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不确定性CFD模拟方法及其应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
物理量名称及符号表第15-19页
第1章 绪论第19-31页
    1.1 课题研究背景及意义第19-21页
    1.2 计算流体力学在风力机中的应用第21-23页
        1.2.1 CFD在风力机翼型中的应用第21-22页
        1.2.2 CFD在风力机叶片及整机的应用第22-23页
        1.2.3 风力机中的不确定性CFD模拟第23页
    1.3 计算流体力学在轴流压气机中应用第23-25页
        1.3.1 叶轮机械内部流动数值模拟的发展第23-24页
        1.3.2 叶顶间隙流场研究发展及现状第24-25页
    1.4 不确定性CFD模拟第25-29页
        1.4.1 CFD可信度研究现状第25-26页
        1.4.2 不确定性量化方法发展概况第26-29页
    1.5 研究内容与论文结构第29-31页
第2章 不确定性CFD模拟方法第31-42页
    2.1 引言第31页
    2.2 确定性CFD数值模拟方法第31-36页
        2.2.1 网格生成第31页
        2.2.2 湍流模型第31-34页
        2.2.3 加速收敛技术第34-36页
    2.3 不确定性分析方法第36-42页
        2.3.1 蒙特卡洛方法第36-37页
        2.3.2 嵌入式多项式混沌方法第37-39页
        2.3.3 非嵌入式多项式混沌方法第39-41页
        2.3.4 非嵌入式概率配置点法第41-42页
第3章 不确定性方法及其算例验证分析第42-60页
    3.1 引言第42页
    3.2 嵌入式多元多项式混沌法第42-53页
        3.2.1 方法数学模型第42-45页
        3.2.2 计算网格与方法第45-46页
        3.2.3 两个不确定因素第46-48页
        3.2.4 三个不确定因素第48-50页
        3.2.5 五个不确定因素第50-52页
        3.2.6 计算消耗cpu时间比较第52-53页
    3.3 非嵌入式概率配置点法第53-58页
        3.3.1 方法数学模型第53-54页
        3.3.2 考虑单个不确定性因素第54-56页
        3.3.3 考虑多个不确定性因素第56-58页
    3.4 各方法计算消耗CPU时间比较第58-59页
    3.5 本章小结第59-60页
第4章 风力机翼型气动特性的不确定性分析第60-69页
    4.1 引言第60页
    4.2 翼型验证计算第60-64页
        4.2.1 计算方法第60-61页
        4.2.2 计算结果分析第61-64页
    4.3 翼型气动特性的不确定性分析第64-67页
        4.3.1 计算方法第65页
        4.3.2 计算结果分析第65-67页
    4.4 本章小结第67-69页
第5章 风力机叶片气动特性的不确定性分析第69-92页
    5.1 引言第69-70页
    5.2 风力机来流风速不确定性分析第70-78页
        5.2.1 算例描述第70-71页
        5.2.2 计算方法第71-72页
        5.2.3 计算结果分析第72-78页
    5.3 风轮失谐的气动力不确定性研究第78-83页
        5.3.1 算例描述第79页
        5.3.2 计算方法第79-80页
        5.3.3 计算结果分析第80-83页
    5.4 风力机叶根改型第83-91页
        5.4.1 叶片原型第84页
        5.4.2 叶根改型叶片第84-86页
        5.4.3 数值方法第86-87页
        5.4.4 计算结果分析第87-90页
        5.4.5 本节结论第90-91页
    5.5 本章小结第91-92页
第6章 轴流压气机叶顶间隙的不确定性分析第92-103页
    6.1 引言第92页
    6.2 NASA转子37介绍第92-93页
    6.3 叶顶间隙不确定性分析第93-101页
        6.3.1 数值方法和网格第93-95页
        6.3.2 计算结果分析:均匀间隙第95-98页
        6.3.3 计算结果分析:非均匀间隙第98-101页
    6.4 本章小结第101-103页
第7章 结论与展望第103-106页
    7.1 本文结论第103-104页
    7.2 创新点第104-105页
    7.3 展望第105-106页
参考文献第106-116页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第116-117页
攻读博士学位期间参加的科研工作第117-118页
致谢第118-119页
作者简介第119页

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