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针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。 相似文献
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非预混条件下的旋转爆轰燃烧室双波头演化过程数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
针对旋转爆轰燃烧室双波头演化过程中流场结构变化的问题,对非预混条件下的旋转爆轰燃烧室从起爆到形成稳定的双波头过程进行了数值模拟研究。研究结果表明,从起爆到形成稳定爆轰过程,燃烧室主要经历了起爆、爆轰波对撞和稳定爆轰三个阶段;在爆轰波对撞阶段,首次对撞是两个爆轰波间的对撞,由于对撞点处缺少新鲜混合气,从而在对撞结束后衰减为两个压力波。第二次对撞是两个压力波间的对撞,因为在第二次对撞点附近存在新鲜混合气来支撑爆轰波的持续传播,故对撞结束后产生了一个爆轰波和一个较弱的压力波;第二次对撞发生后,燃烧室内的压力波反射叠加并形成局部高压区,此高压区压缩气体使气体温度升高,高温气体引燃混合气后,最终发展成为第二个爆轰波;稳定阶段,两个爆轰波均能稳定自持传播,爆轰波峰面压力可达1.45MPa,波后温度为2500K,爆轰波速度稳定在1738m/s,产生的推力与比冲分别为79.76N和2312.15s;斜激波的存在使燃烧室出口平面流场产生了较大波动。 相似文献
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为了探究高马赫数超燃冲压发动机高速飞行时真实气体效应对进气道流场的影响,仿真获得了不同气体模型下Ma10级进气道流场结构和性能。结果表明:进气道主流流场温度较低,不足以触发空气的离解反应,反应仅发生在边界层内,但反应程度较低,远未达到化学平衡状态,除了边界层温度及热载荷特性,其流场结果则更为贴近冻结流流场,因而化学非平衡模型与热完全气体模型的进气道通流流场结构和性能基本一致。而真实气体效应导致边界层特性的不同,对进气道起动特性产生影响,吸热离解反应通过对进口分离包的抑制和增大进口马赫数将进气道的再起动马赫数从9.8降低到9.4。在对进气道在宽速域应用中的钝化设计研究发现,真实气体效应虽然对前缘钝化进气道流场的压力分布和性能无明显影响,但是其能起到整体降低壁面热流的作用,不仅钝头处的热流降低了1MW/m2,通道内的热流也整体降低了0.1MW/m2。 相似文献
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DG/FV混合方法因其具有紧致、易于推广获得高阶格式及相比同阶精度DG方法计算量、存储量小等优点,自提出以来已成功应用于一维、二维标量方程和Euler/N-S方程的求解。综述了DG/FV混合方法的研究进展,重点介绍了DG/FV混合方法的空间重构算法、针对RANS方程的求解方法、隐式时间离散格式、数值色散耗散及稳定性分析、计算量理论分析,并给出了系列粘性流算例的计算结果,包括用于验证混合方法数值精度的库埃特流,以及方腔流、亚声速剪切层、低速平板湍流、NACA0012翼型湍流绕流等。数值计算结果表明DG/FV混合方法达到了设计的精度阶,且相比同阶DG方法计算量减少约40%,而隐式方法能大幅提高定常流的收敛历程,较显式Runge-Kutta的收敛速度提高1~2个量级。 相似文献
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为了实现航空发动机燃油喷嘴上的螺旋槽特征的快速与精确检测,提出了螺旋槽的槽深、螺旋角和槽宽等参数的测量与计算方法,并基于此设计和搭建了一套非接触式的燃油喷嘴螺旋槽精密测量系统。该测量系统基于模块化的设计思想,其机械主体采用立柱移动型三坐标测量机的结构形式;运动机构由三个直线轴X、Y和Z以及一个回转轴A构成,电气控制模块采用了由上位机与下位机构成的主从控制方式,前端传感器选用了新型的锥光偏振全息激光测头,并应用专用夹具来实现被测喷嘴零件的装夹和定位。最后,选取某个燃油喷嘴样件作为被测目标,应用所搭建的测量系统对其上的多个螺旋槽特征开展了重复测量实验,并解算得到了槽深、螺旋角和槽宽的几何尺寸,而且系统所达到的测量精度能够满足检测需求。 相似文献
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目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导(AG)模块,通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS(Cf-NMS)算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。 相似文献