基于WCNS格式的VFE-2钝前缘三角翼转捩模拟研究*

采用高阶精度WCNS格式和γ-Re_θ转捩模型对VFE-2中等半径钝前缘三角翼进行了数值模拟,重点研究了前缘转捩对钝前缘三角翼涡结构的影响。计算结果与试验进行了详细对比,表明钝前缘三角翼的前缘分离涡发生在翼尖下游,在特定雷诺数下其具体发生位置受转捩因素影响,采用全湍流模型计算会推迟分离,而耦合转捩模型后的计算结果和试验吻合很好。然后基于耦合转捩模型方法,对钝前缘三角翼涡结构随迎角变化进行了模拟。计算结果与试验吻合,并表明在较小的迎角下,前缘不会产生分离诱导涡;随迎角不断增大,分离诱导涡在三角翼后缘附近产生并向上游移动。     

五阶HWCNS格式在低速复杂流场中的应用

采用五阶精度显式HWCNS格式求解雷诺平均NS方程,利用多块对接结构网格技术,对30P-30N多段翼型进行网格收敛性研究,在不考虑转捩的情况下采用SA一方程湍流模型研究HWCNS格式与二阶精度MUSCL格式对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响,并与实验结果进行对比分析。采用HWCNS格式和SA一方程湍流模型模拟梯形翼高升力构型低速复杂流场,通过对总体气动特性和压力分布的分析,探讨五阶精度显式HWCNS格式在低速复杂外形流动中的应用能力。     

应用加权紧致非线性格式的VFE-2钝前缘三角翼转捩模拟

为研究前缘转捩对钝前缘三角翼涡结构的影响,采用高阶精度加权紧致非线性格式和γ-Reθ转捩模型对VFE-2中等半径钝前缘三角翼进行数值模拟。将计算结果与试验结果进行详细对比,结果表明:钝前缘三角翼的前缘分离涡发生在翼尖下游,在特定雷诺数下其具体发生位置受转捩因素影响,采用全湍流模型计算会推迟分离,而耦合转捩模型后的计算结果和试验结果吻合良好。运用耦合转捩模型方法,对钝前缘三角翼涡结构随迎角变化进行模拟。计算结果与试验结果吻合,表明在较小的迎角下,前缘不会产生分离诱导涡;随迎角不断增大,分离诱导涡在三角翼后缘附近产生并向上游移动。     

基于高精度加权紧致非线性格式的γ－Reθ转捩模型标定与应用

为准确模拟航空工程中的转捩问题,在高精度数值风洞平台上采用低速平板试验数据对基于高精度加权紧致非线性格式的γ-Re_θ转捩模型进行了标定,并在二维低速问题中进行了应用。计算结果与试验的对比表明:基于高精度加权紧致非线性格式的γ-Re_θ转捩模型可准确模拟自然转捩、旁路转捩及分离转捩的位置,并且具有较低的网格敏感性;在中等雷诺数范围,层流区域和湍流区域有相同量级时,计算必须采用转捩模型才能准确模拟阻力系数。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

顶置武器站性能评估方法

在评估指标体系和虚拟样机仿真测试评估数据的基础上,对顶置武器站性能评估进行研究。对评估方法进行研究,提出了适合顶置武器站性能评估特点的灰色模糊综合评估法,选用灰色关联度分析计算指标权重,建立开放性的隶属矩阵,最终建立顶置武器站性能评估模型。通过实例评估表明该评估模型准确可靠。     

战场环境地形编辑器系统设计与实现

作战仿真中,地形地物对战争进程发挥着重要影响。设计并实现了战场环境地形编辑器系统,该系统利用规整网格存储高程数据,确保了动态编辑地形的实时性,并使用CLOD地形渲染方法提高绘制性能。在此基础上,对堑壕、铁丝网、三角锥、雷场、碉堡等常见战场要素的特点进行分析,将它们分为点状地物、线状地物和面状地物;最后,对每类地物分别设计不同的生成算法。实验结果证明了算法的有效性。     

炮身俯仰过程中的类摇摆现象分析

在火炮俯仰过程中发现了炮身的类摇摆现象,通过对炮身轴线-炮耳轴系统耦合建模,揭示了炮耳轴倾斜度、炮耳轴与炮身轴线不垂直度共同作用对方向偏差的影响规律,并推导出了类摇摆现象发生的条件。指出了单独考虑炮耳轴的倾斜或炮身轴线与炮耳轴的不垂直度都是耦合模型的特例。类摇摆现象的发现有助于合理解释火炮试验中出现的异常现象,耦合模型可为进一步提高身管指向精度提供一定的理论依据。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。