喷水射流预冷对加力燃烧室特性影响分析

为了探究采用射流预冷技术之后加力燃烧室性能，开展了不同喷嘴布置方案、喷水量和来流温度对预冷效果的影响研究。对射流预冷发动机工作过程进行了简化，建立了加力燃烧室进口前段射流预冷喷水特性计算的数学模型。同时搭建了小型试验台，通过与试验结果的比对验证了该模型的准确性，并利用该模型对射流预冷效果进行了仿真预测。结果表明：提高喷嘴数量与布置均匀性能够小幅度改善预冷效果；当来流温度不变时，射流预冷喷射腔室出口处的液态水蒸发量随着喷水量的增加而提高，但蒸发率却处于下降的趋势；当喷水量达到2%时，加力燃烧室燃烧效率对比不喷水工况会有一定的提升；喷水量达到4%以后，加力燃烧室出口温度及燃烧效率随着喷水量的提高而降低；喷水量大于8%以后，恶化了加力燃烧室（V型火焰稳定器）贫油熄火极限与燃烧效率；喷水量达到最大10%时，油气比需从原来设计工况的0.052上升到0.064才能保持稳定点火且对比不喷水时工况，加力燃烧室出口温度由1860K下降到1373K，燃烧效率由80.2%下降到69.2%。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于合成射流的旋翼翼型动态失速控制研究

针对直升机旋翼工作环境下来流速度和迎角(Angle of attack,AoA)耦合引起的动态失速问题,建立了基于合成射流的旋翼动态失速控制的数值模拟方法。采用运动嵌套网格方法,通过对翼型的平移和旋转实现变来流速度-变迎角的耦合。以积分形式的雷诺平均N-S方程为主控方程,空间离散使用Roe格式,时间离散为隐式LU-SGS方法,以OA209翼型为研究对象,在翼型上表面放置合成射流激振器,开展了射流位置、动量系数、无量纲频率以及偏角等参数对轻度失速、深度失速下翼型动态失速控制的研究。研究发现,轻度失速下,射流位置靠近气流分离点时(20%c附近,c为翼型弦长),对逆压梯度引起的轻度失速控制效果最佳。深度失速下气流分离点虽在5%c之前,但射流位于前缘分离泡后端(10%c附近)时控制效果较好。大迎角需要较大的动量系数才能有效控制。射流频率对涡结构的尺寸和数量会产生一定影响,能改变气动特性波动幅度。较小的射流偏角对轻度失速的控制更有效,而深度失速则需要较大的偏角。     

新机纵横

首架升级型KC-130T即将开始试飞首架升级后的KC-130“T大力士”空中加油机即将开展几个月的飞行试验,并将在2007年初返回沃斯堡的海军陆战队234空中加油中队。美海军航空兵武器系统司令部官员9月18日宣布,首架升级型KC-130T已由洛克希德·马丁公司交付给了海军陆战队。该机花了近5个月时间完成升级,剩余飞机将用3至4个月时间完成升级。美国动力公司首次公“开战斗猪”垂直起降无人机美国动力公司(A m erican D ynam ics)至少已试飞了两种型号的“战斗猪(BattleH og)”近距空中支援垂直起飞和降落无人机。“战斗猪”基本型去年1月进行…     

苏-33舰载机研制历程

苏联海国从20世纪50年代开始就一直希望装备大型航空母舰，以对抗北约的海上威胁，但由于各种原因迟迟不能实现夙愿，其舰载航空兵力量薄弱，根本不具备与美国舰载航空失作战的能力。从70年代开始，随着苏联全球战略的展开，于1970开工建造1143型航母的首舰“基辅”号（苏联称之为战术航空巡洋舰），该舰排水量37100吨，可搭载13架雅克-38“铁匠”垂直起降战斗机和19架卡-25反潜直升机，     

通用模拟示波器故障的分析与诊断

本文将通用模拟示波器电路分成五部分，总结和分析了每一部分电路故障可能引起的几种异常显示，给出了每一部分电路故障诊断方法及在相应电路中出现故障的常见器件，对有些故障与故障现象之间的因果关系做了进一步分析。