补气对飞机油箱催化惰化系统性能的影响

针对国产航空燃油高蒸汽压的特点,提出了 1种带外界补气的燃油箱催化惰化系统。以油箱出口抽吸气体流量为基准,推导了系统各部件进出口各组分气体的流量关系,并基于质量守恒方程及气体平衡溶解关系,建立了油箱气相空间气体体积分数变化的数学模型,推导了临界催化效率,并通过实验对核心的油箱模型进行了正确性验证。以 RP-3燃油为研究对象,引入补气比上下限,分析了催化效率、补气比对催化惰化系统性能的影响。结果显示:催化效率高于临界值时,系统补气可以缩短惰化时间,但同时须增加预热功率以及冷却气体流量;催化效率一定时,补气比存在最优解,且与催化效率正相关,归纳了最优解的经验公式。由于惰化效率更为重要,未来国内在设计催化惰化系统时,可通过增设补气系统来加快惰化速度。     

液态金属镓微重力下的融化传热特性

相变蓄热适用于周期性热流作用下航天器内部工作单元的温度控制,但是需解决微重力环境下相变材料融化速率低的问题.鉴于液态金属高导热系数和高单位体积潜热的特点,在微重力下将液态金属作为相变材料有望提高融化速率.通过对微重力下液态金属镓融化过程的相界面演化、流线和温度分布特征进行数值研究,分析了腔体尺寸和过热度对融化过程的影响.结果表明:微重力下镓的融化过程中,热传导起主导作用;镓的融化时间比冰和正十八烷分别减少了88.3%和96.4%,储热量分别为冰和正十八烷的1.2倍和2.2倍;融化时间随过热度增加而减小,随腔体半径增大而增大.此外推导出了液相分数随无量纲时间变化的关系.      

基于翅片板结构的烟气对流冷凝传热性能

在冷凝实验台上对一种用于冷凝式烟气余热回收的翅片板换热器进行实验,研究了该结构的传热和流动性能,分析了烟气温度、流速等对冷凝的影响,得到了Nu-Re和 f-Re曲线,并对该换热结构在干空气风洞实验台上测试的结果进行了比对.结果表明:由于大量不凝性气体的影响(质量分数为92%),冷凝传热对整体传热性能的强化并不明显,伴随有冷凝的烟气表面传热系数约为相同工况下无凝结表面传热系数的1.1～1.2倍.得到了无量纲数冷凝传热准则关联式,可以为冷凝式翅片板换热器的设计提供参考.      

基于场协同原理的横排锯齿翅片湍流传热强化机理

通过数值模拟方法分析了横排(TD)锯齿翅片在板翅换热器通道内传热与流动特性.研究了湍流条件下横排锯齿翅片的温度场,速度场以及两场协同性,探索其强化传热机理.在此基础上获得了翅片高度,翅片间距和翅片宽度对传热与流动的影响规律,并给出了横排锯齿翅片的综合传热性能因子.结果表明:横排锯齿翅片通道内流体扰动强烈,形成了周期性纵向涡流;改善了通道内速度与温度梯度场之间的协同作用,强化传热效果,提高了综合传热性能因子.      

宽带锁相频率合成器设计

介绍了一种应用于末制导雷达的宽带锁相频率合成器的设计方法。分析了方案的选择以及系统的相位噪声指标,详细介绍了锁相频率合成芯片的特性以及环路滤波器的设计方法,并进行了参数计算和仿真分析。最后给出了电路实物和测试结果,测试结果符合系统指标。该频率合成器具有输出频带宽,相位噪声低,杂散小的特点。     

单浮点cordic算法的FPGA实现及其在导航算法中的应用

本文从提高导航算法中三角函数运算速度的角度出发,设计了双模式IEEE-754标准单浮点精度的cordic算法,在保证运算精度的前提下,最大限度的优化了资源和速度,整个算法消耗1.2K的逻辑资源,系统时钟可达100M,在单浮点精度的范围里,可以在66个时钟周期内完成正弦,余弦和反正切的运算,并且作为用户自定义指令成功添加到niosⅡIDE中。整个算法占用面积小,速度快,使用方便,在导航算法以及其他涉及三角函数运算的场合中有很强的应用价值。     

几种紧凑回热面传热和流动的实验和数值研究

运用计算流体动力学方法,建立单元控制体模型,对回热器主要型面(不锈钢锯齿型面、CC型一次表面)的传热及流动特性进行了数值模拟,并与实验结果进行对比,结果表明,数值结果与实验结果吻合的较好.在此基础上,研究了CC型面结构参数等对传热流动性能的影响,并且通过j/f的大小比较了不同结构参数下CC型面以及不锈钢锯齿型面的表面性能,为回热器的优化设计提供依据.      

液面三维面型测量技术综述

综述了目前被用于液体液面三维重建的光学测量方法,目的是将光学三维测量方法用于飞机燃油箱中来测量油箱油位和燃油晃动时液面的三维形态.主要介绍了立体视觉匹配法、条纹分析法和条纹放置法的基本原理,简述了3种方法在测量液面面形的应用场景和发展现状,分析了3种方法在不同场景使用时的优劣.总结和归纳了液面面型测量技术目前面临的挑战...     

数控复合磨削技术的发展及研究现状

随着社会各个领域的不断发展,对机械加工领域的要求不断提高,高速度、高精度和高效率的"三高"加工是对未来机械加工的基本要求,传统的加工理念难以满足,复合磨削技术将成为未来磨削加工的发展方向。     

基于人工神经网络的微重力流动冷凝换热预测

微重力条件下管内流动冷凝换热系数是空间热交换器设计的基础依据,但其实验数据稀缺,故有必要建立精确的预测模型。文中提出了一种基于人工神经网络的微重力下管内流动冷凝换热预测模型。选取误差反向传播（Back propagation, BP）和径向基函数（Radial basis function RBF）两种神经网络,以水力直径、饱和温度、质流密度、干度及与工质热物性有关的参数作为网络输入,冷凝换热系数作为网络输出。结果显示,BP神经网络预测的均方根误差为237、平均绝对百分误差为4.32%;RBF神经网络预测的均方根误差为165、平均绝对百分误差为2.35%。相对于BP神经网络,RBF神经网络精度更高。基于RBF神经网络的微重力下管内流动冷凝换热模型预测值与94%的实验值和数值模拟结果的相对误差在±10%以内。