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World File Search System风洞实验
低速风洞试验控制系统研究
校对测量，风洞试验中的动态试验。常规试验中的测量参数有平衡信号、升力、阻力、侧向力、偏航力矩、俯仰力矩、操纵面的各种铰力矩。平衡室压力、平衡室温度、模型底部压力、风洞总压、静压、总温、迎角：大概有十几个到二十几个参数。模型表面压力测量参数有几十个点到几个干点。风洞压力测量参数有几十个点到几百个规模。动态试验参数有脉动压力和各种交变振动信号。一般有十几个点到几十个点。 C 风洞测量原则 风洞实验数据质量的高低是通过实验数据不确定度大小的多少来评定的，数据不确定性的评定是整个风洞实验的关键我们在设计一个试验研究的过程，给出了风洞实验的研究流程以及影响实验数据不确定度的因素，做了以下工作： (1)风洞实验的目的和实验数据的不确定度分析，同时提出，在进行实验设计的同时，对实验数据的不确定度进行估计； (2)实验数据的不确定度分析贯穿于实验的整个过程； (3)实验数据的质量对于风洞实验具有“一票否决权”； (4)实验数据的不确定性分析与估计是实验报告的重要组成部分； (5)实验设计和测试系统的可靠性是保证实验数据质量的关键方面； (6)没有考虑空气的压缩性； (7)考虑了空气的压缩性。
引入应用空气动力学替代建模基准案例
从飞机设计到认证，需要大量空气动力学数据以确保最佳性能，符合监管标准并保持结构完整性。这些数据必须跨越整个飞行包络，包括压力和剪切应力分布，全局系数和衍生物。传统上来自飞行测试，风洞实验或数值模拟，这些数据通常具有不同的保真度，从手册方法到高分辨率模拟。近年来，由于人工智能和机器学习的进步，对这些数据有效使用的需求已经增长，从而可以开发快速运行的替代模型。与传统的高保真模拟或实验设置不同，这些设置可能是资源密集型的替代模型，该模型在这些数据集中训练，可以提供与数据库查询相当的快速预测。AIAA应用的空气动力学替代建模（AASM）组的成立是为了将集中在航空航天科学中的数据驱动和AI建模上，并将来自学术界，工业和政府机构的专家团结在一起。AASM组优先考虑对航空航天应用的替代建模的开发，准确性和适用性，包括设计优化，不确定性量化，系统工程和任务分析，这对数字工程生态系统至关重要。为了支持方法论的评估和比较，本文介绍了四个基准案例：一个集成式机翼性能系数的空气动力学数据库，6DOF生成的导弹案例，以及两个集中在表面压力分布的数据集。这些基准强调了相关的替代建模挑战，并将通过AIAA公开提供，为航空航天社区提供宝贵的资源。
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摘要 本文的主要目的是研究轿车和方背车的空气动力学，测量阻力系数和车身周围的气流。研究阻力的方法有两种：通过 CFD 模拟气流和使用风洞实验。实验采用 1:20 的流行轿车和方背车铝制比例模型。实验在亚音速风洞上进行，试验段为（30cm x 30cm x 100cm）。使用 ANSYS CFX-13 进行计算分析。关键词——阻力、轿车、快背、风洞、空气动力学 CFD。引言已经进行了多种关于车辆尾部形状的空气动力学影响的研究，包括 Hucho 等人发现的临界几何研究。众所周知，汽车的尾部形状是决定气动阻力和升力的重要因素之一。[14]由于燃油消耗大，研究人员将大部分注意力集中在降低车辆阻力系数 (C d ) 上，该系数约占高速行驶总运动阻力的 75% 至 80%。车辆上方的气流决定了阻力，而阻力又会影响汽车的性能和效率。测试设备已设计用于测量模型车上空气阻力的垂直和水平分量[6]。但是，由于乘用车需要足够的容量来容纳乘客和行李，因此其发动机和其他部件所需的空间必须最小。实现空气动力学上理想的车身形状极其困难。汽车的车身形状并不完美，不像鱼和鸟那样是理想的流线型。这样的车身形状不可避免地伴随着尾部的流动分离[1]。对钝体阻力系数有重大影响的两个主要因素是其前角的圆度和尾部的锥度[1]。本文旨在通过实验和计算研究轿车和方背车的空气动力学。实验方法
反对控制的遗传算法优化...
1. 引言 在现代交通系统中，减阻对于减少能源消耗和污染物排放至关重要。正如 Cheng 等人 [3] 所述，交通运输部门占能源预算的 25%，却排放了全球 10% 以上的温室气体。表面摩擦是造成阻力的一个重要因素，对于商用飞机来说，其总阻力中高达 55% 是由表面摩擦引起的。在过去的几年中，人们提出了各种技术来通过实验和数值方法减少表面摩擦阻力（例如 [5]、[10] 和 [14]）。大多数减阻策略都侧重于壁面附近的相干结构，例如准流向涡旋 (QSV) 和速度条纹，这些结构与表面摩擦阻力密切相关。诸如喷出和扫掠等众所周知的事件都与 QSV 密切相关 [13]。最近的研究表明，可以使用相对简单的方案来控制近壁面湍流事件，从而减少表面摩擦。Choi 等人 [4] 对湍流通道流中的主动控制进行了直接数值模拟。他们发现，通过施加吹气和吸气来抵消壁面法向速度，可实现高达 25% 的壁面摩擦减少。此外，他们观察到当检测平面靠近壁面（y + ≈ 10 ）时，阻力会减小，而当检测平面距离壁面较远时，阻力会显著增加。Rebbeck 和 Choi [12] 对实时对抗控制进行了风洞实验。他们研究了当使用壁面法向射流对单个扫掠事件施加对抗控制时，边界层的近壁面湍流结构如何变化。他们的结果表明，扬声器执行器产生的壁面法向射流可以有效阻挡扫掠事件期间高速流体的向壁运动。这表明，对壁面湍流进行反向控制可以减少湍流边界层的表层摩擦阻力。最近，Yu 等人 [15] 开发了一种人工智能开环控制系统，用于操纵平板上的湍流边界层，以减少摩擦阻力。边界层的特征是基于动量厚度的雷诺数 Reθ ，等于 1450。该系统由合成射流、壁线传感器和用于无监督学习最优控制律的遗传算法组成。每个合成射流（从矩形流向狭缝中喷出）的速度、频率和驱动相位都可以独立控制。通过使用