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1.
为优化高温升主燃烧室燃烧性能,对三级旋流主燃烧室开展雾化特性试验研究。预燃级喷嘴采用离心喷嘴压力雾化和气动雾化相结合,主燃级采用预膜式气动雾化。试验采用相位多普勒粒子分析仪对主预燃级喷嘴和燃油分级后的雾化特性进行研究,对比分析了不同头部压降和燃油流量在不同轴向截面和径向位置的液滴粒径分布,并利用高速摄像对不同工况下的喷雾形态进行了记录。试验结果表明:主燃级油雾粒径为50~80μm,气液比达到3.5即可达到良好的雾化水平。随着轴向距离延长,喷雾粒径变大,喷雾浓度变得均匀。燃油分级比增加可降低整体粒径约10μm,且主要影响中心区域,对雾锥外侧粒径影响不大。  相似文献   
2.
超精密空气主轴的刚度是超精密主轴的一个非常重要的指标,轴承的结构形式、气膜结构参数均对刚度指标有影响。本文通过工程计算得到气膜刚度等参数后,在特定空间尺寸和重量的限制条件下,基于有限元进行Nanosys-600F五轴超精密机床的气浮主轴(C轴)机械结构设计,通过多次分析,得到了气浮主轴(C轴)最佳综合刚度结构参数。  相似文献   
3.
介绍了某型飞机起飞时小幅度收油门转速不跟随的故障现象,分析了故障产生的原因,提出了故障排除措施及注意事项。  相似文献   
4.
5.
刘刚  王正平  刘莉  张晓辉  曹潇 《航空学报》2020,41(3):623178-623178
针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明:改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。  相似文献   
6.
静压气浮轴承是惯性器件测试平台回转支撑轴系的关键部件,其承载能力和回转精度对惯性器件测试的准确性有着重要的影响,目前,静压气浮轴承设计、计算过程复杂,为提高设计效率,简化设计方法,在满足静压气浮轴承性能的条件下,推导了静压气浮轴承工程计算公式,在此基础上,设计了一款双向止推空气轴承,确定了几何参数,计算了空气静压径向轴承、空气静压止推轴承的轴承承载力、刚度、耗气量及摩擦力矩,并与有限元仿真结果进行了对比分析,验证了该设计方法的有效性。  相似文献   
7.
在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。  相似文献   
8.
唐冰亮  梁华  魏彪  杨鹤森 《推进技术》2020,41(10):2390-2400
针对飞翼布局力矩控制问题,采用纳秒脉冲表面介质阻挡放电(NS-DBD)激励,在来流风速30 m/s时,开展飞翼等离子体流动控制风洞试验,研究了不同激励参数和位置对飞翼升阻特性和力矩特性的影响。结果表明,NS-DBD激励能够有效改善飞翼大迎角气动特性。激励频率对飞翼升阻特性影响较大,激励频率为0.2 kHz时,增升效果最好,最大升力系数提高14.5%,失速迎角推迟5°。随着激励频率的增加,增升效果逐渐变差,减阻效果变好。单侧施加激励时,能够实现大迎角下飞翼模型的力矩控制,随着激励频率的增加,滚转力矩的控制效果减小,激励频率为0.2kHz时,平均滚转力矩系数变化为ΔMX=0.005691;偏航力矩的控制效果增大,激励频率为1kHz时,平均偏航力矩系数变化为ΔMY=-0.001571;俯仰力矩的控制效果减小,激励频率为0.2kHz时,平均俯仰力矩系数变化为ΔMZ=-0.002576。在中翼段和内翼段施加激励,破坏了飞翼的俯仰力矩特性,在外翼段和机翼右侧施加激励,能够显著改善飞翼的俯仰力矩特性。流场测量结果表明:等离子体激励对飞翼气动力矩的控制,主要是通过控制流动分离和控制横向流动来实现的。NS-DBD激励为改善飞翼布局稳定性和操纵性提供一种潜在的技术手段。  相似文献   
9.
10.
Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用。针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望(EM)算法和动态聚类算法研究。首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤。然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果。最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率(TPR)和假正率(FPR)6个评价指标。仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率。因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类。   相似文献   
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