一种无人机回收双向流固耦合的数值模拟方法

    公开(公告)号:CN115983075B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202310067472.8

    申请日:2023-01-28

    Abstract: 本发明属于航空航天技术领域,涉及一种无人机回收双向流固耦合的数值模拟方法,包括以下步骤:对模拟对象进行不同计算区域划分,得到外流场计算域和固体计算域;对固体计算域进行网格划分,得到固体计算网格;对外流场计算域进行网格划分,构建插值后的重叠网格;对插值后的重叠网格进行计算,得到流场数据;计算固体计算网格,得到固体变形数据;将流场数据和固体变形数据,通过流固双向耦合的方式,输出耦合结果;以无人机回收时间T0作为判断条件,如流固耦合模拟时间T<T0,外流场计算域网格根据网格变形阈值进行网格扭转变形和局部网格重生,固体几何域网格进行网格重构;如T≥T0,则输出计算结果,更改模拟对象不同的适用材料特性。

    航行灯布局设计方法及系统

    公开(公告)号:CN119691911B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510207751.9

    申请日:2025-02-25

    Inventor: 陈志宏 王华彬

    Abstract: 本发明涉及飞机辅助设备技术领域,尤其涉及航行灯布局设计方法及系统,通过机头表面三维模型和航行灯规定固定位置得到航行灯基座角度数据作为航行灯基础角度,根据航行灯基础角度计算航行灯基座姿态矩阵并对灯珠分布网格点进行坐标转换得到灯珠分布网格点空间坐标,根据灯珠分布网格点空间坐标得到灯珠分布网格点法向量,根据灯珠分布网格点法向量计算得到网格点灯珠照射角度,根据飞行特性数据确定航行灯目标照射区域范围,根据网格点灯珠照射角度和航行灯目标照射区域范围通过遗传算法结合光线追踪法进行航行灯灯珠布局优化实现航行灯最佳布局。

    一种考虑容积约束的乘波体优化设计方法

    公开(公告)号:CN119190391B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411560962.2

    申请日:2024-11-04

    Abstract: 本发明提出了一种考虑容积约束的乘波体优化设计方法,包括以下步骤:步骤一、预先生成多个锥导乘波体下表面,获得全部初始种群;步骤二、基于容积约束进行乘波体上表面参数化设计;步骤三、对乘波体进行前缘钝化处理;步骤四、基于容积约束的乘波体的升力、阻力和升阻比气动特性计算;该计算为设计工况下计算;步骤五、以升阻比为优化目标评估每个乘波体。本发明采用CST参数化曲线对乘波体上表面进行参数化,实现了可以在乘波体优化过程中考虑了机身工程载荷尺寸约束的目标,可以进一步提升乘波类飞行器的实用升阻比,为乘波类飞行器的工程化应用提供一种有效的设计方法。

    计算单机内部深度-剂量曲线的方法

    公开(公告)号:CN115186465B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202210768685.9

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明提供了一种计算单机内部深度‑剂量曲线的方法,属于空间环境分析技术领域。方法包括:S1、计算输入的深度‑剂量曲线,选取所要分析的空心的单机壳体;S2、进行射线跟踪分析,获取每一个扇形区域的屏蔽深度值;S3、将每一个扇形区域的屏蔽深度值与输入的深度‑剂量曲线的屏蔽深度值进行加和,之后依据加和的屏蔽深度值计算出对应的剂量值,以输入的深度‑剂量曲线的屏蔽深度值和依据加和的屏蔽深度值计算得到的剂量值构建输出的深度‑剂量曲线;S4、根据每一个扇形区域的权重对输出的深度‑剂量曲线进行累加,构建单机内部的深度‑剂量曲线。本发明实现了高效、精确地将外部环境的深度‑剂量曲线转化为单机壳体的深度‑剂量曲线。

    一种飞行器流场重构方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119783523A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411869593.5

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 一种飞行器流场重构方法,属于空气动力学技术领域。本发明解决了对于复杂外形飞行器的三维流场重构预测结果精度不稳定、可靠性较差的问题。本发明通过参数化生成不同飞行器几何外形,采用CFD计算方法进行流场计算;对获取的不同飞行器几何外形进行几何表达点采样,采用符号距离表达方法提取几何外形特征信息;飞行器外形特征信息与来流条件合并为输入特征矩阵,将对应流场计算得出的三方向速度场与压力场作为输出特征矩阵,形成流场重构数据集,并划分训练集、验证集与测试集;将获取的数据集导入到双重嵌套式注意力机制的网络中,进行模型训练,从而能够对输入不同外形特征、不同工况的飞行器实现流场精准预测。

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