传热设计流程在涡轴涡轮冷却中的应用

为了设计适用于涡轴发动机涡轮动叶的冷却结构,将一套涡轮传热设计流程应用于动叶冷却结构设计中,设计后对管网计算不能准确模拟叶顶出流提出改进措施。结果表明:管网计算与全三维气热耦合计算流量差异约为8.8%,平均温度差异约10.1%,管网计算具有方案设计的功能,管网计算温度场与三维温度场计算平均温度差异约为7.6%,三维温度场计算具有作为管网计算后续温度场细致分析的功能;采用该设计流程能够有效减少冷却结构设计的盲目性,使冷却结构设计更加灵活方便;改进管网计算边界添加方式后叶顶未发生燃气倒灌,叶顶第一除尘孔冷气量为0.715g/s,第二除尘孔冷气量为0.139g/s,尾缘劈缝总流量为1.935g/s,通过改进边界添加方式能够增加管网计算精度。      

冷气对多级涡轮翘曲S1流面优化的影响

设计以翘曲S1流面优化为核心的多级涡轮气动优化流程,研究气膜冷气、尾缘冷气、端壁冷气对优化可靠性和有效性的影响。该流程能够对多种叶高处带叶片冷气的多级翘曲S1流面进行并行优化,提高了优化的可靠性。对两级高压涡轮给定三种叶片冷气方案:包括气膜冷气和尾缘冷气的叶身冷气、气膜冷气、无叶片冷气,分别进行翘曲S1流面优化设计。优化后翘曲S1流面平均气动效率分别提高0.20%、0.38%、0.07%,涡轮气动效率分别提高0.33%、0.32%、0.26%,优化的可靠性较好。分析可知,气膜冷气增强了径向二次流动,降低了优化的有效性,尾缘冷气则部分削弱了气膜冷气的消极作用;下端壁冷气较上端壁冷气对端区二次流的作用强,因此前者对翘曲S1流面优化的积极作用更好。     

宇宙服的材料用于建造体育场

底特律国家足球竞赛联盟的足球爱好者不用再担心比赛天气的好坏了。宏伟而新型的庞蒂亚克体育场是一个被空气支承、并能透过阳光的纤维织品圆顶建筑。这一建筑物既能保护球赛场地,又能使观众免受风雨的影响。有八万坐位的“锡尔弗圆顶建筑”是世界上最大的纤维织品圆顶结构建筑物,而宇航技术在它的建造中起了重要的作用。这种材料起源于1967年,当时美航宇局正为阿波罗宇航员的宇宙服寻求新的纤维织品。这种织品必须既耐穿又不易燃,既轻便又柔软。俄亥俄州的欧文斯-科宁纤维玻     

硅氧氮陶瓷的先驱体法合成及性能的研究

用 Si Cl4为原料 ,通过水解和氨解的方法 ,制备了不同含氮量的硅氧氮先驱体。先驱体通过脱氨基原位聚合 ,再经过无机化转变成为成分均匀的硅氧氮粉体 ,用所得粉体热压烧结制备了硅氧氮材料。测试分析结果表明 ,氮的引入使氧化硅的析晶温度提高了 1 5 0℃ ;适量析晶显著提高材料的力学性能 ;烧结温度为 1 4 0 0℃时 ,氮的质量分数为 2 4 .3%材料的强度和韧性最大 ,分别达到 1 5 6 MPa和 1 .8MPa· m1 / 2 ,比 Si O2 基体的强度和韧性提高了 4 .5 8倍和 2 .2 5倍。     

由骆驼的故事想到的

日前，从某杂志上看到这样一篇文章，关在动物园里的小骆驼问妈妈：“为什么我们的睫毛那么地长？”骆驼妈妈说：“当风沙来的时候，长长的睫毛可以让我们在风暴中部能看得到方向。”小骆驼又问：“为什么我们的背那么驼，丑死了!”骆驼妈妈说：“这个叫驼峰，可以帮我们储存大量的水和养分，让我们能在沙漠里耐受十几天的无水无食条件。”小骆驼高兴坏了：“哇，原来我们这么有用啊!可是妈妈，为什么我们还在动物园里，不去沙漠远足呢？”     

基于UNIX System V流机制的串行口通信程序的设计与实现

流（ＳＴＲＥＡＭＳ）机制，是ＵＮＩＸ系统中用户进程到设备（伪设备）之间的一条全双工数据通路，它为字符处理、网络服务和数据通信等驱动程序的设计提供模块化手段。本文概要介绍了流机制的组成及原理，着重讨论了用流机制实现ＵＮＩＸ设备驱动程序的方法，在ＳＣＯＳｙｓｔｅｍＶＵＮＩＸ系统中设计并实现了基于流机制的带ｍｏｄｅｍ控制的串行口驱动程序，最后讨论了串行口通信的数据传输控制及串行口通信程序的应用。     

RM—888型伪随机噪声发生器

RM-888型伪随机噪声发生器是一种高性能、可编程通用噪声发生器。它能够产生正态分布的宽带自噪声、数字噪声和数字增量噪声。数字式电容器滤波器组合使该噪声发生器具有很陡的频率响应。文章介绍了工作原理、各种性能测试方法和测量结果。还提供了一个与世界范围内同类产品的比较表。     

无线传感器网络节点调度算法及研究进展

随着无线网络技术的发展,无线传感器网络近年来引起了广泛的关注。该网络由大量具有有限感知能力和传输能力的节点组成。受节点自身能量的制约,如何能源有效的利用节点使得尽可能的延长网络工作时间成为了无线传感器网络设计的重中之重。针对无线传感器网络设计能源有效的节点调度算法可以完成这一目标。本文从技术角度给出了研究节点调度算法的意义,对现有的节点调度算法进行了分类、分析和比较。最后给出未来需要解决的若干个问题,相信会推动该领域的工作人员展开进一步的探索和研究。     

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学（CFD）筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型（MLP）的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明：深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。     

高超声速飞行器纵向系统鲁棒协调控制器设计

飞行器在高超声速阶段,强非线性耦合与不确定性问题给飞行控制系统的设计带来了巨大的挑战。为了研究高超声速飞行器纵向控制系统中的间耦合关系,基于高超声速纵向非线性模型,对其状态变量组与输入变量组进行了耦合采样分析。同时考虑到系统的不确定性提出了一种分层鲁棒协调控制策略。对高超声速纵向的高度和速度子系统设计鲁棒与耦合补偿控制器,对姿态子系统设计鲁棒与耦合转换控制器。利用Lyapunov稳定性理论来分析整个闭环系统的稳定性。仿真表明该控制方法可以有效的应对纵向系统间的强耦合问题。