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1.
为了降低亚声速飞机的阻力,提升运行的经济性,选择某一典型亚声速飞机为研究对象,分析了其阻力产生的原因及分类,提出了针对不同阻力源的减阻措施。数值研究结果表明,通过在机身后体加装涡流发生器能够减小摩擦阻力;加装侧鳍能够显著减小压差阻力,改善大迎角性能;使用拐折式翼梢小翼能够进一步减小诱导阻力。 相似文献
2.
3.
为了研究强风作用下海面上的平均风剖面,采用大涡模拟方法对带有余弦波形状底面、自由滑移顶面的渠道流进行了模拟,波幅、波高比2a/λ为0.1,基于平均速度Ub和渠道高度的雷诺数Reb为6760。统计结果表明,波浪形下表面对上方风场分布有着显著的影响,y/H=0.3(y+≈200)是内区、外区的分界线,内区受壁面影响显著,外区受壁面影响较小。流动的分离点位于x/λ=0.14,而再附点位于x/λ=0.65。展向速度脉动峰值出现在上坡处,且超过竖向脉动。表面压力要比表面摩擦力大一个数量级,是阻力的主要来源。随着波幅的增大,回流区面积增大,速度峰值和展向脉动峰值也会增大,展向脉动峰值甚至会超过流向脉动峰值。 相似文献
4.
侧偏捕获是高超声速内转进气道的常见捕获形式之一,但侧偏捕获对进气道起动的影响并不清楚。为探索侧偏捕获对高超声速内收缩进气道起动的影响,采用数值模拟方法研究了侧偏捕获进气道的起动机理。结果表明,无量纲侧偏距离为0.04时,进气道再起动马赫数相对于对称进气道降低3.6%;无量纲侧偏距离为0.06时,进气道再起动马赫数降低7.6%。起动过程的边界层分离表明,内收缩进气道起动过程受分离区的影响很大。侧偏捕获进气道缩小了分离区,有利于再起动。相对于对称捕获进气道,侧偏捕获进气道会形成两个非对称、强度不等的流向涡。侧偏捕获减弱了流向涡对隔离段空间的占据作用,改善了内收缩进气道的性能。 相似文献
5.
针对气动导纳函数的数值识别方法,借助于CFD,在简谐脉动来流、湍流和竖向阶跃来流下对平板断面和箱梁断面的导纳函数函数进行研究。首先,在无断面存在的空流域内详细研究了简谐脉动来流、湍流和竖向阶跃来流的传播特性及其数值计算方法。其次,对有断面存在的情况进行了数值计算。最后,识别得到了平板断面和箱梁断面在三种不同来流下的气动导纳函数。结果表明:对平板断面,三种方法识别得到的气动导纳函数与Sears函数吻合良好,验证了三种数值计算方法的可行性;对箱梁断面,简谐来流和湍流下识别的气动导纳差别不大。相比之下,完全基于线性叠加原理的阶跃来流方法产生了实质性的偏差,表明该法不宜用于钝体断面。计算效率方面,湍流的计算效率适中且对任意断面适用;简谐脉动来流的计算效率最低,适用于气动导纳与风场无关和弱相关的断面;竖向阶跃流方法具有计算时间短的优势,但它仅能用于气动导纳与风场完全无关的断面。 相似文献
6.
基于探空气球、雷达风廓线仪等设备长期观测数据,对影响华南地区热带气旋的全局化结构及风场特征进行了实测研究.以典型台风为例,考察了系统水平及垂直主结构特征,揭示了台风双眼壁结构、眼壁置换现象以及登陆后结构的轴非对称变化特征.提出了台风气压场水平轴非对称模型和垂直剖线模型,分析了台风气压场两关键参数(最大风速半径及Holland-B)数值分布特征及其与其他参数间的内在关系.采用复合分析技术,对不同来流状况下台风边界层风场特征进行研究,考察了风速剖线低空急流和风向随高度偏转的特征及其随径向距离和来流地貌的变化规律,建立了以低空急流为特征的台风垂直剖线经验模型,为精确化评估高层建筑风荷载提供数据和技术支撑.相关研究成果有助于深化对华南地区热带气旋全局化结构及风场特征的认识,并为合理评估该地区台风风灾害及构筑物台风风效应提供参考. 相似文献
7.
为改善直线翼垂直轴风力机(SB-VAWT)的启动特性,在两叶片SB-VAWT内部安装了阻力风杯结构。为探明阻力风杯结构对两叶片SB-VAWT风力机静态启动特性的影响规律,对具有阻力风杯结构的垂直轴风力机(DS-VAWT)和两叶片SB-VAWT进行了转矩测量风洞试验和PIV可视化试验。结果表明:阻力风杯结构对SB-VAWT的风轮内部气流流动规律产生了显著影响。在一些方位角下,阻力风杯结构对SB-VAWT升力叶片尾部的流动分离现象改善明显,旋涡减弱,降低了能量损耗;在一个旋转周期中,阻力风杯结构的存在也产生了作用于风轮转轴的扭矩,因此具有阻力风杯结构的垂直轴风力机的静态启动力矩要高于无阻力风杯结构的情况。 相似文献
8.
提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。 相似文献
9.
10.