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1.
以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示:当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。 相似文献
2.
基于国家数值风洞风雷软件开源框架,设计开发了LES(Large Eddy Simulation)湍流模型,主要包括Fourier谱/有限差分方法 LES求解器和有限体积/有限差分方法 LES求解器。简要介绍了采用的不可压缩流动求解的投影法、Fourier谱/有限差分混合方法、亚格子模型等理论方法,给出设计的软件框架和计算流程,尤其说明采用的松/紧2种耦合模式。通过数值模拟不可压缩槽道湍流、亚临界雷诺数圆柱绕流、NACA0012临界攻角的低频振荡算例,验证求解器的计算精度和复杂湍流模拟能力。基于风雷开源框架设计的开源LES模型,具备高精度数值格式、亚格子模型、湍流统计等通用模块,可为国内学者提供一个LES湍流模拟研究的开放平台。 相似文献
3.
近年来,随着微流控芯片技术的快速发展,微流控芯片在生物医学研究领域得到了广泛关注。由于其具有高通量、高灵敏度、集成化、低消耗及可控化等诸多特点,为在多细胞水平研究细胞迁移和分选动力学提供了新的技术平台。利用微流控芯片微通道结构设计灵活的特点,可在实验条件下模拟正常的生理和病理条件下的复杂血管;其微米尺寸的微通道也适于单细胞引入、操纵及检测。因此,用微流控芯片技术在单细胞层面对细胞生物力学性能表征也引起了广泛关注。以健康和疾病中的血细胞为例,从单细胞变形、流动、黏附、机械疲劳等力学性能表征到多细胞迁移及分离动力学等方面归纳目前微流控芯片技术在细胞力学分析和表征方面的研究进展。 相似文献
4.
固体火箭发动机喉衬用轴编C/C复合材料的工作环境面临高温、高压、高速燃气流和大量凝聚相颗粒的烧蚀和冲刷,对材料的抗烧蚀性能和热结构特性要求十分严格。因此,从烧蚀实验和热结构特性实验研究、热结构特性预测与气体-颗粒两相流数值模拟三个方面,论述了轴编C/C复合材料的烧蚀及热结构特性研究进展。总结讨论了实现真实烧蚀工作环境的模拟和影响烧蚀实验参数的控制是高温烧蚀实验的难点,对于铝颗粒添加下工况的烧蚀实验和在细观尺度下热结构特性参数的测定实验是重点;提出从实验件类型、实验系统设计和对比有无铝颗粒添加下的工况进行烧蚀实验;提出采用一种热稳定性材料取代界面的实验方案进行热结构特性参数的测定实验。在热结构特性研究的细观尺度方面,组分材料之间的界面对热结构特性的影响有待深入研究,提出在代表性体积单元模型的基础上引入温度的周期性边界条件来实现热结构参数的预测。在气粒两相流数值模拟方面,发动机内不同相之间相互耦合作用以及对轴编C/C复合材料的机械侵蚀是数值模拟研究的难点,提出使用SDPH-FVM耦合的方法去解决内流场燃烧流动的问题,进一步可用来揭示内流场燃烧流动机理。 相似文献
5.
6.
分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。 相似文献
7.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
8.
10.
文章基于Hilbert-Huang变换,对某载人航天器发射过程中整流罩分离期间测量的力学环境参数进行处理分析,利用HHT的基函数自适应性特点,得到振动时间历程信号的时频域Hilbert谱,准确识别出信号主频率及对应时间范围。此应用案例可为地面力学试验条件制定以及运载接口条件确定提供参考。 相似文献