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为了进一步提高风扇/压气机的负荷水平,对串列叶片进行了研究。采用理论方法分析了串列叶片相对于常规叶片的
负荷优势区间,并利用低速大尺寸压气机试验台进行了对比试验验证。结果表明:当负荷系数大于0.46时,串列叶片表现出明显
的优势,可以将负荷系数为0.46作为串列叶片优势区间的临界点。采用数值模拟方法分析了亚声速和超声速串列叶型前后排的
相互影响机制,总结了串列叶型流动控制原则和优化设计思路,给出了典型亚声速和超声速叶型的优化设计结果。结果表明:优
化后的亚声速和超声速串列叶型设计点损失分别减少了6%和20%,可用攻角范围分别拓宽了2°和0.5°。完成了负荷系数为0.4
的双级风扇串列叶片出口级方案设计论证。结果表明:与常规方案相比,在常用转速范围内,串列叶片方案的压比明显提高,中低
转速堵塞流量和等熵效率也明显提高。 相似文献
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为了分析马赫数3.0量级高速涡轮发动机在高空22.5 km范围内,雷诺数变化对多级压气机气动性能的影响,采用Wassell特性修正与经验曲线拟合的方法,评估了低雷诺数条件压气机工作点效率、压比、流量的变化。利用S1计算程序分析了低雷诺数条件下基元叶型的流动特征,探讨了减小雷诺数影响的叶型设计规律。通过加入转捩模型的3维仿真模拟了地面和高空典型工况的气动特性,分析了低雷诺数对多级压气机稳定性的影响。结果表明:压气机在高空18.5 km和22.5 km喘振裕度相比地面条件下分别减小了5.61%和8.12%。综合对比仿真法和经验法对多级压气机性能预测结果,认为仿真法考虑了多效压气机在低雷诺数条件下级间匹配变化的影响,更适用于对压气机高空全转速特性的预测。 相似文献
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将灰色系统理论与神经网络相结合提出了灰色神经网络这一新的故障识别方法,将此种方法应用在齿轮箱的故障识别中,结果表明:采用灰色神经网络能够识别出来,不同工作状态下的各种故障类型,其识别的可靠性还有待于进一步提高。 相似文献
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