封严腔几何结构对涡轮性能影响的数值研究

为了研究轮毂封严腔几何结构对涡轮性能的影响,对转/静叶片之间带有封严腔的某高负荷单级涡轮进行了三维定常数值模拟。结果表明,轴向封严的气动效率较高;而径向封严的封严效果更好。篦齿和发卡弯中的旋涡是导致这两种封严结构性能差异的主要原因。内侧封严腔中的小尺度旋涡对入侵的燃气产生了堵塞作用,是其封严效率提高的主要原因。外侧封严腔中的旋涡对入侵的燃气并无阻碍作用,反而使封严效率有所下降。     

考虑三维接触的篦齿封严组件模态计算研究

研究了三维接触状态的带阻尼套筒的篦齿封严结构模态的计算方法,通过建立接触面刚度矩阵来模拟阻尼套筒对篦齿封严结构固有振动特性的影响,结果表明该方法对篦齿封严组件模态计算是行之有效的.     

径向轮缘密封封严效率的数值研究

通过SST湍流模型求解三维Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)方程组,研究了涡轮径向轮缘密封封严特性,采用附加变量法研究了主流入侵程度,数值计算获得的主流通道压力及轮缘密封封严效率分布与实验数据吻合良好,在此基础上研究了几何结构参数对涡轮径向轮缘密封的封严性能的影响规律。结果表明:径向轮缘密封封严效率随着密封内齿长度的增加而升高,随着径向间隙尺寸的减小而升高;密封径向内齿向下倾斜时,密封封严效率提高;与径向内齿安装在静盘侧相比,安装在动盘侧时的密封封严效率更高;密封的轴向及径向等几何参数一定时,采用迎风齿结构可以提高径向轮缘密封的封严性能。     

外赋AGB星s-元素丰度与金属丰度的关系

以内禀AGB星重元素丰度的演化和外赋AGB星重元素超丰的计算为基础,计算了外赋AGB星较重s-元素丰度、较轻s-元素丰度、重s-元素和s-元素丰度的比与平均中子辐照量的关系,从理论上定量解释了外赋AGB星s-元素与金属丰度的逆相关性.     

间隙结构对轮缘密封封严性能及透平级气动性能影响的数值研究

采用数值求解三维RANS方程和SST湍流模型的方法,研究了间隙结构对轮缘密封封严性能以及封严射流对透平级气动性能的影响。首先,分别对Aachen的一级半透平以及实验测得的轴向轮缘密封结构进行了数值计算,验证了所用数值方法在透平级气动性能以及密封封严性能方面计算的有效性。在此基础上,分析对比了5种封严射流流量下出口面积相同的直缝间隙、倾斜间隙,以及在倾斜间隙基础上改型得到的渐缩、渐扩间隙等4种密封结构的封严性能和封严射流对透平级气动性能的影响。结果表明,轮缘密封间隙结构会影响到间隙射流,进而导致不同间隙结构下透平级总压损失不同。与直缝间隙相比,倾斜间隙可以有效减小封严射流造成的总压损失,同时具有较高的封严性能;渐缩、渐扩间隙的封严性能与倾斜间隙相近,其中渐扩间隙可以更为有效地减小封严射流造成的气动损失。     

AGB星重叠因子的计算与分析

通过对AGB星演化的模拟,得到在不同金属丰度下的AGB星的初终质量关系及初始质量和初始金属丰度对AGB星重叠因子的影响．     

端壁造型对轮缘密封流场和封严效率的影响

针对端壁造型设计在减少二次流损失的同时会影响轮缘密封的封严等问题,采用数值求解三维URANS(Unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes)方程和SST湍流模型的方法,研究了动叶前缘下端壁5种造型对轮缘密封流场和封严效率及动叶气动性能的影响;数值分析了轮缘密封的封严效率,并与实验数据比较,验证了数值方法的准确性。对比了5种动叶前缘端壁造型结构的轮缘密封封严效率和动叶气动性能,结果表明:动叶前缘端壁造型会影响局部的压力分布,进而影响轮缘密封封严效率;与轴对称端壁相比,凸壁面端壁造型使动叶前缘高压区前移,提高了轮缘间隙处主流周向压力波动,导致最小封严气量需求增加23%以上,而凹壁面端壁造型降低了局部压力和主流的周向压力波动,能够使最小封严气量减小14%以上;凹壁面端壁造型使得动叶流道内的通道涡扩大,级效率降低。     

