基于尾流振子模型的套管涡激振动响应研究

针对PIP （Pipe In Pipe）系统（套管）的涡激振动问题,开展了对PIP系统在涡激振动作用下的动力学响应研究,分析了在涡激振动作用下不同无因次波数、内外管道直径比、连接层刚度以及张力对海洋立管位移响应的影响规律。研究基于Euler-Bernoulli双梁理论,采用尾流振子模型,建立了动力学模型,利用谐波平衡法求得内、外管道的振动响应表达式。结果表明,在不同无因次波数的作用下,套管的振动存在不稳定现象,在七阶模态时,管道的振动出现单一频率的振动现象;在高频率比区域,随着无因次连接层刚度的增大,内、外部管道的位移均呈现先减小后增大的趋势,并且逐渐趋于稳定;张力对外部管道位移的影响相对复杂,内部管道的位移随张力的增大呈现减小的趋势。     

开缝钝体尾流水模显示实验研究

采用水模拟氢气泡流动显示的方法对开缝钝体近尾流结构进行了实验研究．结果表明，二维对称结构中产生的中缝偏斜射流对钝体两边脱体剪切层的相互干涉起到抑止作用，从而加长了回流区，降低了压力损失．该实验不仅证实了开缝钝体燃烧器优良的尾流特性，也为认识这种特性提供了直观依据     

基于尾流效应的低风速地区风电场布局优化方法

为了减少低风速地区风电场尾流效应对其发电能力的影响,提出一种通过改变风机塔筒高度以提高风电场收益的布局优化方法。首先分析了塔筒高度与风电场年发电量的关系,进而优化风电场主风向上机组塔筒高度,以使轮毂海拔高度呈渐进式增加,实现风电场年发电量提升的同时尾流损失下降的优化目标。最后,使用Wasp10.0风资源评估软件建立风电场模型,与未使用优化方法的风电场进行仿真对比。仿真结果表明,随着主风向上前后排机组轮毂海拔高度差值的不断增加,风电场年发电量不断增加,验证了所提方法的有效性。     

侧风影响下的飞机尾流强度消散与涡核运动

利用有利的侧风条件适度缩减尾流间隔以提升空域容量已成为国际空管研究的热点问题之一。在建立了A320机翼尾涡流场上,基于RANS方法采用RKE涡粘模型对雷诺应力项进行二方程封闭,提出利用UDF(用户自定义函数)编程技术分别施加静风、1 m/s、4 m/s、7 m/s 4个不同侧风风场,在"天河一号"超级计算机上开展数值模拟实验。基于试验数据,分析了不同侧风影响下的尾涡下沉运动、涡量衰减、尾涡横向运动、涡心速度等参数的变化规律。结果表明:受到侧风扰动后,尾涡涡量快速上升,其滚转力矩在短时间内迅速增加,尾涡涡心间距快速减小后又迅速反弹分离。在垂直方向上,尾涡反复上下跳跃,呈现出不稳定性,强侧风时的诱导湍流形成的剪切梯度会造成涡核脱落,涡体迸裂进而快速消散。在水平方向上,尾涡会被强侧风快速吹离主航路,有利于缩减所需的尾流间隔、提高机场运行效率。     

尾流激振情况下叶片振动应力预估方法

针对叶片强迫响应问题,提出采用谐响应分析方法,将计算得到的叶片S1流面压力场引入动力学分析中.由进口导叶尾迹速度亏损计算出激振因子,把S1流面压力场转化为谐响应分析中的载荷压力场,初步建立S1流面压力场与叶片动应力的数值关系,以及在进口导叶尾流激振情况下叶片振动应力的预估方法.利用模态叠加法,研究进口导流叶片尾流亏损产生的不均匀来流对第一级转子叶片振动的影响.     

分层流体中尾迹时间序列结构的实验研究

在大型重力式分层流水槽中,采用多点组合探头阵列的动态测量方法,通过对线性密度分层盐水中拖曳球产生的扰动密度场的时间序列分析,研究了运动物体生成内波的运动学和动力学特性,实验获得了体积效应内波向尾迹内波转变的特征结构和体积效应内波传播的三维非对称结构,由此建立了体积效应内波的预测模型.研究表明：建立以实验为依据的理论预测模型是运动源致内波研究的有效途径.     

大型离心压缩机闭式叶轮动力特性分析

通过模态分析与尾流激振响应分析,研究了离心压缩机闭式叶轮的动力特性与共振条件.针对尾流激振问题,基于气动计算建立激振力简化模型,提出了考虑激振力相位差的谐响应分析方法,计算出尾流激振产生的动应力水平与动力放大系数;基于IIW焊接疲劳标准计算了叶轮的结构热点应力.数值分析结果表明,在一定转速下,尾流激振产生的应力范围超过截止极限的50%,验证了三重点共振条件有效性的同时,指出了其局限性.     

视觉导航辅助的自主空中加油建模与仿真

研究了基于视觉导航方式的自主空中加油（AAR）建模问题。分析了影响自主空中加油对接阶段性能的两个最重要因素——相对距离的测量和风扰动,引入了多个摄像机,建立了适合AAR的视觉导航系统模型,建立了大气扰动和尾流等风扰动下的飞行器模型,用三次多项式规划了对接阶段的航迹并设计了LQR航迹跟踪控制律。对接过程仿真表明,视觉导航的估计精度和飞行控制律性能很好地满足了空中加油的要求。

Abstract：

The modeling problem of autonomous aerial refueling based on vision navigation was researched.The two most important factors affecting the performance of AAR were analyzed,which were the measure of the relative distance and wind disturbance.The vision navigation system suitable for AAR was adopted and modeled using multiple cameras.The dynamic model of plane with the effect of wind was built.Path of docking was planed using cubic interpolators and tracking control was designed with LQR.The result of simulation shows that the accuracy of vision navigation system and the performance of control law can meet requires of aerial refueling.     

以伴流均匀度为目标的艉部线型优化

以某3 100箱集装箱船（3 100 TEU）为研究对象,进行了以提高伴流均匀度为目标的船艉优化方法研究.采用软件Friendship中的Framework模块对原型后体进行修改,采用FLUENT前处理GAMBIT软件生成网格.在统一网格形式下,基于FLUENT软件平台对三型船体绕流进行了数值模拟和静水力参数、阻力及伴流分析,并采用船形特征值x-i对船形进行了U、V度分析.结果表明：max(x-i)对应的站号越大（从船艉至船艏依次编号）,伴流均匀度越好;靠近艉部的x-i值偏低有利于提高伴流均匀度.将艉部横剖面形状朝极端U形方向改的阻力仅增大0.61%,则伴流峰、伴流梯度、伴流不均匀性征即有明显改善.     

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。