涡激振动小圆柱对翼型气动力影响的数值研究

在大攻角来流时,翼型吸力面气流常产生流动分离现象,使翼型气动性能恶化。针对大攻角情况下的流动分离现象,本文在翼型前缘加入控制柱,通过数值仿真探究发生涡激振动的小圆柱对于翼型气动力的影响。基于计算流体力学、结构动力学和嵌套网格技术,本文建立了二维流固耦合模型。以NACA0012翼型为例,对翼型前缘设置涡激振动圆柱的流场情况进行模拟,并且对比了静止圆柱与振动圆柱情况下的流场变化。通过流线图和涡量云图分析了小圆柱流动控制的机理。仿真结果表明:设置静止小圆柱可以提高大攻角下的翼型升阻比,使小圆柱产生涡激振动之后,能够进一步有效地提高大攻角下的翼型升阻比50%以上。涡激振动小圆柱的引入在大攻角条件下对提升翼型升阻比具有显著效果,为改善翼型气动性能提供了一种有效的流动控制手段。

翼型尾流干涉下的柱体结构涡振特性研究

翼型尾流干涉下柱体结构涡激振动(vortex induced vibration,VIV)特性的准确预测是翼型-柱体耦合结构振动控制研究的关键。为了研究翼型位置参数对柱体结构涡激振动特性的影响,基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)、结构动力学以及嵌套网格技术建立翼型-双自由度柱体耦合结构的流固耦合动力学仿真模型。通过与国外文献试验数据对比,验证了该研究建立的数值模型的准确性。计算结果表明,在较小的约化速度下翼型尾流干涉的柱体横向振幅和频率比微小于单柱体,约化速度较大时会大于单柱体。不同的翼型与柱体之间的距离会使柱体横向振幅和频率比发生变化,在距离为3D时取得最大横向振幅。不同攻角的翼型也对柱体的影响不同,柱体的横向振幅和频率比在攻角为100°时取得最小值。

海洋立管浮力装置抗滑脱力的数值评估方法

针对海洋立管浮力装置抗滑脱力缺乏数值评估方法,且标准规范中没有相关数据可直接参考的问题,对某海洋立管浮力装置的抗滑脱力进行安装和服役两种工况的数值计算分析,计算结果与国际制造方的系数选取接近,仿真分析结果表明,所述数值方法合理。

正交时频空间调制移动水声通信方法

为提高移动水声通信可靠性,提出了一种基于正交时频空间(OTFS)调制的移动水声通信方法。针对水声信道长时延扩展的特点,设计了一种低复杂度交叉域Turbo迭代均衡算法,先在时域内对接收信号进行最小均方误差(MMSE)均衡,将均衡后的外部信息传递到时延-多普勒域进行软译码;再将译码后的软信息反馈回时域,作为下一次时域均衡的先验信息,实现均衡与译码的迭代检测。此外,针对OTFS水声通信中OTFS符号维度过大导致MMSE均衡复杂度过高的问题,采用了一种低复杂度MMSE算法,先利用矩阵对角线元素得到一组初始估计值,再将矩阵求逆问题转换为求解初始估计值与准确求解值之间的误差,继而通过对误差向量的不断迭代估计来实现低复杂度计算。湖试数据处理结果表明,所提方法可在最大移动速度4 kn的情况下实现OTFS信号的可靠检测。

基于稀疏多项式混沌展开模型的钢筋混凝土结构长期挠度预测

钢筋混凝土受弯结构的长期挠度预测对于评价其全寿命周期的可服役性和安全性具有重要意义。文章传统的经验法难以考虑所有的影响因素,为了能够准确预测钢筋混凝土结构的长期挠度,本文使用稀疏多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)模型预测钢筋混凝土结构的长期挠度,并对影响结构挠度的参数进行全局灵敏度分析。使用实验数据集建立和评估稀疏PCE模型,与常见的代理模型(RBF、SVR和Kriging)和常见的机器学习模型(BP神经网络)进行比较,采用十折交叉验证算法对模型进行训练和检验。结果表明,稀疏PCE模型在预测钢筋混凝土结构长期挠度方面均优于常见的代理模型和机器学习模型,其相关系数R^(2)、相对平均绝对误差(RAAE)、相对最大绝对误差(RMAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.970、0.108、0.537和0.062。稀疏PCE模型的RMSE值远远优于经验方法。最后,基于稀疏PCE的全局灵敏度分析结果对影响结构挠度的参数进行了重要性排序,其中,瞬时或即时测量的挠度a(i)、跨深比l/h、龄期t’混凝土强度fc’重要性程度较高,且依次递减。稀疏PCE模型可用于钢筋混凝土结构长期挠度预测,并且可量化评估影响钢筋混凝土结构长期适用性的关键因素。

基于特征模式分解的水声目标特征提取方法

针对复杂水声环境下的水声目标分类与辨识难题,本文提出了一种水声目标微弱特征提取方法。该方法以特征模式分解为基础,使用相关峭度作为优化目标优选分解参数,实现原始水声信号的最优分解;并根据子信号的相似性进行模式融合以增强特征表达,最终实现复杂水声环境下的水声目标准确识别。海上试验表明:基于该方法的水声目标识别准确率达到90.1%,相较于传统方法平均提升12.5%。

联合简正波水波和底波频散特性的贝叶斯地声参数反演

大多数基于浅海简正波模态频散数据的地声参数反演方法无法对深层底质声学参数进行可靠估计,究其原因是仅利用了简正波水波频散特征,忽略了与深层底质声学参数密切相关的底波频散特征,因此,本文在分析了包含水波和底波的浅海宽带数据的基础上,结合底波频散特征对深层底质声学参数变化更加敏感的物理特性,实现了基于完整简正波频散特性的贝叶斯地声参数反演,并针对简正波宽带声场模型计算复杂度较高的现实问题,利用变分贝叶斯蒙特卡罗方法的推断优势,完成了未知参数的可靠估计和快速后验分析.仿真和海上实验结果表明:联合简正波水波和底波频散特征数据的贝叶斯地声参数反演,不仅可以有效估计深层底质声学参数,而且降低了其他相关环境参数的估计不确定性.

基于张量分解的简正波模态参数估计

提出了一种基于张量分解的模态深度函数和模态水平波数(统称模态参数)估计方法,解决了传统子空间方法对模态正交性的依赖。利用经距离补偿后声场的平移不变性,将模态参数估计问题转化为三阶张量的规范多元分解(CPD)问题,分解得到的因子矩阵可用于同时估计模态深度函数和模态水平波数。推导了模态参数估计问题下张量分解的唯一性条件,结果表明该方法可在模态深度函数采样向量线性无关的条件下,使用较少的深度维采样和距离维采样实现模态参数估计。仿真结果还表明该方法在距离采样孔径较小时依然具有较好的估计性能。将该方法应用于SwellEx-96实验数据,得到了与实验海域环境较吻合的模态参数估计结果。仿真和实验数据均验证了该方法的有效性。

高阶项目式流固耦合仿真技术课程的教学探索

为了改善流固耦合课程教学质量,本文针对流固耦合课程教学中存在的实际问题进行了分析,提出了一种基于实际工程的高阶项目式课程体系。以实际生活中的海洋立管涡激振动现象,简化成二维圆柱涡激振动,通过数值仿真软件CFD计算获得涡量云图和柱体运动轨迹图探究涡激振动机理,加深学生对于流固耦合现象的认识,为将来从事相关专业工作和科学研究打下基础。