高超声速流动分离-再附产生高热流区的广义模型理论及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11572319
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    76.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0903.空气动力学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The large aerothermal loads associated with shock/boundary layer interaction present the scientists and engineers with one of the most serious challenges because they are very difficult to model and predict. Though a great deal of numerical simulations and experimental tests were carried out to study this problem, but a set of systematic theory is still absent. A generalized model will be established with improving the previous theoretical studies of the applicant. The model will be extended to study the typical hypersonic flows with strong shock wave/laminar boundary layer interaction, and the theoretical formulae will be derived to estimate the amplitudes and the locations of peak heat fluxes near the reattachment points. The generalized model will benefit the designer of hypersonic vehicles by disclosing the physics of the shock wave/boundary layer interactions and providing the reliable methods for assessing the peak aero heating in the reattachment regions. This work will contribute to form an engineering theory on the hypersonic separation-reattachment flows with shock/boundary layer and shock/shock interaction.
新型高超声速飞行器研制面临激波/边界层干扰引发的分离-再附问题,预测再附点后形成的高热流区是一个难题。迄今,理论研究大大滞后于数值和实验研究,尚缺乏对峰值热流规律的系统认识。本项目在前期研究的启示下,拟完善高热流区的广义模型,扩展应用于若干包含激波/层流边界层强干扰的流动中,理论导出再附点后峰值热流大小及其位置的解析估算公式,形成一套统一理论框架,供数值计算或工程应用参考。该工作将有助于深入理解激波-边界层相互作用的物理机制,并为建立复杂流动中峰值热流预测的工程理论打下坚实基础。

结项摘要

激波/边界层强干扰可引发高超声速分离-再附流动,如何预测气动加热尤其是预测峰值热流长期困扰着研究者。本项目以理论分析为特色,基于激波/边界层干扰流动的物理特性,提出了再附区“斜驻点-三层结构”模型和预测再附峰值热流的工程理论,以及流动分离的压力干扰-抗干扰模型和分离尺度预测理论,形成完整的分离-再附流动的模型理论框架,并应用于高超声速压缩拐角流动。该理论框架是研究高超声速分离-再附流动的新方案,且拓展性高,应用前景广阔,正是当前航天工程亟需的。本项目还研究了高超风洞来流的振动能激发效应,分析了壁面上振动能适应的微观过程,推导了振动能适应判据,揭示了壁面热流随振动能激发度和壁面适应度的变化机制。进一步的数值结果表明,来流振动能激发对流动分离尺度以及振动能非完全适应壁面的热流均有显著影响,这个新发现值得继续研究。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
波状粗糙壁模型流动的壁面热流和阻力关联关系的数值研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国科学院大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李玉川;鲍麟
  • 通讯作者:
    鲍麟
Theoretical modeling of heat transfer to flat plate under vibrational excitation freestream conditions
振动激励自由流条件下平板传热的理论模型
  • DOI:
    10.1016/j.ijheatmasstransfer.2020.119434
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    International Journal of Heat and Mass Transfer
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Yong-Liang Yu;Xian-Dong Li;Zhi-Hui Wang;Lin Bao
  • 通讯作者:
    Lin Bao
高超声速分离-再附流动峰值热流的模型理论
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    气体物理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方芳;鲍麟
  • 通讯作者:
    鲍麟

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其他文献

高超声速压缩拐角峰值热流位置预测模型研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    力学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李邦明;鲍麟;童秉纲
  • 通讯作者:
    童秉纲
昆虫翼拍动中受载变形的粘弹性本
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    应用数学和力学, 2006, 27(6):655-662
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲍麟;胡劲松;余永亮;程鹏;续
  • 通讯作者:
矩形平板典型非定常拍动的三维效应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国科学院研究生院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙一峰;鲍麟;余永亮;SUN Yi-Feng;BAO Lin;YU Yong-Liang
  • 通讯作者:
    YU Yong-Liang

其他文献

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鲍麟的其他基金

高超声速激波-层流边界层干扰分离流动的模型理论研究
  • 批准号:
    12372296
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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    面上项目
高速流中物面热流和摩阻计算的物理准则研究
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    10902119
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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