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171.
雾化是凝胶推进技术的关键问题之一,雾化过程中的液膜、液丝及液滴等的速度分布、液膜厚度等参数对于判断雾化效果、揭示雾化机理具有重要作用。为了对含碳颗粒凝胶推进剂雾化场的速度进行定量分析,提出了一种基于SIFT关键点匹配的雾化场速度计算方法,并以雾化场速度分析为基础,提出了一种新的液膜厚度估算方法。结果表明:雾化场速度随射流速度的增大而增大,随撞击角度的增大而减小;雾化场平均速度与射流速度的比值vato/vjet在0.6~0.9,可用于表征雾化效果,vato/vjet越小,雾化效果越好;射流撞击形成液膜的厚度在0.04~0.13mm,液膜厚度随着射流速度及撞击角度的增大而减小;凝胶推进剂的雾化效果随着碳颗粒浓度的增大而降低,随着碳颗粒粒径的增大而略有改善。 相似文献
172.
为探究吸力面凹坑和凸起结构对涡轮叶片尾缘气膜冷却特性的影响,在吹风比M=1.1时(雷诺数Re=2.5×10~5),采用数值模拟方法,通过在叶片尾缘吸力面上加入凹坑或凸起,对涡轮叶片尾缘的冷却性能和流动机理进行了详细分析。结果表明:与原始结构相比,叶片尾缘凹坑和凸起结构提高了劈缝出口下游远距离端X/H6 (H为劈缝宽度,为4.8mm)区域气膜冷却效率,对下游的X/H6区域气膜冷却效率影响较小;三种叶片尾缘结构,沿着流向方向会产生由二维展向涡到发卡涡,再到流向涡的变化过程,凹坑和凸起结构通过抑制流体的扰动,改变流体流动情况,提高了劈缝出口下游远距离端气膜冷却效率。 相似文献
173.
174.
175.
采用Thermecmaster-Z型热压缩试验机,在900~1250℃温度范围内、和10-3~1s-1应变速率条件下对铸态和挤压态Til-46Al-6(Cr,Nb,Si,B)at%合金(以下简称G4合金)进行了热压缩模拟试验,建立了两种状态下G4合金的加工图.并以加工图为基础,结合组织观察,研究了高温下该合金的变形特性.结果表明:G4合金的高温变形性能受温度和应变速率强烈影响,并呈现不同特征;流变应力随变形温度升高而减小,随应变速率增大而增大;挤压态G4合金具有比铸态G4合金更好的稳定流变能力和更宽的可热加工窗口;动态再结晶(DRX)是导致G4合金流变软化和稳定流变的主要原因;铸态G4合金的最佳变形温度为1150~1200℃,应变速率为10-2.5~10-3s-1,挤压态G4合金的最佳变形温度为1050~1150℃,应变速率为10-1.5~10-2.5s-1;G4合金的主要失效模式包括表面开裂、局部流动和楔形开裂. 相似文献
176.
通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性. 相似文献
177.
178.
民用飞机鸟撞研究现状 总被引:8,自引:0,他引:8
鸟撞事故是近年来对民用航空威胁较大的事故之一,民用飞机鸟撞研究已经渐渐成为各国学者研究的新热点.本文详细介绍了民用飞机鸟撞研究的现状.总结了近年来鸟撞事故所造成的损失,列举了一些航空大国的航空管理部门针对鸟撞作出的适航管理规定.对于鸟撞问题的研究,从鸟撞过程的理论分析研究、数值模拟研究和试验研究3个方面进行了综述.对于近些年国内外的飞机抗鸟撞设计,主要包括新材料的运用以及新的结构形式的运用,进行了详细介绍.最后,对未来民用飞机抗鸟撞研究的发展作了展望. 相似文献
179.
基于黏性涡模型的旋翼流场数值方法 总被引:1,自引:1,他引:1
建立了一种适用于旋翼非定常流场特性分析的黏性涡数值方法。在该方法中:流场中的大尺度涡被离散为若干微小的涡元,通过求解涡量-速度形式的Navier-Stokes方程模拟涡元的输运等过程;黏性扩散效应采用高精度的粒子强度交换法进行计算,而桨叶附着涡以及新生涡环量采用了Weissinger-L升力面理论进行求解;为显著提高计算效率,在诱导速度及其梯度的计算中还引入了快速多极子算法(FMM)。应用上述方法,对悬停和前飞状态下的多个旋翼流场算例进行了计算,通过对比旋翼尾迹涡量特征和诱导速度分布等,验证了该方法的有效性。此外,还将本方法与旋翼计算流体力学(CFD)方法及传统的自由尾迹方法进行了比较,结果表明黏性涡方法在兼顾效率的同时,还能够更好地捕捉旋翼尾迹运动。 相似文献
180.
当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性. 相似文献