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51.
基于大涡模拟(LES)和边界元方法对轴流压气机叶栅湍流流场以及流场诱导的噪声进行计算,在不同叶栅安装角下研究来流攻角和来流雷诺数对叶栅气动噪声产生、辐射的影响。研究表明:来流雷诺数不变时,同一安装角下,随着来流攻角从-5°~20°变化,叶栅监测曲线上的声压级先减小后增大,在0°来流攻角下声压级达到最小。安装角为45°时,外场总声压级随来流攻角的分布与30°安装角变化趋势相近。但安装角为60°时,总声压级的变化则明显变缓。在0°来流攻角下,总声压级比安装角为30°和45°时增加了近6 dB,但在其他正来流攻角下,变化并不明显。叶栅的最小声压值出现在弦线方向附近,安装角改变时,最小声压级出现的位置也不同。安装角不变,随着来流雷诺数的增大,叶栅表面的分离减小,损失降低。但叶栅表面的压力脉动随着来流雷诺数的增大而增大,使外场辐射噪声增加。 相似文献
52.
53.
采用热电偶测温技术系统测定了6mm6082铝合金双轴肩搅拌摩擦焊试板各特征点的温度变化曲线,分析了双轴肩搅拌摩擦焊过程中焊接试板不同区域的温度场分布特征。双轴肩搅拌摩擦焊搅拌头上、下轴肩同时产热,比传统搅拌摩擦焊产热量大,且热输入方式及试板接触散热条件也有很大不同,因此,其稳定焊接速度较大,从而导致双轴肩搅拌摩擦焊试板温度场分布特征与传统搅拌摩擦焊明显不同。双轴肩搅拌摩擦焊过程分为加速焊接和稳定焊接两个阶段,起始阶段,随着焊接速度的增加,靠近起始端测温点的温度逐渐升高,而远离起始端各测温点的温度升温则非常缓慢,当焊接速度达到较高的稳定焊接速度,搅拌头接近后续各测温点时,其温度值瞬间急剧升高,然后随着搅拌头的远离,温度值逐渐下降。不同区域测温点温度测试结果显示,靠近下轴肩试板测温点的温度高于靠近上轴肩试板、后退侧的温度明显高于前进侧;与单轴肩搅拌摩擦焊接试板相同,距离焊缝越近的位置温度上升和下降的越剧烈,峰值温度越高;焊接速度提高,各测温点的峰值温度依次降低,随着测温点远离焊缝中心,焊接速度对其温度分布的影响作用逐渐减弱。 相似文献
54.
55.
通过对TiAl合金进行总应变范围控制的高温(750℃)低循环疲劳实验,研究双态(Duplex,DP)和全片层(Fully Lamellar,FL)组织形态对TiAl合金低循环疲劳性能和寿命的影响,并采用总应变幅-寿命方程对两类组态TiAl合金低循环疲劳寿命进行预测。结果表明:在相同温度和应变条件下,DP组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力明显低于FL组态TiAl合金稳态迟滞回线对应的平均应力;采用总应变幅-疲劳寿命方程能够准确预测两种组态TiAl合金在750℃下的疲劳寿命,预测寿命基本位于试验寿命的±2倍分散带以内;另外,DP组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的近心部,而FL组态TiAl合金的疲劳源区位于试样的次表面,两类组态TiAl合金的高温疲劳失效机理存在明显差异。 相似文献
56.
针对无人作战飞机(UCAV)空中加油时存在加油机尾流干扰导致相对位置难以保持的问题,基于等效气动效应法建立了UCAV动力学模型,并设计了近距机动最优飞行控制律。将加油机尾流对UCAV的影响等效为平均风速度和风梯度,计算出附加于UCAV的诱导力系数和诱导力矩系数,建立了含尾流扰动的受油机模型。以位置跟踪误差的积分为增广状态,基于加权二次型性能指标设计了近距机动最优飞行控制律。仿真结果表明,UCAV模型能真实地体现尾流对受油机的影响,并通过设计的近距机动控制律可有效实现对加油机相对位置的精确跟踪。 相似文献
57.
燃气轮机涡轮叶顶间隙气热技术研究进展 总被引:1,自引:1,他引:1
涡轮叶顶间隙泄漏流动对其流道内气动损失、传热状况甚至总体效率都有较为明显的影响,是降低涡轮气热性能的关键因素之一。长期以来,叶顶间隙区域的流动传热机理及其气热控制一直是燃气轮机领域研究的一个热点和难点问题。鉴于此,从叶顶间隙泄漏流动机理及影响因素、间隙泄漏控制方法、叶顶传热冷却机理、影响因素与控制、叶顶间隙气热优化以及过渡态叶顶间隙变化规律及建模与控制等方面对国内外近十年来涡轮叶顶间隙气热技术方面的研究进展进行综述,并简要总结了叶顶间隙泄漏流的常用研究方法,包括流动传热试验与数值计算方法等。最后,对涡轮叶顶间隙气热技术的未来研究重点和发展趋势进行了展望。 相似文献
58.
RS码的时域编码频域译码技术 总被引:1,自引:0,他引:1
董昌孝 《西安航空技术高等专科学校学报》2008,26(5):48-49
通过对于RS码的时域编码/频域译码的算法进行分析,找到了它们的不同之处及转换方法,得出了时域编码/频域译码的混合编译码方法,提高了运算速度和纠错能力。 相似文献
59.
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达96.8%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
60.