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高超声速圆锥边界层失稳条纹结构实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
边界层转捩的准确预测是高超声速飞行面临的关键气动问题之一。为研究高超声速边界层失稳和转捩机理,以前缘半径1.6mm、半锥角7°的圆锥模型为研究对象,在FD-07高超声速风洞中采用红外热图技术开展边界层转捩实验测量。通过与工程计算结果对比,确认模型表面边界层流态。实验结果表明:有迎角条件下,模型表面中后段出现条纹结构,条纹结构的起始位置随着周向角的增加而向上游移动;随着迎角的增加,条纹起始位置向上游移动,条纹强度差异和条纹与模型中心线的夹角越来越大。实验获得的条纹结构与不同频率扰动波相互作用直接数值模拟获得的条纹结构现象一致。通过对比分析,认为边界层内不同频率扰动波相互作用是产生条纹结构的一种机制。 相似文献
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针对轴流压气机流动失稳控制中的反馈信号,采用互相关分析方法对前失速先兆信号进行了检测。通过在机匣壁面周向对称布置的动态传感器对压力信号进行检测分析,并在单转子低速轴流压气机上进行了实验研究。实验中分析了不同流量工况时,对称布置动态传感器压力信号互相关系数的变化趋势,并在此基础上对前失速先兆与叶顶间隙泄漏涡非定常性进行了关联性研究;同时也分析了采用叶顶喷气作为控制手段之后,机匣壁面对称布置传感器动态压力信号的互相关系数随着喷气量增加的变化趋势。实验结果表明:互相关检测分析方法能够有效及时地检测到壁面压力锯齿波的破坏程度,有利于提高控制器的响应速度,留给作动机构充足的反应时间。而且叶顶喷气作为控制手段能够提高对称布置传感器动态压力信号的互相关系数,从而实现拓宽稳定裕度的目的。 相似文献
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将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。 相似文献