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71.
高超声速导弹等离子体合成射流控制数值研究 总被引:2,自引:1,他引:2
快响应控制技术已成为高超声速飞行器发展的关键技术之一,具有极快响应、零质量特性的等离子体合成射流(PSJ)已在超声速流动控制方面初步显示出优异的控制能力,极有潜力应用于高超声速飞行器的快响应控制。基于等离子体合成射流的快响应特性,提出了高超声速飞行器等离子体合成射流快响应控制技术,并通过建立简化的高超声速导弹流场控制模型,对等离子体合成射流控制高超声速导弹进行数值研究。首先,理论分析了高超声速导弹流场的典型结构特征,导弹流场中存在3个特征流场结构。在此基础上,在导弹3个特征位置前面安装等离子体合成射流激励器,研究等离子体合成射流对高超声速流场结构的控制作用,分析由此导致的导弹表面压力分布、升阻特性以及俯仰力矩特性变化。数值仿真结果表明:等离子体合成射流对高超声速导弹外流场中膨胀波和斜激波都具有控制作用,使得波的强度均变弱,且对斜激波的控制效果更为显著;导弹流场结构及气动特性变化具有很强的射流跟随性,射流作用下的导弹流场变化响应时间非常短,仅为0.2 ms;通过合理布置等离子合成射流激励器的位置,可以使得导弹表面压力分布快速改变,从而实现高超声速导弹姿态的快速控制。 相似文献
72.
一种复杂空间飞网系统参数优化设计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由轻质软绳索编织而成的空间飞网是为非合作目标捕获而提出的空间系统概念,在空间碎片和废弃航天器处理方面具有很大的应用潜力。从平台抛射出后,飞网在空间形成不稳定的网形,且网形变化规律受初始参数设计的影响较大。针对空间飞网系统设计与试验中系统参数匹配问题,本文提出以容错值作为飞网展开性能的定量描述,从捕获任务的层面,建立面向捕获容错的空间飞网系统参数优化数学模型;以抓捕固定距离、确定大小的目标任务为算例,联合Isight优化平台与ANSYS/LS-Dyna求解,得到飞网系统最优参数匹配,算例仿真结果表明结果的适用性;最后,利用试验设计和极差分析方法验证最优点的稳定性。研究的模型与方法为开展空间飞网系统地面及空间试验等工程应用提供理论依据。 相似文献
73.
74.
为了研究惯性静电约束推力器(Inertial Electrostatic Confinement Thruster,IECT)的放电原理和工作机制,采用漂移-扩散流体模拟方法,基于圆柱形惯性静电约束推力器的结构,研究不同栅网线直径、栅网个数、推力器尺寸条件下等离子体放电情况和阴极电压、背景气压对推力器放电的影响。结果表明:在所研究条件下,保证阴极必要的几何透过率的同时,适当增加推力器栅网个数可以提高喷射离子密度,减小羽流发散角;随着阴极电压和背景气压的增大,推力器喷射的等离子体密度增大。但是,压强继续增大会达到临界值,等离子体被约束在推力器内部无法喷出,即喷射模式无法运行,故阴极电压与背景气压对IECT均有较大影响。 相似文献
75.
76.
相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。 相似文献
77.
78.
79.
使用Volume of fluid (VOF)方法和基于树形数据结构的自适应算法来研究射流雾化的破碎过程以及扰动对射流破碎机理产生的影响。在无扰动情况下,液体射流的头部、液丝和液滴随着射流时间的发展不断发生演变。射流头部先呈现蘑菇状外形,随后液丝生成,并慢慢转变成网兜状,直至断裂形成小液滴。在周期性流向强迫的作用下,射流液柱的表面会形成周期波,其液丝破裂形成液滴的时机与稳定射流情形相比会有所提前,射流形成的头部更趋于扁平,最终生成的液滴数量更多。低中频阶段,随着扰动频率的增大,射流未扰动液柱长度(L)逐渐缩短,液滴直径的概率密度分布(PDF)趋于尖锐,液滴平均直径(SMD)增大。在高频阶段,随着扰动频率的增大,L会随之增大,液滴直径的PDF分布变得平缓,SMD会减小。 相似文献
80.
为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。 相似文献