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三维分块非结构化网格上的可压缩流计算方法被引量：4: 2009年; 提出了分块非结构化网格生成方法,通过子块划分、子块网格划分、整体网格拓扑连接生成可局部加密的分块非结构化网格,既具备了非结构化网格对复杂区域的处理能力,又避免了分块结构化网格块间信息传递的复杂计算过程.通过将密度修正值引入压力修正方程,发展了非结构化网格上可压缩流动的SIMPLE算法.对孤立翼型及透平叶栅的流动进行了数值计算,压力系数、速度、折转角的数值结果与已有的实验值吻合较好,验证了数值方法的精度.; 王宝潼张楚华席光; 关键词：可压缩流动 SIMPLE算法透平叶栅

串列叶片式离心叶轮内流场的数值研究被引量：11: 2007年; 对串列叶片式离心叶轮内部三维可压缩湍流及气动性能进行了数值模拟,重点研究了诱导轮及导出轮之间5种不同相对周向位置排列方式对串列式叶轮内部流场及气动性能的影响,并与传统单列叶片式离心叶轮进行了比较.研究表明：对于串列式叶轮,相对周向位置因子对气动性能及流场的影响较大;当串列式叶轮的后轮相对于前轮沿旋转方向交错排列时,叶轮的多变效率低于单列式叶轮,当相对周向位置因子为0.0-0.4时,压比高于单列式叶轮,压比最大提高为1.4%,且叶轮出口流动参数沿周向分布比较均匀,对降低叶轮-扩压器间非定常冲击损失及气动噪声有利;当串列式叶轮的后轮以反旋转方向排列时,叶轮的多变效率及压比均低于单列式叶轮,且叶轮内部及出口流动分布很不均匀.研究成果对串列式离心叶轮及离心压缩机的节能设计具有一定的参考价值.; 王宝潼张楚华席光刘帆; 关键词：离心叶轮数值模拟

基于人工神经网络与遗传算法的风力机翼型优化设计方法被引量：47: 2009年; 开发风力机专用翼型是风电技术中的一个关键问题,高升阻比翼型的优化设计方法是目前风力机空气动力学的重要研究课题。该文建立了多运行工况下升阻比最高的风力机翼型优化设计方法,运用Bezier函数建立了翼型的数字化参数表征方法,根据完全析因试验设计方法选取了翼型族的设计空间,利用计算流体力学方法获得了每个翼型样本的气动性能参数,采用人工神经网络和遗传算法相结合的现代优化方法数值求解了优化命题。基于上述模型对FX63–167翼型进行优化改进,重点研究风力机翼型在3种运行工况点下的气动优化设计命题及其求解方法。计算表明优化后翼型具有更佳的气动特性,各工况点下的升阻比均有所提高,验证了该优化方法的合理性、可行性。; 琚亚平张楚华; 关键词：风力机翼型参数化建模优化设计神经网络遗传算法

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型被引量：9: 2010年; 建立了翼型气动特性预测的BP（Back Propagation）神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计（DOE）法：完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明：在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。; 琚亚平张楚华; 关键词：神经网络模型翼型气动特性优化设计

耗散粒子动力学对颗粒沉降问题的研究被引量：2: 2008年; 给出了一种耗散粒子动力学方法模拟流体流动的理论及数值模型,包括控制方程组、边界条件、数值计算方法。使用耗散粒子动力学方法编程计算了颗粒在重力作用下的沉降运动,观察到颗粒的质量和所受重力对颗粒运动轨迹的影响,且颗粒质量越小,所受重力越小,颗粒运动所表现出的随机性越强烈。从而验证了所采用的数学模型、计算方法在流动数值模拟中的可行性及潜在优势。; 孔轶华张楚华席光王超; 关键词：耗散粒子动力学

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-06-0847)