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1.
为了分析左行运动激波主导的管内流动特征,本文采用非定常数值仿真方法,对亚声速进口条件下等直管道内左行运动激波传播与演化特性、左行运动激波/边界层干扰特征开展研究。研究结果表明:在出口周期性强压力脉动干扰下管内存在连续的左行运动激波,该左行运动激波传播特征具有相似性,激波强度、传播速度按幂函数规律衰减。气流经过左行运动激波后总压、总温、静压阶跃式升高,随后受膨胀波影响气流总压、总温、静压下降;左行运动激波/边界层干扰诱发形成翼型回流区,该回流区随运动激波强度衰减逐渐减小。理论与数值分析表明存在左行运动激波后速度为零和运动激波两侧总压相等的两个临界状态。波前马赫数低于临界值或左行运动激波强度高于临界值时,左行运动激波后为倒流、波后总压高于波前。 相似文献
2.
针对同轴旋转倒置圆台环隙间流体复杂流动问题, 对其环隙间流动特性进行了实验研究。重点进行染色液流动显示实验和PIV流场测速实验, 对实验结果做定性及定量分析, 研究内筒转速和环隙宽度对环隙间流动特性的影响。染色液流动显示实验和PIV流场测速实验分别定性和定量地展现了环隙间螺旋涡的产生及变化过程。对不同内筒转速和环隙宽度下的螺旋涡涡心运动周期进行分析, 结果表明, 内筒转速升高, 周期减小;环隙宽度增大, 周期增大。运用瞬时流动和时均流场解析了环隙间螺旋涡运动产生机制, 探究内筒转速和环隙宽度对3种雷诺应力大小的影响与分布情况。内筒转速变化, 雷诺径向正应力始终最大;环隙宽度变化, 雷诺切应力始终最小。 相似文献
3.
针对直升机配平问题,基于CFD/CSD松耦合策略建立了计入旋翼气弹效应的配平分析方法。旋翼桨叶CSD求解器与旋翼CFD求解器以桨叶弹性轴和变距轴线为媒介,通过线性插值方法交换气动载荷和响应数据。CFD模块和CSD模块在时域内推进,旋翼每旋转一圈交互一次数据,以CFD模块计算的气动力来修正配平计算中气弹分析的气动力输入,直到配平量和CFD气动力在迭代过程中不再变化,即得到耦合配平解。以SA349/2“小羚羊”直升机小速度前飞状态为算例,计算表明所提方法收敛迅速、稳定性良好,计算结果与飞行实测值的对比分析验证了方法的有效性,对桨叶气动力曲线及桨涡干扰等现象具有很好的捕捉能力。 相似文献
4.
传统旋转矢量姿态算法一般采用陀螺的角增量信号来构造积分算法,当应用于输出为角速率的光纤陀螺捷联系统时,通过角速率提取角增量,算法会损失一定精度。提出了一种以陀螺角速率信号与角增量信号同时作为输入的改进旋转矢量姿态算法,进一步补偿了圆锥误差,提高了计算精度。仿真结果表明,该算法与传统二子样算法相比较,计算量相当,姿态精度、速度精度、位置精度有大幅度的提升。 相似文献
6.
8.
对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。 相似文献
9.
微流控技术的快速发展反映了新型检测器件对微型化和集成化的要求,以及当前科学研究和工程应用逐步向多学科交叉领域过渡的趋势。其中,液滴和粒子是微流控技术中两种重要的操控对象。液滴和粒子的微尺度流动通常处于层流范围,然而尺度效应和界面效应将非线性因素引入流动,且受到通道结构、流动条件等多个控制参数的耦合影响,使得微尺度系统表现出多种复杂的流动现象。因此,从流体动力学的机理研究出发揭示微尺度流动的物理机制至关重要。本文综述了课题组近年来关于微通道中液滴和粒子运动的研究,分析了液滴/粒子特征参数的变化规律,界定了不同流动模式的分布状况及临界条件,明确了主导流动的关键参数并建立了相应的受力模型,以期探寻不同行为的操控方法。本文工作可为微尺度下复杂流动理论体系的完善及相关工程应用提供参考。 相似文献
10.
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。 相似文献