透平级气动及运行参数对轮缘密封封严性能影响的数值研究

以燃气轮机中常用的径向轮缘密封为研究对象,系统深入地研究了透平级压比、转速等参数的改变对轮缘密封封严性能的影响规律。通过求解三维RANS方程组和SST湍流模型,在基于添加示踪流体湍流输运附加变量控制方程的基础上,首先计算得到了4种透平进出口压比、4种透平级转速工况条件下的典型径向轮缘密封的封严效率;其次,对比了不同动静叶片周向相对位置对轮缘密封封严性能的影响。研究结果表明:当透平级压比和转速变化时,将通过影响动叶前缘压力势场分布来影响轮缘密封封严性能;随着压比的增加,周向压力不均匀程度变大,封严效率降低,入侵强度明显强化;当转速由小到大变化时,周向压力不均匀程度得以改善,因此轮缘密封的封严效率得以提高;动静叶相对位置变化会引起静叶尾迹与动叶前缘势场的相对干涉,导致轮缘密封封严效率出现变化,随着动叶的旋转,盘内的入侵流呈现出周期性的强化与减弱。     

s-过程核合成参数化研究与铅星产生的物理条件

介绍了重元素核合成理论和一些最新的AGB星核合成模型,利用参数化方法计算了AGB星核合成的产量,得到了不同中子数密度(初始金属丰度)、脉冲周期、重叠因子下[Pb/Ce]的数值,在此基础上讨论了铅星产生的物理条件,进而解释了已观测到的各金属丰度下AGB星Pb丰度离散的问题.     

涡轮导叶位置对封严效率预测模型的影响

为研究涡轮导叶位置对燃气入侵的影响,对预测涡轮盘腔封严效率的降阶模型进行优化.采用数值模拟的方法和回归分析法,分析不同导叶位置下外环压力场的变化规律;并以计算数据和文献实验数据为基础,优化预测模型中与外环流动状态相关的参数.结果表明,模型中控制外环雷诺数的参数与导叶和封严间隙的相对位置存在正相关的线性关系.     

CFM56-5B发动机HPTACCV漏油故障分析

CFM56-5B发动机安装在A320系列飞机上,发动机燃油渗漏是航班延误或取消的主要原因,尤其是高压涡轮主动间隙控制活门（HPTACCV）引起的漏油故障。该文分析了该发动机高压涡轮主动间隙控制活门的工作原理,在统计分析某航空公司历史故障数据的基础上,给出了用威布尔分布计算发动机零部件软时限控制的方法,并对高压涡轮主动间隙控制活门的备件需求进行了预测,提出了航空公司航线运营中应对高压涡轮主动间隙控制活门漏油故障的改进措施。     

基于机器学习的离港航空器滑出时间预测

准确地预测航空器的滑出时间对于提升机场场面运行安全和效率至关重要。基于机场场面运行态势分析，获得进/离港航空器滑行的时空分布特征，从而准确定义同时段离港航空器数量、进港航空器数量、起飞队列长度。基于影响因素进行相关性结论分析，构建了基于机器学习的航空器滑出时间预测模型，并使用中南某枢纽机场2周的实际运行数据对模型进行了验证。结果表明：（1）滑出时间影响因素相关性大小排序为：起飞队列长度、同时段起飞航空器数量、半小时平均滑出时间、同时段落地航空器数量、起飞使用跑道、滑出距离。（2）机器学习方法能实现对航空器滑出时间的有效预测，分类器的优劣排序为支持向量机（support vector machine，SVM）、BP（back propagation，BP）神经网络、随机森林（random forest，RF）。（3）引入弱相关的影响因素后，滑出时间预测精度会有一定程度的降低。     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

离港航班滑出时间的支持向量机预测模型

为解决BP神经网络在离港航班滑出时间预测精度欠佳的问题,构建了基于支持向量机(Support Vector Mac, SVM)的离港航班滑出时间预测模型。首先,分析了影响离港航班滑出时间的可量化因素,构建了基于相关性分析的离港航班滑出时间预测模型；并对比分析了基于SVM和BP神经网络的滑出时间预测结果。结论表明：(1)离港航班滑出时间与同时段推出航班数量、同时段起飞航班数量、同时段落地航班数量、1小时平均滑出时间呈现强相关性,与滑行距离、转弯个数、延误时间相关但不显著,与起飞时刻所在时段不相关。(2)基于SVM和BP神经网络的预测结果趋势是一致的,考虑强相关和中度相关影响因素的七元组预测结果准确率达到最佳；引入不相关因素后模型的预测精度会下降。(3)基于SVM的滑出时间预测模型精度显著高于BP神经网络预测模型,滑出时间误差范围在内的预测准确率可达98%。     

