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451.
RBCC发动机燃料喷注位置变化对混合燃烧模式燃烧的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
为了研究混合燃烧模式下燃料喷注位置对燃烧的影响,通过数值模拟的方法,研究了喷注位置变化时,流道组分质量分数分布、高温放热区域及流道压强分布的变化规律.结果表明,混合燃烧模式中,喷注位置变化对燃烧流场影响很大.在燃烧室中,燃料喷注位置靠前能给燃烧带来帮助,提高燃料与二次来流的掺混能力,并且由于燃料与一次火箭高温羽流相互掺混等影响提前,加快燃料的雾化蒸发,促进燃烧流场的火焰传播,减少煤油点火延迟时间,提高了燃烧效率.因此为了提高混合燃烧模式下的燃烧性能,应尽可能选择燃烧室前端位置进行燃料喷注. 相似文献
452.
453.
超燃冲压发动机多凹腔燃烧室混合与燃烧性能定量分析 总被引:4,自引:3,他引:1
为从定量上研究超燃冲压发动机多凹腔燃烧室对增强混合、燃烧的影响,用大涡模拟方法和火焰面模型对燃料当量比为0.062的流场进行数值模拟。比较了不同多凹腔构型对混合效率、燃烧效率和总压损失的影响,并结合壁面压力分布、数值纹影解释了其原因。结果表明,凹腔串联、凹腔并联均能增强混合,混合效率最大可提高20.95%和9.52%;凹腔串联、凹腔并联均能增强燃烧,燃烧效率最大可提高14%和16.94%;燃烧时凹腔串联总压损失最小,但凹腔并联燃烧放热最快,对缩短燃烧室长度有利。 相似文献
454.
在全球导航卫星系统(GNSS)信号质量监测及GNSS射频(RF)信号模拟器测试等应用中,有用信号功率往往远高于噪声功率。针对二进制相位移位键控(BPSK)和二进制偏移载波(BOC)调制信号,首次研究了这种强信号条件下接收机带限滤波、采样和量化(BSQ)引起的相关损耗。首先分析了不考虑量化作用时由滤波和采样引起的损耗;然后分析了不考虑前端滤波时由量化和采样引起的损耗,推导了相关损耗的解析表达式并得到了量化器的最佳量化间隔;最后,对于滤波、采样、量化共同作用引起的损耗,采用蒙特卡罗方法仿真分析了GPS L1 C/A信号在不同滤波带宽和量化比特数下的归一化相关功率,探讨了根据仿真结果拟合相关损耗解析表达式的方法以简化分析。 相似文献
455.
导航计算机对光纤陀螺(FOG)测量数据的异步重采样将引起数据的频谱混叠误差。基于FOG信号检测特点,以FOG闭环输出数据更新率、惯性测量单元(IMU)异步通信定时脉冲频率为参量,以载体的正弦干扰频率为变量,以导航计算机接收信号直流(DC)分量的幅值误差抑制为目标,建立了仿真模型。分析了现有内插抽取方案和滑动滤波方案的数据频混误差及延时特性。提出了类盲发变滑窗长度方案,抑制了频混误差响应谱对滑窗长度的敏感性。仿真结果表明,相比滑窗长度偏离最优值4%的滑动滤波方案,变滑窗长度方案的误差最大值从0.056 85降至0.009 737,能更好地适应定时脉冲信号频率抖动或切换的工程应用需求。 相似文献
456.
457.
458.
空间绳网是一种柔性的捕获技术,为更准确地研究绳网捕获空间目标的过程,提出了一种基于网口轨迹的分析方法。采用集中质量法和Hertz接触理论构建了绳网捕获目标的动力学模型。将绳网捕获目标的过程按时间先后顺序分为自由展开、包裹目标以及利用收口装置捕获目标3个阶段进行研究。基于对网口轨迹的分析,提出了绳网成功捕获目标的评价指标,重点对捕获过程中涉及的相关参数进行分析,评估了包括发射速度、捕获距离、收口时间以及偏心距离等在内的捕获参数对绳网捕获目标过程的影响。仿真结果表明,基于网口轨迹的分析方法可以更直观全面地分析绳网捕获目标的过程,并为捕获参数的选择提供参考依据,以提高绳网捕获目标的成功率。 相似文献
459.
压力分布可控的高超声速进气道/前体一体化乘波设计 总被引:2,自引:0,他引:2
在二维弯曲激波高超声速进气道基础上,发展了一种压力可控的进气道/前体一体化乘波设计方法。通过事先指定前体/进气道壁面压力分布,结合二维特征线反设计方法,可以逆向设计出流向、横向压力分布规律都可控的进气道/前体外压缩段型面。采用该方法,设计了一种二维进气道/前体一体化方案,并对其进行数值模拟。结果表明:设计状态下,与不带侧板二维进气道相比,此类一体化方案中的进气道设计状态流量系数提高27%,出口压比提高48.5%,总压恢复系数提高10%;与楔导乘波理论设计的一体化方案相比,压力可控的一体化方案具有相似的外形尺寸和乘波特性,但进气道流量系数则较楔导乘波方案提高了5%,进气道出口压比提高6.4%,总压恢复系数提高2.3%。 相似文献
460.
基于多尺度梯度及深度神经网络的汉字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于多尺度滑动窗的方法提取文字的梯度直方图特征,并结合深度神经网络对印刷体汉字进行识别.针对梯度直方图的空间关系,使用可伸缩的滑动窗对图像进行分割,在不同尺度上获取文字的特征信息,有效融合汉字的全局特征和局部分块特征.实验采用5层的深度神经网络模型对国标一级3755个印刷体汉字进行分类,并应用Dropout技术防止训练过拟合,提高神经网络的泛化能力.实验准确率达到98.292%,有较好的识别性能,验证了本文多尺度梯度特征及深度神经网络模型在文字识别上的有效性. 相似文献