航空航天工程学航空航天研究所航空航天工程师实习报告

航空航天工程学航空航天研究所航空航天工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在航空航天研究所担任实习航空航天工程师，参与先进飞行器气动优化项目。通过三维建模与CFD仿真，完成了翼型气动参数化分析，共处理23组不同迎角下的流场数据，优化后翼型升阻比提升12%，效率提升8.3%。应用了ANSYSFluent软件进行网格划分与求解，验证了湍流模型对雷诺数的适应性，数据误差控制在±3%以内。建立了气动载荷与结构应力的关联模型，输出了15份分析报告，为后续实验验证提供了关键数据支持。总结出基于响应面法的多目标优化流程，可应用于同类气动设计问题，通过参数敏感性分析缩短了计算时间40%。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在航空航天研究所的气动部门实习。实习目标是接触真实飞行器气动设计流程，提升工程实践能力。单位是业内知名的研发机构，主要研究先进飞行器气动布局与优化，项目涉及多个保密级别较高的民用与军用平台。第13周，我参与翼型气动参数化分析项目。导师给了我一段翼型数据，让我用ANSYSWorkbench建立几何模型，并调整NS方程的湍流模型。我花了12天时间处理23组不同迎角下的流场数据，发现传统kωSST模型在攻角超过25度时预测误差超过5%，于是切换到kεRealizable模型，误差降到了2.7%。通过调整网格密度，最终计算结果的雷诺数误差控制在±3%以内。第46周，我开始独立负责某型号飞行器机翼气动载荷计算。遇到的最大困难是初始网格划分不收敛，求解器总崩溃。我重新学习了网格生成软件ICEMCFD的层网格技术，在翼型前后缘区域设置了60层渐进加密，边界层处理方式从标准kω转换到低雷诺数kω，连续求解了7次才成功。最终输出的载荷分布报告，与风洞实验数据相比，法向力系数偏差为8.3%，满足项目要求。第78周，我协助整理了项目文档，包括15份CFD分析报告和3版气动载荷手册。期间发现单位部分培训材料过时，比如ANSYS2023版本的生死单元模块我没学过。我主动下载了官方教程自学，还整理了笔记分享给组里新来的同事。这段经历让我意识到气动设计需要跨学科协作，光懂CFD不够，还得懂结构动力学和结构强度，这直接影响了我的职业规划，以后想往气动弹性领域发展。实习期间暴露的问题有，比如部门内部流程对跨部门协作响应较慢，有时一个简单问题要跑两轮会议才能解决。建议优化内部沟通平台，比如用Teams替代邮件同步关键信息。另外岗位培训偏重理论，缺乏实际案例演练，可以增加仿真与实验结合的项目。三、总结与体会2023年8月31日，我结束在航空航天研究所的8周实习。这段经历让我把学校学的流体力学和结构力学知识，真真切切用在了飞行器气动优化上。实习初期，我负责翼型CFD分析时，对着软件参数调了整整19天，数据反复跑不通。导师没直接给答案，而是让我对比了6篇文献里的案例，最后发现是湍流模型选错了传统kωSST在分离流里不准。这个教训让我明白，工程师不能只靠软件，还得懂物理本质。实际项目里，看到同事用ANSYSFluent跑一个高超声速飞行器机翼热应力问题，网格密到每个单元都有自己的想法，才意识到学校里1千万网格量级作业，和真实工程里1亿甚至3亿级别的计算量完全不是一个量级。这直接改变了我对仿真软件的学习方法，现在每天会花1小时跟着官方教程学网格优化技巧，还报名了ANSYS认证考试，想补上企业用的技术栈。最深刻的是体会到责任。学校作业算不对扣分，但这里一个参数选错可能导致百万级的风洞实验失败。记得第6周我负责的机翼载荷报告数据，导师要求我单独再验证3遍，最后发现是计算中忘了乘密度常数。这种严谨让我改掉了学生思维，现在写报告前会主动用两种方法交叉核对。行业趋势上，这次实习让我看到AI在气动设计里头越来越火。研究所用的机器学习脚本能自动优化翼型形状，效率比我手动调整快20倍。虽然我还只会用基础模块，但知道后续学习要往这个方向靠，计划下学期选修深度学习课程，顺便关注下AIAA和JSME上相关论文，争取实习回来能帮团队搭个简单的形状优化工具。从学生到职场人的心态转变挺明显的。以前觉得做项目就是跑软件，现在明白每个环节都要有依据，比如我总结的“网格密度与计算时间成本平方根成正比”的经验，导师看了说很有用。这种把实践变成方法论的感觉，挺带劲的。后续打算把实习里用的15组翼型数据，做份毕业设计，深化下气动参数化分析的研究，算是对这段经历的最好交代。四、致谢感谢在航空航天研究所的这段实习机会，让我接触到了真实的飞行器气动设计项目。特别感谢我的导师，在翼型