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1.
为了解激波/边界层干扰作用下壁板气动弹性及其对流动分离的影响,采用自主开发的双向流固耦合求解器,对不同激波冲击位置下壁板的振动响应和流动特性进行了数值模拟研究。壁板几何非线性运动方程采用有限差分法求解,基于有限体积法求解Navier-Stokes方程组,对流通量采用MUSCL和AUSMPW+格式离散,双向流固耦合采用交错迭代算法。研究结果表明:激波/边界层干扰作用下壁板振动位移先增大后减小,经若干振荡周期后达到稳定颤振状态,呈现二阶振动模态,壁板变形相对于激波冲击位置呈现非对称性,壁板前部分的振幅始终小于壁板后部分;激波冲击位置可显著改变壁板的颤振振幅、频率及分离区长度,当激波冲击位置靠近壁板两端时,壁板振动最终收敛达到静稳定状态;壁板振动响应与流场特征不随激波冲击位置的改变而单调变化,对于激波冲击位置x/a=0.35工况,壁板颤振可有效抑制激波/边界层干扰流动分离。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
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
5.
在电解质溶液中,电磁场产生的电磁力可以控制流体的运动,从而达到很好的减阻、增升、减振等效果。但由于所施加的电磁力较大,导致控制效率很低,因此以较小的电磁力诱导出大的流动响应成为提高流动控制效率的关键。以层流槽道流动作为研究对象,在槽道的下壁面施加沿展向余弦分布的展向电磁力,推导了线性条件下流向响应速度的解析解,并通过直接数值模拟对非线性条件下的响应进行了计算。结合解析解和数值解,揭示了流场中速度响应的放大机制,讨论了电磁力和流场参数对响应放大效果的影响。结果表明:当振幅较小时,速度响应处于线性范围内,其放大倍数与Re~2成正比,随着渗透深度的增大,先迅速增大后缓慢减小;随着展向波数Kz的增大单调减小。随着振幅的增大,放大倍数进入非线性范围,其值逐渐减小,但速度响应值先增大后减小。在振幅处于10~(-3)~10~(-2)量级时,速度响应可达到的最大值超过0.2,此时的放大倍数在102量级。因此,利用流场的放大效应,是实现高效流动控制的重要环节。 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
10.
分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。 相似文献