大型机场单通道U形机坪区推出等待点优化设计

为了提高大型机场单通道U型区高峰时段航班出港效率，研究了单通道U型区离港航班推出等待点位置。首先，将单通道U型区航班推出等待点位置选定问题、抽象为典型的TSP组合优化问题；其次，以典型高峰时段航班滑出U型区总耗时最短为目标函数，构建了基于航班计划的动态等待点模型；最后，结合问题特征及模拟退火算法基本理论，设计了双层模拟退火算法结构进行计算，并分别对上下层算法进行改进。仿真结果表明，所设计模型结合所设计算法可大幅度降低航班滑出U型区总耗时与机位延误时间。与传统推出方式相比，滑出U型区总耗时降低29.4%，机位延误总时间降低了79.9%，且平均计算时间为34.2秒，满足决策要求。可见，动态配置离港航班推出等待点位置，能够提高航班出港效率，为管制员决策提供优化方案     

Ontogeny of orientation flight in the honeybee revealed by harmonic radar

Cognitive ethology focuses on the study of animals under natural conditions to reveal ecologically adapted modes of learning. But biologists can more easily study what an animal learns than how it learns. For example, honeybees take repeated 'orientation' flights before becoming foragers at about three weeks of age. These flights are a prerequisite for successful homing. Little is known about these flights because orienting bees rapidly fly out of the range of human observation. Using harmonic radar, we show for the first time a striking ontogeny to honeybee orientation flights. With increased experience, bees hold trip duration constant but fly faster, so later trips cover a larger area than earlier trips. In addition, each flight is typically restricted to a narrow sector around the hive. Orientation flights provide honeybees with repeated opportunities to view the hive and landscape features from different viewpoints, suggesting that bees learn the local landscape in a progressive fashion. We also show that these changes in orientation flight are related to the number of previous flights taken instead of chronological age, suggesting a learning process adapted to changes in weather conditions, flower availability and the needs of bee colonies.     

具有卫星厅的机场航站楼登机口分配研究

机场航班量快速增长,导致登机口不足,增加卫星厅是解决登机口不足的新方案。本文在考虑新增卫星厅对中转旅客的影响的情况下,对登机口分配的问题进行研究。以成功分配航班数最多、登机口使用数目最少以及中转旅客花费时间最短为优化目标,根据问题的数学描述和登机口分配的基本原则,建立了多目标最优化模型,并使用遗传禁忌搜索(GA-TS)算法对模型进行求解。在给出的案例中,该方法能够给510个航班成功分配登机口,占航班数的84.16%,使用了64个登机口,占可用登机口的92.75%。本方法能够解决对新建卫星厅后带来的登机口分配问题,减少旅客的中转时间,对优化登机口分配具有积极意义。     

基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测

针对传统BP神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首先分析了离港航班滑出时间的可量化影响因素及相关性,然后构建了基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测模型,并采用我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型进行了验证。结果表明：①离港航班滑出时间与同时段滑行的离港航班数量强相关,与同时段滑行的进港航班数量、同时段推出的离港航班数量、平均滑出时间中度相关,与滑行距离和转弯个数弱相关；②基于SSA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s内的准确率提升了20%,误差±180s内的准确率提升了12%,误差±300s内的准确率提升了7%；预测结果的平均绝对误差百分比提升了2.61%,平均绝对误差减少了11.73s,均方根误差减少了61.03s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率提供了思路。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

准噶尔盆地不同期次石炭系断裂特征及分布

石炭系断裂十分发育,断裂样式有逆冲、背冲、对冲断裂类型,断裂平面分布具有明显的分区定向性,断裂主要沿NE—SW向、NWW—NEE向、NEE—SWW向、NW—SE向、近EW向5个方向展布。断裂发育时期特征明显, 各期构造运动对石炭系断裂发育及分布的影响程度有较大差别。现今石炭系断裂应是多期构造运动叠加的产物,在地震剖面上通过分析断裂及其相邻地层所具有的反射特征的差别,根据断裂上下地层的变形特征、厚度变化和断裂切割地层年代的差异来判别断裂发育的时期和持续的时段,将石炭系断裂按发育时期进行分离,再现各个主要构造运动期石炭系断裂的平面分布特征。盆地石炭系断裂按主要发育时期可分为海西期断裂、印支期断裂和燕山期—喜马拉雅期断裂。海西期断裂是石炭系发育的主要断裂,海西期发育的断裂多数在后期又继续活动,仅在海西期发育而后期不再活动的石炭系断裂主要分布在盆地腹部地区;印支期发育而后期不再活动的石炭系断裂主要分布在盆地东北缘地区;仅在燕山期—喜马拉雅期发育的石炭系断裂主要分布在盆地东部地区。