摘要：为了降低液体火箭发动机推力室壁温和冷却剂压力损失,对再生冷却通道尺寸参数进行优化设计。以再生冷却通道高度、宽度、数目和推力室内壁厚为设计变量,推力室平均壁温、最高壁温和冷却剂压力损失为目标函数,采用Box-Behnken试验设计方法获取样本点,根据样本点建立再生冷却通道计算模型,利用传热分析程序针对不同方案得到目标函数关于设计变量的二阶响应面模型,分别用梯度投影、积极集法和遗传算法进行优化计算,同时利用逐步回归法和样本点更新技术提高模型精度。计算结果表明,建立的响应面模型能以较小的计算成本准确地反映设计变量和目标函数的关系;存在一个最佳的通道高宽比和通道数目使得冷却通道传热特性最优;对于两种不同优化方案,优化设计后的目标函数最多比初始设计降低13.5%和23.5%;使用遗传算法优化后得到的目标函数值最低。

摘要：通过FLUENT对火箭发动机推力室中跨临界甲烷液膜冷却稳态流场进行数值传热计算。根据正交法设计试验,得到不同膜孔孔径、轴向夹角、径向夹角和孔型四个影响因素共同作用下的冷却效果,选出最优的膜孔几何参数组合.在采用最优膜孔几何参数组合的条件下,基于最优拉丁超立方抽样建立Kriging模型,利用遗传算法得到多目标条件下最优的跨临界液膜质量流量、冷却环带的分配比和位置。结果表明,正交法和Kriging模型可以解决液体火箭发动机液膜冷却优化高设计成本和数值噪声问题。正交试验设计考虑的因素中,影响冷却效率和不均匀度的最大的因素依次为孔型、孔径、径向夹角和轴向夹角。最优的几何参数组合为孔径0.003mm,轴向夹角45°,径向夹角15°,孔型为扩散型。建立的Kriging模型能准确反映液膜质量流量、液膜分配比和冷却环带位置与目标函数的关系。最终得到的优化方案平均冷却效率提高4.9%,不均匀度减少0.025,比冲损失增加0.37%,总目标函数提高184%。优化后涡对的不对称性使得冷却剂展向分布更加均匀,同时反向涡对衰减更快,增强了液膜的附壁性,从而提高冷却效果。

摘要：针对离散孔式超声速平板气膜冷却,在主流区引入楔角形成激波环境,以研究激波与超声速气膜之间的相互作用。通过计算楔角在0°、15°、20°和25°产生的四种激波强度下,超声速气膜与高温壁面的耦合传热。所得结果表明:适当强度的激波能够抑制气膜入射后产生的反向涡旋对,降低主流对气膜的卷吸,增大壁面平均H2摩尔分数并降低壁面温度。对金属层温度场的分析表明,壁面冷却效果随着激波角的增加而先增加后降低,其中楔角为20°时的流场结构最有利于壁面温度保护。小楔角生成的激波在低冷流马赫数下对冷却效果的改善更明显,大楔角则在高冷流马赫数下更明显,热障涂层(TBC)不影响这种变化趋势;激波的存在削弱了TBC的影响范围。可以揭示超声速气膜在耦合传热条件下的传热机理,为超声速气膜冷却的设计提供参考,或为现有超声速气膜冷却结构的优化提供依据。

摘要：为了研究推力室内壁面与燃气间的传热特性,获得多喷嘴燃烧室内壁热载分布,从而为推力室设计及热结构分析提供参考,开展了热容燃烧室壁面热流测量方法研究。以位于距内壁一定距离位置的单点测量温度作为输入条件,文章提出了三种热流计算方法,并进行火箭发动机试验研究,得到了对应位置燃气对内壁的热流密度。可以看出,运用单点方法得到的热流密度与传统两点法结果符合较好,两者计算结果误差在10%以内。结果显示:不同点火时长工况下在同一位置相同时间点上重复性很好,在燃烧室圆柱段热流密度随着点火时长的增加而减小,而在喷管段变化规律则相反,热流密度随时间增加而增加。在提出的计算平均热流的三种方法中,热积累方法的计算结果最高,热平衡方法次之,瞬态法最低。在火箭发动机热容试验中,本文提出的方法可以用于测量燃烧室内壁面热流密度。

摘要：【目的】针对翼型优化气动参数间性能冲突问题,提出一种基于深度学习和MOEA/D相结合的混合优化模型,将卷积神经网络、遗传算法内插到MOEA/D框架之中,用于权衡各目标函数之间的相关性和复杂度。【方法】首先,尝试将深度学习方法作为常规流体力学分析方法的补充,建立高可信度的翼型气动特性CNN响应预测模型,用于快速评估翼型的气动参数;然后将响应模型、遗传算子内插到MOEA/D框架之中,构建基于MOEA/D的多目标混合优化模型,并以NACA某5位数高升力翼型巡航工况下的升阻比和力矩系数为优化目标,对其进行测试。【结果】结果表明:利用该混合模型可以高效地在设计空间内获得连续的Pareto前沿解,最后对获得的Pareto前沿面翼型进行气动性能和流场结构分析,研究不同翼型构型在前沿面的分布规律,进一步指导设计者在翼型选型中挖掘潜在的基础翼型。

摘要：“忽如一夜春风来,千树万树梨花开。”这句古诗如今用来形容人工智能的蓬勃发展很贴切。从Alpha Go凌驾围棋高手,到Chat GPT博览群书、应答如流,人工智能的进步令人惊叹。据统计数据显示,目前中国10亿参数规模以上的人工智能大模型已发布了79个。不断涌现的AI技术在深入到人们的日常生活前,已经在许多专业领域飞速发展。AI深刻变革了传统科学研究方式,并为生物制药、材料、航空、工业制造等领域带来了新的产业模式。

摘要：为满足长航时氢能源混合动力无人机的设计要求,联合MATLAB和XFOIL优化方法对HM114翼型进行优化设计;基于最优翼型,设计了直机翼与椭圆翼(HY1)两种气动布局,通过计算流体力学对比分析了两种布局的气动性能。结果表明,优化后翼型升力系数提高了12.38%,升阻比增加了14.03%;两种布局在迎角α=4°时能实现最大升阻比,失速迎角α=12°,HY1压差较小可以为无人机贡献更多的升力;HY1机翼表面压力界线靠后具有更好的失速性能;两种布局均满足纵向静稳定性,但HY1稳定性更优。研究结果可为氢能源长航时固定翼飞机的气动设计提供参考。