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401.
402.
为验证高总温空气来流条件下汽油燃料旋转爆震的可行性,开展了气液两相旋转爆震发动机试验研究。旋转爆震发动机环形燃烧室外径和内径分别为202mm和166mm,长度为155mm。通过空气加热器模拟高总温空气来流环境,汽油和空气采用分开喷注的方式,分别通过高压喷嘴和环缝进入燃烧室。试验采用垂直安装的预爆震管成功起爆了旋转爆震波,并实现了旋转爆震波的连续稳定传播。试验结果表明:当空气质量流量为1110.0g/s,当量比为0.97,空气总温为713K时,旋转爆震波以双波对撞模态在燃烧室内连续传播,爆震波传播频率为1827.31Hz,与高频压力信号经快速傅里叶变换得到的主频一致,爆震波传播速度为1059.6m/s。在空气质量流量为1110.0g/s,当量比为0.84,空气总温为713K的工况下进行了3s的长程试验,验证了以高总温空气为氧化剂、汽油为燃料的旋转爆震发动机长时间连续稳定工作的可行性,获得的旋转爆震波传播频率为1907.5Hz。 相似文献
403.
为了提高对激波/边界层相互干扰的基本理解,采用大涡模拟(LES)对来流马赫数Ma=2.9,转角为24°的压缩拐角激波与湍流边界层相互干扰进行了研究。采用回收/调节方法作为入口湍流生成技术,并在超声速平板湍流边界层上进行了验证。采用涡识别方法和数值纹影图等流动显示方法,研究了干扰区内激波与边界层相互干扰的结构变化特征。通过对比分析湍动能和雷诺正应力在不同流向位置的分布规律,研究表明:经过激波干扰后湍动能主要集中在边界层的外层,并在拐角附近形成一个低湍动能区;雷诺正应力流向分量和法向分量在边界层内的分布呈现为单峰结构,而展向分量呈现为双峰结构。运用间歇因子对分离激波的大尺度流向运动进行研究,发现激波围绕着平均分离点作前后运动,运动的尺度等于进口湍流边界层厚度的72%。证实了拐角下游G?rtler流向涡对的存在,并对其展向分布和空间演化特性进行了详细研究。 相似文献
404.
碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)具有层间结合强度低、各向异性等特点,切削过程中易产生层间损伤。为了对CFRP铣削加工过程中的层间应力、层间损伤进行研究,建立了复合材料三维铣削仿真模型。该模型在结构上采用等效均质建模,层内单元利用VUMAT子程序建立了三维Hashin起始失效准则以及损伤演化过程模型,层间采用Cohesive单元连接以模拟层间损伤的产生及扩展。通过与实验切削力数值的比较,验证了仿真模型的准确性。利用该模型分析了切削力、层间应力及层间损伤随纤维方向角(0°、45°、90°、135°)的变化规律。结果表明:铣削过程加工损伤主要集中在近工件表面。铣削力、层间应力、层间损伤受纤维方向角的影响,纤维方向角为90°与135°时,轴向铣削力较大,层间应力与层间损伤均随纤维方向角的增加而增大,纤维方向角为135°时,层间应力最大,层间损伤最严重。 相似文献
405.
406.
为探究某发动机棘轮离合器起动过程中棘爪断裂的原因,考虑了冲击载荷的动载荷系数影响,开展了棘爪受力分析、有限元仿真分析,以及棘爪静力试验和抗冲击试验等研究工作,获得了棘爪在静载荷和冲击载荷作用下的破坏模式和破坏载荷,确定了棘爪的强度储备。同时,在实测电机起动过程中发现了电流和扭矩变化规律:电流出现非常明显的突降和突升现象,电流从突降到突升的过程非常短暂,棘轮与棘爪瞬间高速碰撞,是起动过程中产生较大冲击载荷的根源。综合分析结果表明:起动电机在起动过程中因电流突降突升产生的较大冲击载荷超过了棘爪的实际承载能力,从而导致了棘爪的瞬时过载断裂。 相似文献
407.
408.
乘波构型是高超声速飞行器高升阻比气动布局设计的参考外形之一,设计中需要综合考虑升阻比、容积率和容积等要求。在锥导乘波构型参数化设计的基础上,采用工程估算和计算流体力学相结合的方法,通过正交试验设计分析了不同参数对目标影响的敏感性,合理选择设计参数优化区间,应用改进的多目标遗传算法对乘波构型进行了优化设计,针对优化外形开展了气动性能的数值模拟研究,并在高超声速炮风洞中完成了缩比模型的验证性实验。结果表明:优化设计外形具有良好的升阻比,且在一定攻角范围内升阻比较高,数值模拟和实验分析基本吻合。研究结果可为高超声速滑翔式飞行器的设计提供参考。 相似文献
409.
410.
基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性. 相似文献