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941.
942.
三维结冰表面上的水膜流动和结冰增长是结冰计算模型应考虑的核心内容,其中广泛应用的是Myers模型。Myers模型考虑了空气剪切力和空气压力对结冰表面水膜流动的影响,以及冰层、水膜和空气之间的导热与对流传热对结冰速率的影响。本文在使用Myers模型进行结冰预测时,发现Myers模型对霜冰转化为明冰的判断标准存在缺陷,会在结冰极限处产生不合理的冰角。因此对Myers模型的结冰类型判断标准进行了修改,对机翼表面的结冰过程进行了更加准确的模拟,并应用了有效的离散算法计算水膜流动和结冰增长过程。对比了二维NACA0012翼型的单步法、多步法计算结果和实验结果。明冰结冰温度较低时,本文计算结果与实验结果吻合很好,明冰结冰温度较高时,本文对上冰角的计算与实验结果有一定差距。本文提供了三维GLC-305后掠翼的结冰计算结果和实验结果的对比,冰角厚度的计算结果略小于实验结果,但整体趋势一致。 相似文献
943.
为了揭示气膜孔内不同“喷射现象”对气膜冷却流动传热的影响,在相同射流角基础上选取7种不同进气角的冷气腔以改变气膜孔内的“射流效应”,并对7种冷气腔在不同吹风比条件下进行了对比研究。结果表明:当进气角不为0°时,不同进气角会在气膜孔内产生不同的“喷射现象”。低吹风比时不同进气角的气膜冷却效率相差不大。随着吹风比的增加,不同进气角时的冷却效率存在很大差别。在吹风比为1.5,进气角不大于0°时冷气在孔外形成了强肾形涡;而当进气角大于0°时冷气在与高温主流相互作用后,上游低动量区的冷气会绕开下游高动量区冷气后贴附壁面,增大涡对之间的距离从而减弱相互增强的效应。相对于原始冷气腔,在吹风比为1.5,进气角为15°和30°时的平均气膜效率分别提高了约130%和70%。 相似文献
944.
945.
基于两相流的涡轮增压器轴承油膜特性分析 总被引:3,自引:3,他引:0
利用计算流体动力学方法,分析了涡轮增压器半浮动轴承内油膜静力特性,考虑两相流油膜破裂和非牛顿流体润滑油模型,计算分析带轴向贯通油槽的油膜压力和汽化比率分布情况,以及转速、偏心率、润滑油温度和润滑油压力等因素对油膜承载力和摩擦功耗的影响规律。结果表明: 温度和转速是影响两相流油膜摩擦功耗的主要因素,分段楔形油膜的摩擦功耗与贯通轴向油槽的位置变化无关,油膜的气穴空化也不会引起摩擦功耗的明显变化;两相流油膜承载力随着偏心率的增加、油温的降低和油压增大而有不同程度的增大,但随转速的变化规律不一致;与此同时,小偏心率、高油压、低油温有利于减轻两相流油膜发生气穴空化的比率。 相似文献
946.
947.
本文主要针对车载活动测控设备,从技术的角度简要地分析并提出应用人工智能中专家系统的理论和方法来构建测站专家故障诊断系统,充分发挥专家知识在故障诊断中的重要作用,使知识的利用率得到加强,提高测站测控设备的自动化水平。 相似文献
948.
在轨跟踪与数据中继卫星测控关键技术(上) 总被引:3,自引:0,他引:3
根据卫星轨道根数,研究了跟踪与数据中继卫星(TDRS)对用户星的精确跟踪规律,并据此分析了TDRS对卫星平台姿态和天线运动范围的要求。介绍了TDRS测控中的关键技术,如螺旋扫描算法在TDRS搜索用户星时的应用、TDRS对近地卫星的覆盖率、TDRS跟踪多用户星的资源分配准则、星蚀和日凌计算,以及轨道位置保持控制策略等。相关控制策略的正确性已在我国地球同步轨道卫星的在轨测控应用中得到了证实,可用于未来TDRS的工程测控和业务应用。 相似文献
949.
对于用射频溅射法制得的Fe_(83)B_(17)薄膜进行了平面霍耳效应的研究。实验表明:厚度大于800(?)的薄膜测量结果与导出的公式符合良好,且平面霍耳电压V_H的磁滞回线有轴对称性,但对较薄的膜则出现对公式的偏离并失去对称性。V_H的幅值可达500μV,开关临界磁场为22×10~(-4)T,晶化以后薄膜的V_H减小约一个数量级。利用平面霍耳效应测量了薄膜的静态磁特性。 相似文献
950.
The use of groups of unmanned aerial vehicles(UAVs) has greatly expanded UAV’s capabilities in a variety of applications, such as surveillance, searching and mapping. As the UAVs are operated as a team, it is important to detect and isolate the occurrence of anomalous aircraft in order to avoid collisions and other risks that would affect the safety of the team. In this paper, we present a data-driven approach to detect and isolate abnormal aircraft within a team of formatted flying aerial vehicles, which removes the requirements for the prior knowledge of the underlying dynamic model in conventional model-based fault detection algorithms. Based on the assumption that normal behaviored UAVs should share similar(dynamic) model parameters, we propose to firstly identify the model parameters for each aircraft of the team based on a sequence of input and output data pairs, and this is achieved by a novel sparse optimization technique. The fault states of the UAVs would be detected and isolated in the second step by identifying the change of model parameters.Simulation results have demonstrated the efficiency and flexibility of the proposed approach. 相似文献