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H2O污染对煤油燃料超燃冲压发动机燃烧室性能影响的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:1
在超声速燃烧设备上进行了带凹槽的直连式双模态煤油燃料超燃冲压发动机污染与纯空气来流的对比试验.为了研究来流污染对超燃冲压发动机试验性能的影响,在相同的试验气体参数(马赫数为2,总温约为828K和总压约为800kPa)下,对带凹槽煤油燃料燃烧室进行了一系列对比燃烧试验.采用AHL3D软件对3个试验条件的燃烧室反应流场进行了数值模拟.计算和试验得到的压强分布比较接近且趋势一致.通过数值模拟获得反应流场的细节,探究污染影响的机理. 相似文献
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为了研究超燃冲压发动机燃烧室内的流场振荡原因与抑制振荡的方法,采用非定常数值模拟研究了乙烯燃料超燃冲压发动机的流场振荡现象。结果表明:在燃烧室入口马赫数2,静温530K,静压0.1MPa的入流条件下,冷流流场存在振荡现象,主要是由于凹槽内低速流体与主流高速流体形成的剪切层周期性的振荡,流场振荡周期为13.6ms,振荡频率为73.5Hz;K1或K2油位注油当量比0.1,均可以有效地抑制流场的振荡,流场达到稳定所需时间分别为8ms和30ms;K3油位注油当量比0.1或0.2均不能抑制流场的振荡,但使振荡周期由15.13ms转为5.7ms,振荡频率由66.1Hz转变为175.3Hz;五点注油有效地提高了发动机的推力性能。 相似文献
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2010年,John Wiley & Sons出版了陈乃兴先生的著作《Aerothermodynamics of Turbomachinery:Analysis and Design》。这本长达445页的英文版专著凝聚着他半个世纪以来从事叶轮机械气动热力学研究的心血与经验。我如饥似渴地连读了两遍,感受很深,故特写此书评推荐给大家, 相似文献
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本文提出一种基于小波神经网络(Wavelet Neural Networks,简称WNN)理论与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值优化计算。小波神经网络是将小波分析与人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)理论相结合而产生的一种新型神经网络模型。它通常由输入层、隐含层和输出层所组成。本文在隐含层用Morlet小波母函数取代了BP神经网络中常用的Sigmoid激励函数。Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集。内流(其中包括超声速射流元件以及叶轮机械内部流动)优化问题的典型算例表明:小波神经网络具有很好的自学习功能和容错能力,可以快速、高效、高精度的完成非线性函数的逼近与映射,并且其泛化能力(generalization ability)很强。在数值优化中还发现,WNN比常用的响应面方法在样本的要求方面更灵活、更高效。将WNN与Pareto遗传算法相结合可以得到工程中较为满意的优化解。 相似文献
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连续波雷达测速精度设计中,发射源的频率短稳是影响测速精度的重要因素之一。在雷达设计中,对频率稳定度有时域和频域两种表征方法。本文分析了频率源短稳时域和频域表征的区别与联系,得出了雷达测速精度设计中发射频率短稳用时域表征更具有优越性的结论。 相似文献