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基于非定常流场脉动特征的数据融合方法及其在压气机角区失稳机理研究中的应用

批准号:
52106053
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
李瑞宇
依托单位:
学科分类:
内流流体力学
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
李瑞宇

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
对压气机角区复杂流动的深刻认识与有效控制是航空压气机气动性能提升的关键,然而时空多尺度、高度非线性耦合的流动特征和多源、海量的流场数据给角区流动失稳机理的认识带来巨大挑战。项目基于多尺度动力学模态分解方法、相关性分析理论和逻辑回归模型,突破不同时空特征的多源数据难以融合的问题,建立基于脉动特征的高分辨率多源(实验源和数值源)数据关联机制,发展面向脉动模态稳定性分析的数据融合方法;在此基础上,以高负荷压气机角区高精度的数值流场和非定常实验结果为基础,突破单一数据源难以在时空层面全面、准确地分析复杂流场的难题,将数值源数据时空分辨率高、解析远壁面流场精细的优势和实验源数据采样时间长、捕捉近壁流动准确的优势相融合,建立空间拟序结构与流动失稳的关联机制,从多源综合信息中阐释角区流动失稳诱因。为高负荷航空压气机研制中面临基础科学问题提供理论支撑,为高分辨率数值流场和实验结果的充分挖掘提供新思路。
英文摘要
A deep understanding and effective control of the complex flow of compressor corner separation is the key to improving the aerodynamic performance of air compressors. However, space-time multiscale, highly nonlinear coupled flow characteristics, as well as multi-source and mass flow field data bring great challenges to the understanding of flow instability (flow field deterioration causes a drop of pressure ratio) mechanism in the corner region. Based on the multi-resolution dynamic modal decomposition method, correlation analysis method, and logistic regression model, the project intends to build a multi-source data (experimental and numerical sources) relation association method based on fluctuation characteristics and develops a data fusion method for fluctuation modal stability prediction, which breaks through the problem that it is difficult to integrate multi-source data with different temporal and spatial characteristics. Based on this, taking the high-precision numerical flow field of the corner area obtained by the detached eddy simulation and the unsteady experimental results of the corner area obtained by the sensor measuring as the multiple source data, and by integrating the advantages of numerical and experimental data (numerical simulation: high space-time resolution and predicting flow field far away from the walls ; experimental results: long sampling time and capturing the flow field close to the wall), which breaks through the difficulty of a single data source to comprehensively and accurately understand the complex flow field in the corner area. Then the mechanism which induces the flow instability of the corner area is analyzed from multi-source comprehensive information. This project not only provides theoretical support for the basic scientific problems faced by the development of high load aviation compressor, but also provides a new idea for the full mining and utilization of numerical simulation and experimental data with high spatial and temporal resolution.
围绕国家“两机专项”对高推重比航空发动机压缩部件高性能的需求,面对高负荷压气机角区分离限制性能提升这一传统气动难题,本项目在前期发展的面向压气机空间流场高保真解析的分离涡模拟数值模拟类方法,以及适用于狭窄空间、薄壁件的近壁面非定常压力测量方法所获得的海量流场数据的基础上,提出了适用于压气机的混合RANS-LES流场的网格分辨率评估方法,降低数值流场预测的不确定性,提升数值数据来源的可靠性;发展了平均集合卡尔曼滤波的数据同化方法,通过对试验数据风洞壁面效应的校正以及面向角区分离的湍流模型近壁距离和生成项的修正,提升数值数据的准确性;发展了基于多源数据融合的主要脉动流场重构方法,解决了点阵测量实验数据空间分辨率低导致的不同时空特征数据难以融合的问题;基于上述研究,突破了实验源数据与数值源数据的时空一致性难以保证的关键科学问题。在此基础上,发展了基于空间映射的角区多源数据融合分析策略,探索了角区空间拟序结构与流动失稳的关联机制,揭示了角区空间拟序结构的动力学特征以及诱发局部失稳的诱因。这一研究为理解高负荷压气机中的流动失稳现象提供了理论支持,并为流动控制技术的发展奠定了基础,为学术及工程中普遍面临的“数据孤岛”、“信息沉没”的问题提供新的解决思路。.项目相关成果包括:学术论文15篇(SCI检索7篇,EI检索3篇,含1篇录用待发表,会议论文5篇);受理明专利1项、软件著作权1项;出版英文专著1部(1作),中文专著1部(2作);受邀报告1次;协助培养博士研究生2名。申请人获得国家留学基金委资助,前往英国南安普顿大学气体动力学团队访学1年,获得陕西省优秀博士学位论文奖,并入选陕西省科协青年优秀人才托举计划。其中数值方法相关的研究成果作为研究基础,在国家自然科学基金“叶企孙”项目(气动性能约束的压气机叶片加工误差离散度自适应控制方法研究)得以应用;数据挖掘技术在空军工程大学两机专项外委课题“高速压气机等离子体扩稳模型建立”中得到应用。
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