迟滞,并结合串接链方法实现了常规气动舵面和推力矢量喷口的偏转分配。最后,推导了过失速机动时非定常气动力建模过程中关键变量缩减频率的计算公式,并通过该缩比模型“赫伯斯特”过失速机动数字仿真,对比验证了新方法的有效性,为后续过失速机动的试飞验证提供了实用可靠的工程

超声速/高超声速飞行器气动力快速估算是飞行器初步设计阶段性能评估及设计优化的关键技术之一,气动力快速估算要求达到计算精度和计算速度的平衡。基于机理性的理论和工程模型建立了超声速/高超声速飞行器气动力快速估算平台。使用流线追踪方法和面元法来计算飞行器表面任意点的流动速度矢量,并调用算法数据库计算飞行器所承受的压力和摩擦力。结果表明,快速估算平台和CFD以及实验数据有较好的吻合性,基于流线的计算方法有很好的迎角适应性,算法模型符合快速估算的要求。相比于CFD,快速估算平台有更快的计算速度;相比于实验,快速估算平台有更大的适用范围。通过简单的飞行动力学仿真,验证了快速估算平台和弹道计算平台的协同仿真能力。

针对变体飞机在变形过程中气动参数变化剧烈,气动数据模型复杂、高阶且含有强非线性这些特性,提出了一种采用多元样条函数对变体飞机气动参数进行建模和估计的方法,解决了变体飞机非对称变形过程的气动力建模问题。首先给出了基于多元样条函数模型结构的变体飞机气动系数模型,该模型能够描述任意对称和非对称的气动力情况;然后详细介绍了多元单形样条函数参数估计流程并推导了具体公式;最后通过误差分析确定了最终模型结构,并通过坐标转换得到总体坐标系中的气动参数多项式模型。结果表明,该方法无需预知变形相关的气动参数具体模型结构,能够得到准确描述任意对称和非对称变形状态下的变体飞机气动力模型。

针对二维增升装置低速起飞、着陆状态和变弯度翼型高速巡航状态下的高低速气动特性进行综合优化研究,发展了一种基于Kriging代理模型与多目标遗传算法的增升装置多目标气动优化设计方法。使用自适应下垂式铰链襟翼机构,通过襟翼与扰流板联动偏转来改善飞机的低速起降性能及高速巡航性能。将襟翼铰链位置、扰流板偏角和襟翼偏角作为设计变量,通过求解N-S方程来预测初始样本点气动力,利用Kriging代理模型分别建立起飞、着陆和巡航状态下设计变量与气动力之间的关系,得到多个高效气动力预测模型,最后使用多目标遗传算法在代理模型的基础上进行多目标气动优化设计。设计变量变化时计算网格的自动生成采用RBF(radial basis function)动网格技术来实现。基于搭建的高效全局多目标优化设计平台进行了高低速综合气动性能多目标优化,并对Pareto前沿面的

通过增加坐标转换步骤和虚拟框策略,得到适用于圆柱形物体的cylindrical free-form deformation(CYFFD)参数化方法,既可用于轴对称物体,也可以用于非轴对称物体。CYFFD可捕捉圆柱类物体独特的周向和径向变形特点,并能够保证框边界处曲面的导数和曲率连续。首先,通过使用坐标转换方法可在圆柱坐标系下实现沿周向和径向的变形。其次,由于圆柱形物体的精细外形设计需要,需要布置为首尾相连的贴近物面的控制框,这种布置形式会导致在圆柱周向出现框的边界与曲面的相交,难以保持曲面在控制框边界处的导数连续性,因此引入虚拟框方法并选取一些控制点作为虚拟的控制框点,从而保持导数和曲率连续。使用圆柱外形示例对比了CYFFD和传统方法的变形能力、框边界处的曲率连续特性。机身头部参数化示例表明CYFFD可以和传统FFD协同使用从而实现复杂的变形目的。短舱

以某涵道风扇系统模型为研究对象,基于滑移动网格技术,建立了非定常气动力计算方法,并用风洞试验对其进行了验证分析。并在此基础上计算分析了影响涵道风扇系统气动特性的黏性效应、桨-涵道间隙以及桨盘位置等因素。结果表明,黏性效应代表了桨尖和涵道之间附面层干扰的大小,考虑黏性效应能够提高气动力计算的准确性;桨-涵道间隙决定了螺旋桨影响涵道的效果,间隙越小,影响越大,在涵道产生的附加拉力越大;桨盘位置则决定了进入螺旋桨的流场品质和桨-涵道间隙,合理的位置应保证涵道截面对气流的整流效果最佳且间隙符合设计要求。

探讨了铰链销和孔在周期性载荷作用下的磨损情况;以A rchard模型为基础,建立了在给定使用时间t时,铰链间隙增量的数值计算公式;将机构各尺寸参数、载荷、材料属性、许用磨损量等均视为随机变量,给出了单个铰链与多个铰链的可靠性分析方法和计算模型;并以曲柄滑块机构为例,验证了文中所建立模型与方法的有效性和可行性。

多目标的粒子群算法(MOPSO)在各个领域的优化设计中得到了广泛应用及改进,但是目前仍然存在着在进化后期容易陷入局部最优导致收敛精度低、解的多样性差等问题。引入α-stable分布理论,发展建立了一种新的基于α-stable动态变异的多目标粒子群优化算法(ASMOPSO)。通过α-stable分布生成随机数对PSO算法的种群进行变异操作,增加种群的多样性,在算法中动态调整稳定性系数α实现变异范围和幅度的变化,从而使得改进的ASMOPSO算法具有兼顾计算精度和全局寻优的能力。使用ZDT系列无约束函数和带约束的Tanaka及Srinivas函数对改进前后的算法进行了测试,结果显示出了ASMOPSO算法的快速全局寻优性能。将改进后的算法应用到RAE2822跨音速翼型的减阻和力矩绝对值不增大的综合优化中,得到了较好的多目标气动优化结果。