简介:受限混合层的流动主要是喷流与自由来流相互剪切形成的混合层受到壁面的限制而形成的一种流动.文章采用后向台阶平板模型研究了高速高压比条件下的受限混合层的典型流场结构以及冷却效率.实验自由来流Mach数为5,喷流的Mach数为1.28,喷流总压为0.2~0.7MPa,通过调整冷喷气流的总压,基于纹影流动显示技术获得喷口附近的激波结构特征和流动参数之间的关系.形成喷口附近波系的欠膨胀流动现象的深刻认识,提取波系特征与流动参数之间的规律.基于流动显示及实验测量结果,通过分析流场中大尺度结构的空间演化规律,揭示流动参数对于冷却效率的影响规律及物理内涵.采用快响应压敏漆(FRPSP)技术在高超声速风洞开展热流分布和冷却效率研究,获得了平板对受限混合层冷却效率的影响.
简介:采用Born近似的Maxwell方程组积分解形式较少应用于气动光学数值计算,其困难在于对该方程组的离散化数值计算.而结合GCV-FFT(GeneralizedconvolutionbyfastFouriertransform)方法,在自由空间传播的Rayleigh-Sommerfeld衍射方程数值计算可以达到比较高的精度.通过对Green函数及采样系数的修正,积分方法可以用于气动光学现象的数值模拟.通过在超声速湍流边界层中光束传输的数值计算,可以看到一些气动光学效应,如光束偏移破碎等,可以用修正GCV-FFT+数值积分的方法得到良好的模拟.现有的方法可以给出更接近物理本质的定量结果.
简介:为研究转捩与湍流对激波边界层干扰及底部流动结构的影响,文章选取了二维与三维高超声速双斜面进气道模型与大钝头着陆器模型,并使用γ-Reθ转捩模型开展数值模拟研究.研究表明,对于二维进气道模型,随着前缘钝度的增加,激波边界层干扰位置前移,分离区变大,与层流流动情况相比,有转捩流动发生时,激波边界层干扰位置后移,同时分离流动强度变弱,分离区缩小;对于三维进气道模型,其拐角附近的分离流动呈现明显的三维特征,转捩流动也存在三维流动结构,与静风洞状态相比,噪音风洞状态下,有转捩流动发生,对壁面热流影响较大,对激波系影响很小.对于着陆器模型,底部流动发生转捩,使得底部流动由不稳定非定常的流动结构变为稳定定常的流动结构,这有益于姿态控制设计.
简介:由大粗糙元引起的髙超声速边界层强制转捩在航天技术中有实际应用,因而近年来受到人们的广泛关注.虽然目前导致该转捩过程的内在机理尚不完全清楚,但有一点是明确的,即粗糙元的尾迹流场中存在强对流不稳定性.文章的出发点是研究这种对流不稳定模态是如何触发转捩的.首先通过CFD方法,计算出髙超声速边界层中粗糙元的尾迹流场,并对其进行二维稳定性分析.结果发现,在传统不稳定Tollmien-Schlichting(T-S)模态出现的临界Reynolds数之前,存在髙增长率的无黏不稳定模态,表现为对称的余弦模态和反对称的正弦模态.然后对该不稳定模态在粗糙元尾迹流中的演化进行了模拟,验证了二维稳定性分析的结果,并考察了非平行性效应的影响.最后通过直接数值模拟,研究由这些不稳定模态触发转捩的全过程.结果表明,对流不稳定模态确实是导致边界层转捩的关键机制.该转捩过程的特点是,局部湍斑首先在不稳定模态特征函数的峰值附近出现,然后向全流场扩散.就文章研究的工况而言,余弦和正弦模态的相互作用对转捩的影响并不明显,且后者在转捩过程中起主导作用.
简介:Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40dB/10deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明:采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。
简介:从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。
简介:为了提高潜器导航定位精度,针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题,提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先,在搜索区域内,利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优,并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹;在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析,得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论,然后在潜器行驶6h后,初始误差为5.438?的条件下进行仿真验证,结果表明,改进方法定位精度均值优于0.537?,从而证明改进方法是有效的,即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。
简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。