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1.
航空发动机熄火预测是重要关键问题之一,湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟(LES)对湍流进行高精度模拟,采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型(TPDF)耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理,对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单,反应释热快,局部放热高,火焰宽度大,火焰两侧温度梯度大,燃烧更加趋于稳定,无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低,火焰温度低,回流区中部OH含量高;在近熄火状态,大量CO被氧化,释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态,在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中,局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。 相似文献
2.
针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。 相似文献
3.
基于全光谱k分布(Full spectrum k distribution,FSK)模型、MIE理论和有限体积法(Finite volume method,FVM),构建了均温、均质辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质热辐射传输模型,并分析了碳黑不同尺寸、不同体积浓度以及介质不同路径长度和不同温度条件下,因忽略碳黑颗粒散射所导致的介质热辐射传输特性(如辐射热流、辐射源项)的计算误差。研究结果表明:体积分数不变,增大粒径,计算误差呈现出先增大后减小的趋势;数密度不变,增大粒径,或者粒径不变,增大体积分数,均将使得计算误差相应增大;粒径、体积分数不变,增大路径长度,或者升高介质温度,均将增大计算误差。通常对于含有大颗粒、高碳黑浓度的辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质,碳黑颗粒散射不能忽略。 相似文献
4.
以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示:当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。 相似文献
5.
航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求,为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程,得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验,进行突加不平衡质量后的转子响应测试,进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果,通过控制对试验件阻尼器是否供油,进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明,冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减,本文试验对象传递比最高仅为53%,远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时,阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷,但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明:进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时,需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外,合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用,有助于提升发动机的抗冲击能力。 相似文献
6.
客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型. 相似文献
7.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
9.