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1.
航空发动机熄火预测是重要关键问题之一,湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟(LES)对湍流进行高精度模拟,采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型(TPDF)耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理,对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单,反应释热快,局部放热高,火焰宽度大,火焰两侧温度梯度大,燃烧更加趋于稳定,无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低,火焰温度低,回流区中部OH含量高;在近熄火状态,大量CO被氧化,释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态,在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中,局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。 相似文献
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为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。 相似文献
6.
为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配,提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody,DCII/CF)一体化设计方法,获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式,开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody,SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明:DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果,还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态,DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高,从0.403提高至0.482;但由于前体附面层的排移,该布局的捕获流量略有降低, SII/CF的流量系数为0.956,该布局则为0.917。而在非设计状态,该布局形式同样具备较好的总压恢复性能,在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682,明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。 相似文献
7.
在机器人自动制孔过程中,制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取,而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形,由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度,提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型,通过模型计算出待制孔的误差补偿向量,并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况,利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型,计算出切矢模长最优值,使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证,结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法,可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm,与传统的插值曲面方法相比,孔位误差降低了5%~10%。 相似文献
8.
针对液体火箭发动机协同设计工程实际需求,围绕研制数据高效流转与协同,面向产品全生命周期跨地域、跨专业特点,提出了协同设计平台框架。针对协同平台中的5项关键技术,给出了相应解决途径。基于PLM系统构建协同环境,建立统一编码,整合研制过程中的标准件、原材料等共性基础数据;通过基于MBD的三维结构设计,采用MBSE理念,以模型为载体升级发动机设计流程;采用线上IPT模式提升产品设计效率,同时实现全过程数据记录知识累积。采用BOM结构组织和展示不同设计阶段形成的数据;基于Hadoop平台分布式数据存储模式,实现结构化和非结构化数据综合管理。通过工程实践验证表明,构建的协同平台实现了基于数字化模型的设计工艺定制化协同,科研生产全过程的信息整合和多维度监控,促进了业务流程持续优化和研制效率不断提升,支撑发动机研制模式的转型升级。 相似文献
9.
文章针对无人值守遥感卫星接收站的特点及任务要求,采用任务流程调度引擎,实现了遥感卫星接收站的自动化运行调度、远程自动测试及标校;采用RMI远程访问技术,实现了客户端与服务端之间的信息交互、软件远程管理和升级及远程监控管理;对薄弱环节进行冗余设计,以提高可靠性和使用效能。设计的无人值守遥感卫星接收站已用于高分专项北极接收站,该站投入运行后工作稳定,接收成功率达99.91%。 相似文献
10.
代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来,随着嵌入式软件开发需求的增多,传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力,提升审查效率,研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域,尝试寻求技术上得突破,以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动,即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况,对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨. 相似文献