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1.
高压捕获翼(HCW)构型是一种满足高速飞行器高容积、高升力、高升阻比的设计需求的新型气动布局.最近研究表明,HCW构型能够提高飞行器在连续流区的升力和升阻比,缓解飞行器设计中高容积率与高升阻比间的矛盾.为探究该气动布局在过渡流域(70~100 km)的气动特性,以一种楔—平板组合的高压捕获翼原理性构型作为模型,采用直接模拟Monte Carlo(DSMC)方法,详细分析了该模型在典型高超声速条件(马赫数20)下的流场结构和壁面气动力/热分布.结果表明,随着飞行高度增加,稀薄效应增强,机体压缩产生的激波厚度增加,激波边缘逐渐模糊,机体与捕获翼之间的开放通道内出现压力干扰.同时,高压捕获翼表面的摩擦系数迅速上升,气动摩擦成为制约捕获翼构型升阻比的重要因素.针对这一问题,分析了捕获翼材料表面的适应系数对飞行器的气动力/热的影响,结果表明,降低适应系数可以显著减小壁面摩擦和热流量,可通过选用适应系数较小的表面材料进一步提高该类飞行器气动性能. 相似文献
2.
冷却塔群塔为常见的群体建筑物组合形式,存在复杂的塔群干扰效应.传统的群塔干扰效应研究通常面向塔筒等效静风荷载,忽略了群塔组合对于脉动风压分布模式干扰效应的量化研究.为了研究群塔组合条件下脉动风压的干扰分布模式,选取具备多种气动干扰特点的八塔组合矩形布置方案为研究对象,对群塔进行刚性模型同步测压风洞试验,获取了不同风向角条件下塔筒表面的脉动风压分布.在"迎风来流"、"侧风来流"和"背风来流"等三种典型来流模式下,结合风向角的变化将脉动风压分布形式总结为"V"型、"M"型、半"V"型+半"M"型三类,探讨了干扰影响脉动风压分布的机理,发现可将脉动荷载的干扰效应分为"弱干扰"、"非对称强干扰"和"对称强干扰"三种类别;在量化表达脉动风压干扰分布方面提出了脉动风压分布的九项式拟合公式,并按照三类分布模式给出了脉动风压的推荐表达式. 相似文献
3.
4.
5.
6.
锂离子电池在社会生产各领域应用广泛,由于其复杂的电化学系统,状态检测难度较大,给供电保障带来不利影响.结合Thevenin等效电路与中心差分卡尔曼滤波法(CDKF),构建了一种聚合物锂离子电池的荷电状态(SOC)估计模型.MATLAB仿真验证表明,该模型能有效防止安时计数误差累积,电池SOC估计误差不超过5%. 相似文献
7.
针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到:各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明:相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。 相似文献
8.
针对液压系统油源的安全性及可靠性问题,提出油源冗余设计方法,即多油源供给多负载,当某一油源发生故障时能源选择阀切断故障油源,由其他油源给负载提供基本液压能源,系统能完成必须的服役性能。针对液压系统能源选择阀存在的频繁换向与振动问题,提出一种插装式液控能源选择阀,其先导阀采用锥阀和可变阻尼形式,主阀采用三台肩且终端有缓冲功能的滑阀。建立了插装式液控能源选择阀的数学模型,分析了能源选择阀在两种模拟故障下的切换压力及切换时间、油源压力脉动等特性。理论分析结果表明,油源压力阶跃和线性变化时,某能源选择阀切换时间分别为5 ms和7 ms。当压力发生波动时,主阀不会发生振动,还可通过液控先导阀结构设计来控制切换压力和回复压力大小。 相似文献
9.
针对基于线阵激光雷达扫描重建获得的三维模型,因其构型未知,无法通过模型对比进行质量评估,本文着重研究未知构型的质量评估方法。首先,采用3σ优化的最小二乘法对空间非合作目标点云平面与直线进行拟合;其次,从点云密度、重建几何性质、表面完整度进行重建质量评估,再基于上述三种评估方法建立多因素综合评估数学模型,对三维重建结果进行满意度质量评估;最后通过仿真实验验证评估方法,获得多因素综合评估满意度为95.5889%,实验结果表明该评估方法合理且具有参考价值。该研究不仅能验证基于线阵激光雷达三维重建结果的精度,还为空间非合作目标未知构型质量评估提供一种新的研究思路。 相似文献
10.
地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法,地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题,提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先,利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块;然后,利用基于学习的阈值收缩算法(LISTA)实现图像块的稀疏表示;最后,利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度,同时对噪声有更好的鲁棒性,各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。 相似文献