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方背Ahmed模型是一种简化的商用车类车体模型,气流在尾部发生分离形成回流区,使背部产生负压继而带来较大的气动阻力。利用风洞实验对1/4缩比的方背Ahmed模型的非定常尾迹进行了精细测量和统计分析,实验雷诺数为9.2×104。背部压力、粒子图像测速(PIV)和热线测量结果表明方背Ahmed模型的非定常尾迹呈现出3种流动特征的相互耦合:左右涡结构不对称分布的双稳态特征、水平以及垂直方向的涡脱落和回流区的周期性抽吸。其中双稳态现象在非定常尾迹中占主导作用,表现出2种稳定状态(水平不对称)的交替出现(转换概率P转换=0.149),且每种稳定状态可维持较长的时间尺度(平均维持时间约为6 s),其频谱特性满足-2次幂律分布;水平和垂直方向剪切层振荡引起的涡脱落频率分别为SrH=0.13和0.17;回流区周期性抽吸的频率为SrH=0.07。3种流动结构共存并相互作用,从而使方背Ahmed模型的非定常尾迹呈现复杂的三维湍流特性。 相似文献
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传统的汽车风洞设计一般参考现有风洞的设计经验和沿用工程估算方法.扩散段是汽车风洞的主要部件之一,它的设计经验和估算方法通常基于均匀来流.笔者采用v2f湍流模型研究两种非均匀来流工况下,不同扩散角对扩散段流动的影响.模型风洞扩散段出口速度分布的数值模拟结果与试验结果的一致性表明:使用v2f湍流模型能够真实反映扩散段流动特性.与均匀来流相比,非均匀来流大幅度增加扩散段总压损失因数,约增加420%.壁面摩擦损失和流动分离损失的相互作用使风洞扩散段在某一扩散角下存在最小总压损失因数,且扩散段进口速度不均匀度越大,最优扩散角越大. 相似文献
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民用飞机智能飞行技术综述 总被引:1,自引:0,他引:1
人工智能已成为民用飞机技术创新发展与竞争的新赛道。在面向民用飞机全生命周期的多种人工智能融合应用中,智能飞行致力于改变传统飞行驾驶模式,重构未来飞行的人机交互模式与空中交通管理架构,成为行业特征最为显著、最具备颠覆性变革的方向,是民用飞机智能化竞争的新焦点。阐述了智能飞行理念,规划辅助智能、增强智能、完全智能三阶段实施路线,以25部、23部、轻型运动类飞机为对象,制定智能飞行推进路线,构建技术体系,提炼影响智能飞行在应用落地过程中需要解决的可信适航与人为因素两项关键应用基础技术,分享对于智能飞行的思考。 相似文献
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本文以实现民用飞机净零碳排放为目标,寻找可以在未来投入大规模应用的新能源动力形式。从能量密度、功率密度、减碳以及能源经济性等维度开展对比评估,结合通勤飞机、窄体干线、宽体客机等典型座级航程的各级别民机产品的能源动力系统的质量对比,本研究认为“氢能源+涡轮机”将是未来新能源民用飞机最具可行性的能源动力组合。建立了适用于氢能飞机的总体设计流程,针对窄体干线氢能客机开展总体设计,采用阻力分解方法估算气动效率,多种分类质量计算方法估算空重,经过设计迭代形成可行的氢能飞机总体参数和初步概念方案。分析结果表明,对于窄体干线级别民机,采用“氢能源+涡轮机”的动力架构使该级别飞机起飞质量比传统燃油飞机增加不到10%。考虑到未来10~20年氢能动力系统和机载氢燃料存储技术可预见的突破,氢能飞机是实现航空运输净零碳排放的非常具有潜力的解决方案。 相似文献
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类车体尾迹区流动的实验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对后倾角35°类车体在模型风洞中进行实验,运用三维热线风速仪在选定测点上对空间三个速度分量进行采样。对采得的瞬时值进行平均值处理,并制成相应的云图和矢量图。由图谱说明:类车体尾迹区流动具有对称特性,以一对拖曳涡为其主要特征,并明确了拖曳涡的涡核位置。 相似文献
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现有的检测前跟踪算法对高分辨雷达隐身目标模型适应性不强,从而容易导致跟踪发散。针对该问题,把粒子滤波与检测前跟踪算法相结合应用于扩展隐身目标的检测跟踪,提出了一种隐身目标扩展模型检测前跟踪方法。首先,采用扩展模型对目标的扩展属性进行假设检验,从而判断目标是否为扩展目标;然后,把目标扩展长度引入状态向量,进行基于扩展模型的隐身目标检测前跟踪(Track-before-detect,TBD),克服粒子滤波易发散的不足,实现对目标空间长度的估计。仿真结果表明,该算法能够准确判断目标的扩展属性并进行有效的检测跟踪。 相似文献