基于七阶耗散紧致格式的飞机机体气动噪声高效预测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11672321
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0903.空气动力学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

It is significantly important to investigate airframe noise radiated from complex geometry such as high-lift device and leading gear based on high-order numerical method. The seventh-order hybrid dissipative compact scheme (HDCS-E8T7) developed by the workgroup of the proposer has demonstrated its potential capacity on noise prediction for complex geometry. However, extending this method still has two obstacles to noise prediction for complex geometry such as high-lift device and leading gear. First, the ability of this method is insufficient to handle complex geometry such as high-lift device and leading gear; second, the computational efficiency is not enough. In the circumstances, we propose this project to develop the patched grid and p-multigrid techniques for the HDCS-E8T7, so as to enhance the ability of this scheme to handle complex geometry and improve the computational efficiency. Then, the developed method will be used to provide high-efficient noise prediction for high-lift device and landing gear, to investigate the noise mechanisms within these complex configurations.
采用高精度数值方法研究以增升装置和起落架为代表的复杂机身气动噪声具有重要的意义。申请人所在课题组自主构造的七阶混合型耗散紧致格式HDCS-E8T7已经显示了其模拟复杂外形气动噪声问题的潜力,但是要成功应用于以增升装置和起落架为代表的机身气动噪声预测,该方法对三维复杂外形的适应能力还存在不足,而且计算效率也无法满足需要。因此,本项目拟发展与七阶HDCS-E8T7格式匹配的拼接网格和p-multigrid技术,提升该格式对三维复杂外形的适应能力以及计算效率,实现三维复杂增升装置和起落架气动噪声的高效预测,探讨其中的噪声产生机制。

结项摘要

完成了《基于七阶耗散紧致格式的飞机机体气动噪声高效预测方法研究》任务书的研究内容,发展了气动噪声预测的高精度方法,并把该方法推广应用于复杂外形数值模拟,在此基础了数值模拟了起落架和增升装置流动,研究了其中的气动噪声机制。

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)
Multiderivative Combined Dissipative Compact Scheme Satisfying Geometric Conservation Law I: Basic Formulations and Performance Evaluation
满足几何守恒定律的多导数组合耗散紧方案I:基本公式和性能评估
  • DOI:
    10.4208/aamm.oa-2018-0078
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Advances in Applied Mathematics and Mechanics
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Jiang Yi;Mao Meiliang;Deng Xiaogang;Liu Huayong
  • 通讯作者:
    Liu Huayong
Component-based model for flap noise prediction
基于组件的襟翼噪声预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    AIAA paper
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yi Jiang;A.Filippone
  • 通讯作者:
    A.Filippone
Multiderivative Combined Dissipative Compact Scheme Satisfying Geometric Conservation Law II: Applications on Complex Curvilinear Meshes
满足几何守恒定律的多导数组合耗散紧方案II:在复杂曲线网格上的应用
  • DOI:
    10.4208/aamm.oa-2018-0079
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Advances in Applied Mathematics and Mechanics
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Jiang Yi;Mao Meiliang;Deng Xiaogang;Liu Huayong
  • 通讯作者:
    Liu Huayong

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其他文献

基于HDCS-E8T7格式的气动噪声数值模拟方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    空气动力学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜屹;邓小刚;毛枚良;刘化勇
  • 通讯作者:
    刘化勇
适用于复杂外形流动的节点半节点混合型耗散紧致格式
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Science in China - Series E: Technological Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜屹;毛枚良;刘化勇;涂国华
  • 通讯作者:
    涂国华

其他文献

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姜屹的其他基金

基于高精度HDCS格式的复杂喷嘴亚声速射流噪声计算方法研究
  • 批准号:
    11202226
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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